Os dados não estruturados são o tipo de dado mais comum no mundo atual de big data. Existem muitas informações úteis que podem ser usadas para ajudar na tomada de decisões de negócios.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão sendo usados para criar novas soluções de software que analisam grandes quantidades de dados em busca de insights de negócios úteis.
A maior parte da informação criada e coletada pelas empresas não é estruturada, e seu volume está aumentando rapidamente. Neste artigo, definiremos dados não estruturados, falaremos sobre seus diferentes tipos e discutiremos seus usos em diversos campos.
O que são dados não estruturados?
Eles são complexos de serem usados por um programa de computador porque carecem de uma estrutura clara. Eles não se ajustam a um modelo de dados e não possuem estrutura para serem reconhecidos. A maioria desses tipos de dados consiste em texto, mas também podem incluir outros tipos de informações, como datas, números e fatos.
As características dos dados estão listadas abaixo:
- Os dados não são estruturados e não seguem um modelo de dados.
- Os dados não possuem uma estrutura claramente definida.
- Os dados não seguem um formato ou ordem específica.
- A falta de uma estrutura reconhecível dificulta o uso de programas de computador.
- Os dados não podem ser mantidos em linhas e colunas como nos bancos de dados.
Os dados não estruturados estão se expandindo rapidamente à medida que mais e mais pessoas utilizam serviços e aplicativos digitais. Eles são cruciais, mas, se os dados não estruturados forem avaliados corretamente, podem ser muito mais benéficos para as empresas. Eles podem oferecer uma variedade de insights que os números e as estatísticas não conseguem transmitir.
Tipos de dados não estruturados
Os dados não estruturados incluem vários formatos e fontes, como documentos legais, áudio, conversas, vídeos, fotos, texto em sites e muitos outros. Abaixo, você encontrará alguns exemplos dos tipos mais comuns.
E-mails
Os numerosos e-mails que enviamos produzem diariamente uma grande quantidade de dados não estruturados que as ferramentas tradicionais não conseguem analisar.
No entanto, os metadados de um e-mail fornecem alguma estrutura, e certos algoritmos de análise de texto podem recuperar informações importantes de milhares de e-mails em questão de segundos.
Redes sociais
Os dados coletados nas plataformas de mídia social não são estruturados. Mas, assim como os e-mails, eles podem ser organizados de forma específica. Um excelente exemplo disso são as hashtags. Os usuários podem usar hashtags para encontrar tópicos de seu interesse. No entanto, as mensagens com hashtags não são estruturadas.
Respostas de pesquisa
Os questionários de pesquisa de mercado, envolvimento dos funcionários e experiência do cliente geralmente incluem perguntas de múltipla escolha e perguntas abertas. Essas perguntas exigem respostas de texto não estruturadas.
Publicações
Publicações, diretórios e portais publicam dados não estruturados de várias maneiras. Exemplos de conteúdo incluem artigos de notícias, anúncios de emprego, resenhas de filmes, listagens de imóveis, resenhas de restaurantes, bancos de currículos, solicitações de propostas, entre outros. Cada um deles inclui dados em texto ou imagens.
Dados de comunicação
Hoje, existem muitas maneiras de ter conversas significativas com outras pessoas, tanto profissionalmente quanto pessoalmente. Imagine uma empresa cujos funcionários conversam frequentemente com clientes e fornecedores por diversos canais, gerando dados não estruturados de áudio, imagem e texto.
Arquivos de mídia
Os arquivos de mídia permanecem desestruturados, pois não sabemos ao certo o que a imagem, música ou vídeo realmente representa, mesmo que estejam marcados com títulos ou temas e salvos em bancos de dados como MP3, JPG, PNG, GIF, etc.
Documentos
Avaliações, documentos jurídicos e apresentações de slides para empresas geralmente são escritos à mão, publicados online ou salvos como PDFs.
Esses arquivos também podem incluir planilhas, imagens ou arquivos XML. Embora os arquivos de texto sejam escritos de forma padrão, os dados não são organizados de uma forma que possibilite a análise sem tecnologias sofisticadas de IA.
Páginas da web
Os dados não estruturados são produzidos a uma taxa exponencial na Internet. Texto, fotos, áudio, vídeo e outros tipos de material podem ser encontrados em páginas da web.
Usos de dados não estruturados
Os dados não estruturados são inerentemente incompatíveis com programas de processamento de transações; análise e BI (Business Intelligence) são seus principais usos.
Varejistas e fabricantes, assim como outras empresas, analisam esses tipos de dados para melhorar a experiência do cliente e possibilitar uma publicidade eficaz.
Além disso, eles analisam o feedback dos clientes para entender sua opinião sobre os produtos, serviços e marcas de uma empresa, através da análise de sentimento.
Um dos novos casos de uso de análises com dados não estruturados é a manutenção preditiva. Por exemplo, os dados de sensores podem ser examinados para detectar problemas em equipamentos de sistemas de produção ou em produtos finais.
A análise dos dados de registro dos sistemas de TI revela tendências de utilização, restrições de capacidade e as causas de problemas de aplicativos, falhas de sistema e gargalos de desempenho. Além disso, enormes conjuntos de dados não estruturados podem ser usados para:
- Examinar as mensagens para conformidade regulatória.
- Monitorar e avaliar as interações e comentários dos clientes nas redes sociais.
- Obter informações confiáveis sobre as preferências dos clientes e comportamento geral.
Desafios dos dados não estruturados
A disponibilidade e aplicação de dados não estruturados para necessidades analíticas, regulamentares e de tomada de decisão impulsionam a necessidade de pesquisar e examinar cuidadosamente esses dados. A seguir estão alguns dos desafios que podem surgir ao trabalhar com dados não estruturados:
- Longa espera por dados novos e alterados: Leva muito tempo para verificar sistemas inteiros de arquivos de armazenamento e processar alterações diárias em grandes volumes, que podem chegar a centenas de milhões ou até bilhões de arquivos não estruturados.
- Dificuldade em encontrar dados de alta qualidade: Quando se trata de qualidade, os dados não estruturados podem ser bastante inconsistentes. Como os dados são difíceis de verificar e, portanto, nem sempre corretos, há falta de consistência na qualidade.
- O gerenciamento de dados é difícil: Esses dados estão em sua forma bruta e não foram estruturados de forma alguma. Encontrar dados confiáveis pode ser um desafio. Além disso, a busca de dados relevantes e sua indexação são tarefas complexas.
- Armazenamento inadequado: Os limites dos backups legados levam as empresas a criar réplicas caras que “bloqueiam” os dados a um provedor de armazenamento e a uma marca.
- Dados inacessíveis: O software de backup não escalável não pode transmitir dados críticos de forma rápida e segura entre armazenamentos. Isso dificulta a migração de dados do armazenamento antigo para o novo.
Conclusão
Os dados não estruturados podem parecer opressores devido à sua desorganização e ao grande volume de informações. No entanto, eles podem ser tratados de forma simples, e uma grande variedade de dados pode ser adquirida por meio de inteligência artificial.
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