Os dados n\u00e3o estruturados s\u00e3o o tipo de dado mais comum no mundo atual de big data. Existem muitas informa\u00e7\u00f5es \u00fateis que podem ser usadas para ajudar na tomada de decis\u00f5es de neg\u00f3cios. <\/p>\n\n\n\n
A intelig\u00eancia artificial e o aprendizado de m\u00e1quina est\u00e3o sendo usados para criar novas solu\u00e7\u00f5es de software que analisam grandes quantidades de dados em busca de insights de neg\u00f3cios \u00fateis.<\/p>\n\n\n\n
A maior parte da informa\u00e7\u00e3o criada e coletada pelas empresas n\u00e3o \u00e9 estruturada, e seu volume est\u00e1 aumentando rapidamente. Neste artigo, definiremos dados n\u00e3o estruturados, falaremos sobre seus diferentes tipos e discutiremos seus usos em diversos campos.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Eles s\u00e3o complexos de serem usados por um programa de computador porque carecem de uma estrutura clara. Eles n\u00e3o se ajustam a um modelo de dados e n\u00e3o possuem estrutura para serem reconhecidos. A maioria desses tipos de dados consiste em texto, mas tamb\u00e9m podem incluir outros tipos de informa\u00e7\u00f5es, como datas, n\u00fameros e fatos.<\/p>\n\n\n\n
As caracter\u00edsticas dos dados est\u00e3o listadas abaixo:<\/p>\n\n\n\n
Os dados n\u00e3o estruturados est\u00e3o se expandindo rapidamente \u00e0 medida que mais e mais pessoas utilizam servi\u00e7os e aplicativos digitais. Eles s\u00e3o cruciais, mas, se os dados n\u00e3o estruturados forem avaliados corretamente, podem ser muito mais ben\u00e9ficos para as empresas. Eles podem oferecer uma variedade de insights que os n\u00fameros e as estat\u00edsticas n\u00e3o conseguem transmitir.<\/p>\n\n\n\n
Os dados n\u00e3o estruturados incluem v\u00e1rios formatos e fontes, como documentos legais, \u00e1udio, conversas, v\u00eddeos, fotos, texto em sites e muitos outros. Abaixo, voc\u00ea encontrar\u00e1 alguns exemplos dos tipos mais comuns.<\/p>\n\n\n\n
Os numerosos e-mails que enviamos produzem diariamente uma grande quantidade de dados n\u00e3o estruturados que as ferramentas tradicionais n\u00e3o conseguem analisar. <\/p>\n\n\n\n
No entanto, os metadados <\/a>de um e-mail fornecem alguma estrutura, e certos algoritmos de an\u00e1lise de texto podem recuperar informa\u00e7\u00f5es importantes de milhares de e-mails em quest\u00e3o de segundos.<\/p>\n\n\n\n Os dados coletados nas plataformas de m\u00eddia social n\u00e3o s\u00e3o estruturados. Mas, assim como os e-mails, eles podem ser organizados de forma espec\u00edfica. Um excelente exemplo disso s\u00e3o as hashtags. Os usu\u00e1rios podem usar hashtags para encontrar t\u00f3picos de seu interesse. No entanto, as mensagens com hashtags n\u00e3o s\u00e3o estruturadas.<\/p>\n\n\n\n Os question\u00e1rios de pesquisa de mercado, envolvimento dos funcion\u00e1rios e experi\u00eancia do cliente geralmente incluem perguntas de m\u00faltipla escolha e perguntas abertas. Essas perguntas exigem respostas de texto n\u00e3o estruturadas.<\/p>\n\n\n\n Publica\u00e7\u00f5es, diret\u00f3rios e portais publicam dados n\u00e3o estruturados de v\u00e1rias maneiras. Exemplos de conte\u00fado incluem artigos de not\u00edcias, an\u00fancios de emprego, resenhas de filmes, listagens de im\u00f3veis, resenhas de restaurantes, bancos de curr\u00edculos, solicita\u00e7\u00f5es de propostas, entre outros. Cada um deles inclui dados em texto ou imagens.<\/p>\n\n\n\n Hoje, existem muitas maneiras de ter conversas significativas com outras pessoas, tanto profissionalmente quanto pessoalmente. Imagine uma empresa cujos funcion\u00e1rios conversam frequentemente com clientes e fornecedores por diversos canais, gerando dados n\u00e3o estruturados de \u00e1udio, imagem e texto.<\/p>\n\n\n\n Os arquivos de m\u00eddia permanecem desestruturados, pois n\u00e3o sabemos ao certo o que a imagem, m\u00fasica ou v\u00eddeo realmente representa, mesmo que estejam marcados com t\u00edtulos ou temas e salvos em bancos de dados como MP3, JPG, PNG, GIF, etc.<\/p>\n\n\n\n Avalia\u00e7\u00f5es, documentos jur\u00eddicos e apresenta\u00e7\u00f5es de slides para empresas geralmente s\u00e3o escritos \u00e0 m\u00e3o, publicados online ou salvos como PDFs. <\/p>\n\n\n\n Esses arquivos tamb\u00e9m podem incluir planilhas, imagens ou arquivos XML. Embora os arquivos de texto sejam escritos de forma padr\u00e3o, os dados n\u00e3o s\u00e3o organizados de uma forma que possibilite a an\u00e1lise sem tecnologias sofisticadas de IA.<\/p>\n\n\n\n Os dados n\u00e3o estruturados s\u00e3o produzidos a uma taxa exponencial na Internet. Texto, fotos, \u00e1udio, v\u00eddeo e outros tipos de material podem ser encontrados em p\u00e1ginas da web.<\/p>\n\n\n\n Os dados n\u00e3o estruturados s\u00e3o inerentemente incompat\u00edveis com programas de processamento de transa\u00e7\u00f5es; an\u00e1lise e BI (Business Intelligence) s\u00e3o seus principais usos.<\/p>\n\n\n\n Varejistas e fabricantes, assim como outras empresas, analisam esses tipos de dados para melhorar a experi\u00eancia do cliente e possibilitar uma publicidade eficaz. <\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, eles analisam o feedback dos clientes<\/a> para entender sua opini\u00e3o sobre os produtos, servi\u00e7os e marcas de uma empresa, atrav\u00e9s da an\u00e1lise de sentimento.<\/p>\n\n\n\n Um dos novos casos de uso de an\u00e1lises com dados n\u00e3o estruturados \u00e9 a manuten\u00e7\u00e3o preditiva. Por exemplo, os dados de sensores podem ser examinados para detectar problemas em equipamentos de sistemas de produ\u00e7\u00e3o ou em produtos finais.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise dos dados de registro dos sistemas de TI revela tend\u00eancias de utiliza\u00e7\u00e3o, restri\u00e7\u00f5es de capacidade e as causas de problemas de aplicativos, falhas de sistema e gargalos de desempenho. Al\u00e9m disso, enormes conjuntos de dados<\/a> n\u00e3o estruturados podem ser usados para:<\/p>\n\n\n\n A disponibilidade e aplica\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados para necessidades anal\u00edticas, regulamentares e de tomada de decis\u00e3o impulsionam a necessidade de pesquisar e examinar cuidadosamente esses dados. A seguir est\u00e3o alguns dos desafios que podem surgir ao trabalhar com dados n\u00e3o estruturados:<\/p>\n\n\n\n Os dados n\u00e3o estruturados podem parecer opressores devido \u00e0 sua desorganiza\u00e7\u00e3o e ao grande volume de informa\u00e7\u00f5es. No entanto, eles podem ser tratados de forma simples, e uma grande variedade de dados pode ser adquirida por meio de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n Assuma o controle e gerencie seus dados n\u00e3o estruturados para obter insights pr\u00e1ticos imediatamente. O software de an\u00e1lise baseado em aprendizado de m\u00e1quina permite que voc\u00ea se aprofunde nos dados n\u00e3o estruturados de Big Data, proporcionando uma vis\u00e3o geral ou possibilitando pesquisas detalhadas.<\/p>\n\n\n\n O QuestionPro oferece solu\u00e7\u00f5es para todos os setores e temas, tornando-se muito mais do que apenas um software de pesquisa. Para o gerenciamento de dados, tamb\u00e9m temos sistemas como o nosso reposit\u00f3rio de pesquisas, o InsightsHub<\/strong>.<\/a><\/p>\n\n\n\n Organiza\u00e7\u00f5es em todo o mundo usam sistemas e solu\u00e7\u00f5es de gerenciamento de conhecimento, como o InsightsHub<\/strong>, para gerenciar melhor os dados, minimizar o tempo necess\u00e1rio para obter insights, aumentar o uso de dados hist\u00f3ricos e, ao mesmo tempo, economizar custos e melhorar o ROI. Experimente o QuestionPro agora!<\/p>\n\n\n\nRedes sociais<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Respostas de pesquisa<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Publica\u00e7\u00f5es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Dados de comunica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Arquivos de m\u00eddia<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Documentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
P\u00e1ginas da web<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Usos de dados n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
Desafios dos dados n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n