O universo data abre diversas possibilidades para um profissional da tecnologia da informação se especializar. Neste conteúdo você irá conhecer algumas delas ao entender as diferenças e similaridades existentes entre dados estruturados, não-estruturados e semiestruturados.
Em um mundo no qual as informações em nuvem são geradas em velocidade recorde e a atenção do público é requisitada na mesma intensidade por diversas marcas e empresas, é importante compreender como hierarquizar suas estratégias de coleta e interpretação de dados.
Além disso, é preciso ter em mente que, cada vez mais, a Internet é regulamentada em consonância com uma tendência global de tornar o ambiente digital mais seguro e transparente.
Por isso, conhecimento se torna a palavra chave para crescimento de carreira na área. Abaixo você encontrará informações que podem te auxiliar na construção desse processo. Vamos lá?
Diferenças entre dados estruturados, não-estruturados e semiestruturados.
Falar em estrutura de dados se refere à classificação desses ativos.
Os dados podem se apresentar na forma de listas, com processos realizados como numa fila operacional; na forma de árvore, quando há estruturação hierárquica (um elemento principal no topo da árvore seguido dos subordinados a ele); como estrutura de dados grafos, que prevê formas diferentes de relacionar dados, com vértices, ou, nós conectados entre si; por meio da Tabelas Hash, que compreende as estruturas das chamadas tabelas de dispersão, associando chaves de pesquisa a valores pré-definidos; além de outras estruturas, e até de forma não estruturada.
Assim, é importante saber que existem três formas básicas de classificá-los: dados estruturados, não-estruturados e semiestruturados.
É isso que você irá conhecer de forma mais aprofundada abaixo.
O que são dados estruturados?
Dados estruturados são aqueles que, desde a elaboração da estrutura, são pensados estritamente com uma finalidade.
Ou seja, possuem estrutura rígida e previamente definida.
A exemplo disso, quando um banco de dados estruturados é estabelecido, isso é feito de forma específica e não aceita informações diferentes.
Ou seja, se foi desenhado para receber dados numéricos, o banco não aceitará outros formatos.
Como o próprio nome indica, tais estruturas são pensadas antes sequer da existência do dado que será carregado por ali, como é o caso de um formulário online e tabelas de bancos de dados relacionais.
A forma de análise dos dados estruturados parte de um padrão que já é conhecido, mas ainda assim requer conhecimentos específicos para construir tabelas em bancos de dados relacionais, por exemplo. Este assunto, os modelos que são criados e a etapa de normalização de dados são temas explorados no curso de Modelagem de Banco de Dados da ESR.
Além disso, por não possuírem estruturas que mudam com frequência, esses tipos de dados têm uma análise e processamento “mais fáceis” para um volume menor de dados e estruturas, embora o processamento distribuído de grandes volumes de dados estruturados continue sendo algo bem complexo.
De qualquer modo, para a gestão de transações, os dados estruturados se apresentam como uma melhor opção, na medida em que os mecanismos para garantir a Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade (ACID) destas transações são bem conhecidos.
Em decorrência disso, a confiabilidade dos dados é garantida mesmo em situações extremas, como falta de luz.
Para os demais tipos de dados (não e semiestruturados) garantir todas as características ACID em uma mesma transação é mais complexo.
O que são dados não estruturados?
Os dados não estruturados são aqueles que compreendem cerca de 80% deste universo.
Diferentemente do primeiro, não requer estruturas bem definidas, ou padronizadas e podem ser compostos por elementos diversos, comuns ao cotidiano das pessoas.
É o caso de fotos, áudios, vídeos, textos, emojis, etc.
Por não ter uma estrutura padronizada, o uso de dados não estruturados requer uma observação um pouco mais apurada.
De forma geral, qualquer dado tratado por um computador tem uma estrutura. Um texto longo é composto por uma sequência de letras, números, pontuação e espaços em branco que formam palavras, frases e parágrafos de tamanhos variáveis que poderão abordar variados assuntos.
Uma foto também é composta por uma matriz de pontos, cada uma de uma cor e brilho específicos, que juntos formarão uma imagem que pode ser de uma paisagem, pessoa, ou até mesmo de uma página de um livro. O ponto principal é que não é possível saber previamente o tamanho e o conteúdo/significado dos dados não estruturados. Mas, isso está mudando!
É preciso que, para analisar seu conteúdo, se ensine uma máquina a compreender, fazer a interpretação e os cálculos, por meio de equações de matemática, dos padrões aos quais se pretende observar.
Você certamente já ouviu falar de machine learning e da sua importância para esse tipo de análise complexa de dados, certo? Antes era comum dizer que um computador não conseguia entender uma foto. Entretanto, agora é possível apresentar um conjunto enorme de fotos, por exemplo, de gatos para a máquina. Cada ponto de cada uma destas fotos carrega informações numéricas sobre sua cor, brilho e outras características.A relação de proximidade entre um determinado ponto e os demais que estão à sua volta para cada região da foto também pode ser calculada. Inúmeras equações matemáticas são realizadas e a máquina é capaz de refinar o entendimento dos resultados de todos estes cálculos que correspondem a fotos de gatos.
É por isso que essa técnica é chamada de aprendizado de máquina e já permite que um computador reconheça fotos de gatos e de inúmeros outros animais e objetos (se tiver sido previamente treinada para fazer este reconhecimento).
Portanto, a principal diferença desse tipo de dado não estruturado para os demais é que a organização deles é totalmente aberta. Enquanto nele não é possível saber o tamanho de cada dado e a classificação do seu conteúdo, nos outros tipos a organização dos dados está presente em maior (estruturados) e menor grau (semiestruturados).
O que são dados semiestruturados?
As classificações destinadas aos dados dizem muito sobre seus comportamentos.
Dessa forma, nos semiestruturados há uma combinação de características de dados estruturados e dados não estruturados. É como se falássemos que o dado semiestruturado tem menos controle do que o estruturado e mais rigidez (menos confusão) do que os não estruturados.
A exemplo desse tipo de dados podemos citar o código HTML que, ao mesmo tempo, não limita a quantidade de informações que você quer e pode coletar, e ainda hierarquiza seus documentos por meio de elementos semânticos. Há também, dentro desse espectro, padrões para intercâmbio de dados usando XML e equivalentes.
Representa, em comparação a esses outros dois tipos, uma versão que permite maior escalabilidade e flexibilidade que os estruturados e também mais organização que os não estruturados.
Assim, quando se compara a questão de flexibilidade e escalabilidade de dados, os estruturados, por dependerem de esquemas e serem relacionais, não tem flexibilidade mas são mais escaláveis, enquanto os não estruturados são muito flexíveis, mas, menos escaláveis e, por fim, os semiestruturados se enquadram no meio termo.
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Portanto, dados estruturados, não-estruturados e semi-estruturados representam uma infinidade de possibilidades de análises, interpretações e utilizações.
De acordo com um levantamento realizado pela plataforma de relacionamentos profissionais, LinkedIn, dentre as 25 profissões que estarão em alta ao longo de 2022, continuarão liderando as posições aquelas ligadas à tecnologia, ciência de dados e design.
Portanto, especializações na área podem ser um divisor de águas nos projetos de carreira.
No curso Analista de Dados de Negócios, da ESR – referência em treinamentos para a área tecnologia-, você terá uma formação inicial sobre o tema, conhecendo os principais conceitos e ferramentas utilizadas, compartilhando os casos de sucesso e insucesso e explorando a contribuição do analista de dados de negócio neste resultado.
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