Dados estruturados x não estruturados

Dados não estruturados são dados que não são organizados de forma predefinida ou não possuem um modelo de dados específico. Enquanto isso, dados estruturados são dados que possuem relacionamentos claros e definíveis entre os pontos de dados, com um modelo predefinido contendo-os. Essa é a resposta curta sobre a diferença entre dados estruturados e não estruturados, mas vamos examinar mais de perto as diferenças entre os dois tipos de dados.

O que são dados estruturados?

Quando se trata de ciência da computação, estruturas de dados referem-se a formas específicas de armazenar e organizar dados. Estruturas de dados diferentes possuem relacionamentos diferentes entre pontos de dados, mas os dados também podem ser não estruturados. O que significa dizer que os dados são estruturados? Para tornar essa definição mais clara, vamos dar uma olhada em algumas das várias formas de estruturar dados.

Os dados estruturados geralmente são mantidos em tabelas, como arquivos do Excel ou Bancos de dados SQL. Nesses casos, as linhas e colunas dos dados contêm variáveis ​​ou recursos diferentes e geralmente é possível discernir a relação entre os pontos de dados verificando onde as linhas e colunas de dados se cruzam. Os dados estruturados podem ser facilmente ajustados em um banco de dados relacional, e exemplos de diferentes recursos em um conjunto de dados estruturados podem incluir itens como nomes, endereços, datas, estatísticas meteorológicas, números de cartão de crédito etc. possível armazenar coisas como imagens e áudio como dados estruturados também.

Fontes comuns de dados estruturados incluem coisas como dados coletados de sensores, weblogs, dados de rede e dados de varejo ou comércio eletrônico. Os dados estruturados também podem ser gerados por pessoas que preenchem planilhas ou bancos de dados com dados coletados de computadores e outros dispositivos. Por exemplo, os dados coletados por meio de formulários on-line geralmente são inseridos imediatamente em uma estrutura de dados.

Os dados estruturados têm um longo histórico de armazenamento em bancos de dados relacionais e SQL. Esses métodos de armazenamento são populares devido à facilidade de leitura e gravação nesses formatos, com a maioria das plataformas e linguagens capazes de interpretar esses formatos de dados.

Em um contexto de aprendizado de máquina, é mais fácil treinar um sistema de aprendizado de máquina em dados estruturados, porque os padrões nos dados são mais explícitos. Certos recursos podem ser inseridos em um classificador de aprendizado de máquina e usados ​​para rotular outras instâncias de dados com base nesses recursos selecionados. Por outro lado, treinar um sistema de aprendizado de máquina em dados não estruturados tende a ser mais difícil, por razões que ficarão claras.

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são dados que não são organizados de acordo com um modelo ou estrutura de dados predefinidos. Os dados não estruturados costumam ser chamados de dados qualitativos porque não podem ser analisados ​​ou processados ​​de maneira tradicional usando os métodos regulares usados ​​para dados estruturados.

Como os dados não estruturados não têm nenhum relacionamento definido entre os pontos de dados, eles não podem ser organizados em bancos de dados relacionais. Em contraste, a forma como os dados não estruturados são armazenados é tipicamente com um banco de dados NoSQL, ou um banco de dados não relacional. Se a estrutura do banco de dados for pouco preocupante, um data lake ou um grande pool de dados não estruturados pode ser usado para armazenar os dados em vez de um banco de dados NoSQL.

Os dados não estruturados são difíceis de analisar, e dar sentido aos dados não estruturados geralmente envolve o exame de partes individuais dos dados para discernir possíveis recursos e, em seguida, verificar se esses recursos ocorrem em outras partes dos dados dentro do pool.

A grande maioria dos dados está em formatos não estruturados, com estimativas de que os dados não estruturados compreendem cerca de 80% de todos os dados. As técnicas de mineração de dados podem ser usadas para ajudar a estruturar os dados.

Em termos de aprendizado de máquina, certas técnicas podem ajudar a ordenar dados não estruturados e transformá-los em dados estruturados. Uma ferramenta popular para transformar dados não estruturados em dados estruturados é um sistema chamado autoencoder.