Dados Estruturados contra Dados Não Estruturados

Dados não estruturados são dados que não estão organizados de acordo com um modelo de dados pré-definido ou não possuem um modelo de dados específico. Já os dados estruturados são dados que possuem relações claras e definíveis entre os pontos de dados, com um modelo pré-definido que os contém. Essa é a resposta curta sobre a diferença entre dados estruturados e não estruturados, mas vamos dar uma olhada mais detalhada nas diferenças entre os dois tipos de dados.

O que são Dados Estruturados?

Quando se trata de ciência da computação, estruturas de dados se referem a maneiras específicas de armazenar e organizar dados. Diferentes estruturas de dados possuem relações diferentes entre os 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 maneiras pelas quais os dados podem ser estruturados.

Os dados estruturados são frequentemente armazenados 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 é frequentemente possível discernir a relação entre os pontos de dados verificando onde as linhas e colunas dos dados se intersectam. Os dados estruturados podem ser facilmente adaptados a um banco de dados relacional, e exemplos de recursos diferentes em um conjunto de dados estruturados podem incluir itens como nomes, endereços, datas, estatísticas meteorológicas, números de cartão de crédito, etc. Embora os dados estruturados sejam mais frequentemente dados de texto, é possível armazenar coisas como imagens e áudio como dados estruturados também.

Fontes comuns de dados estruturados incluem coisas como dados coletados de sensores, logs da web, dados de rede e dados de varejo ou comércio eletrônico. Os dados estruturados também podem ser gerados por pessoas preenchendo planilhas ou bancos de dados com dados coletados de computadores e outros dispositivos. Por exemplo, os dados coletados por meio de formulários online são frequentemente alimentados imediatamente em uma estrutura de dados.

Os dados estruturados têm uma longa história de serem armazenados em bancos de dados relacionais e SQL. Esses métodos de armazenamento são populares devido à facilidade de leitura e escrita nesses formatos, com a maioria das plataformas e linguagens sendo capaz de interpretar esses formatos de dados.

Em um contexto de aprendizado de máquina, os dados estruturados são mais fáceis de treinar um sistema de aprendizado de máquina, porque os padrões dentro dos dados são mais explícitos. Certos recursos podem ser alimentados em um classificador de aprendizado de máquina e usados para rotular outras instâncias de dados com base nesses recursos selecionados. Em contraste, treinar um sistema de aprendizado de máquina em dados não estruturados tende a ser mais difícil, por razões que serão claras.

O que são Dados Não Estruturados?

Os dados não estruturados são dados que não estão organizados de acordo com um modelo de dados pré-definido ou estrutura. Os dados não estruturados são frequentemente 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 possuem relações definidas entre os pontos de dados, não podem ser organizados em bancos de dados relacionais. Em contraste, a maneira 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 de pouca preocupação, um lago de dados, 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 fazer sentido dos dados não estruturados frequentemente envolve examinar individualmente as peças de dados para discernir recursos potenciais e, em seguida, verificar se esses recursos ocorrem em outras peças de dados dentro do pool.

A grande maioria dos dados está em formatos não estruturados, com estimativas de que os dados não estruturados compõem cerca de 80% de todos os dados. 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 os 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.