Vs Estruturado. Dados não estruturados em aprendizado de máquina

Os dados são a espinha dorsal do progresso tecnológico e do crescimento dos negócios. Considerando o enorme volume de dados que as empresas geram diariamente, as ferramentas convencionais não são suficientes para processar ou alavancar a análise de dados para extrair insights significativos.

Acontece que analisar e entender os dados é um pré-requisito para o processamento de dados. Isso é particularmente importante porque os dados vêm em duas formas diferentes: estruturados e não estruturados. Cada tipo de dados é acumulado, processado, classificado e analisado para obter informações valiosas e melhorar a tomada de decisão geral. Os dados estruturados e não estruturados são armazenados em bancos de dados diferentes.

Neste artigo, exploraremos os dois principais tipos de dados e examinaremos as vantagens e limitações de cada um para traçar uma comparação entre dados estruturados e dados não estruturados.

O que são dados estruturados?

Os dados estruturados são bem organizados, fáceis de quantificar, bem definidos, simples de pesquisar e analisar com software de análise de dados. Os dados estruturados geralmente estão localizados em um campo específico dentro de arquivos ou registros. É fácil colocar dados estruturados em um padrão padrão de linhas, tabelas e colunas definidas.

Um bom exemplo de manipulação de dados estruturados é acessar o banco de dados do hotel onde todos os detalhes relevantes dos internos, como nome, telefone de contato, endereço, etc., podem ser acessados ​​com facilidade. Esses tipos de dados são estruturados.

Os dados estruturados são encapsulados em RDBMS (bancos de dados relacionais). Qualquer informação armazenada no banco de dados pode ser atualizada por pessoas ou máquinas e acessada com facilidade por algoritmos ou busca manual. Structured Query Language (SQL) é a ferramenta padrão usada para lidar com dados estruturados, seja localizando, adicionando e excluindo ou atualizando.

Vamos agora dar uma olhada nos prós e contras dos dados estruturados.

Prós de dados estruturados

1. Fácil aplicabilidade a algoritmos de aprendizado de máquina

A natureza bem organizada e quantitativa dos dados estruturados torna muito fácil para eles atualizar, modificar e pesquisar dados.

2. Fácil de usar para pessoas de negócios

Qualquer pessoa com conhecimento básico de dados e seus aplicativos relacionados pode usar dados estruturados. Os dados estruturados facilitam o modo de autoatendimento de acesso aos dados para o usuário. Portanto, não é necessário ter um conhecimento profundo dos tipos de dados e seus relacionamentos.

3. Mais opções de ferramentas

Como os dados estruturados estão em uso há muito tempo, a maioria das ferramentas foi testada quanto à sua eficiência na análise de dados. Os gerenciadores de dados têm muitas ferramentas para escolher ao lidar com dados estruturados.

4. Integrações perfeitas

Programas simples e simplificados como o Excel podem ser usados ​​para armazenar e organizar dados estruturados. Além disso, várias outras ferramentas analíticas podem ser vinculadas ao Excel para análise de dados adicionais, conforme necessário.

5. Adequação

Dados estruturados são altamente adequados para organização básica e análise quantitativa.

Contras de dados estruturados

1. Uso limitado

Dados estruturados carecem de versatilidade. Ele pode ser usado apenas com uma visão definida e não pode se desviar disso, pois possui uma estrutura pré-definida.

2. Armazenamento de dados restrito

Os dados estruturados são armazenados em data warehouses com um método rígido de armazenamento de dados. Qualquer alteração no armazenamento de dados exigirá uma atualização completa dos dados existentes para acomodar requisitos adicionais caros e demorados.

3. Não é adequado para análise detalhada

Os dados estruturados podem oferecer informações limitadas, pois funcionam em parâmetros predefinidos. Ele não fornece os detalhes de como e por que a análise de dados é realizada.

Aprenda cursos de ciência de dados online das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

O que são dados não estruturados ?

Dados não estruturados referem-se a informações que não são organizadas e não podem ser acomodadas em um conjunto ou estrutura definida. Ele pode ser armazenado apenas em sua forma original até ser colocado em uso. Esse recurso é conhecido como esquema na leitura .

A maioria dos dados que encontramos não é estruturada. Quase 80% dos dados corporativos não são estruturados; essa porcentagem parece estar em constante crescimento. Os dados não estruturados vêm em vários formatos, como e-mails, postagens em plataformas de mídia social, bate-papos, apresentações, imagens, feeds de satélite e dados de sensores de IoT.

Naturalmente, as empresas que investem tempo e dinheiro na decifração de dados não estruturados obtêm acesso a inteligência de negócios vital e valiosa para aumentar seus lucros. Também pode ajudá-los a se conectar com seus clientes de forma mais eficiente e personalizada, contribuindo assim para aumentar os lucros.

Dados não estruturados são bastante difíceis de decifrar; extrair informações valiosas de dados não estruturados requer ferramentas de ponta e algoritmos complexos por profissionais de dados qualificados que podem alavancar habilidades de programação e análise de dados de primeira classe.

No entanto, os resultados são altamente recompensadores, pois os insights qualitativos cruciais (feedback do cliente, tomada de decisão) ajudam as empresas a agilizar as consultas dos clientes e melhorar a eficiência organizacional.

Vantagens dos dados não estruturados

1. Liberdade para permanecer na forma natural

Como os dados não estruturados são acumulados em sua forma original (forma nativa), eles não são definidos até serem usados. Isso resulta em um pool de reservas maior, pois os dados não estruturados podem se adaptar a qualquer requisito de dados. Também facilita que analistas de dados e cientistas de dados processem e analisem apenas as informações necessárias.

2. Coleta de dados fácil e rápida

Os dados não estruturados têm uma taxa de acumulação impressionante. Como não requer parâmetros pré-definidos, pode ser recolhido de forma fácil e rápida.

3. Armazenamento de dados em massa

Os data lakes em nuvem armazenam dados não estruturados devido à sua impressionante capacidade de armazenamento. Os data lakes na nuvem cobram pelo que você usa e são altamente econômicos, flexíveis e escaláveis.

Desvantagens dos dados não estruturados

1. Necessidade de experiência em ciência de dados

Como mencionamos anteriormente, você precisa de experiência em ciência de dados para aproveitar dados não estruturados para processamento e análise úteis. Portanto, um empresário ou usuário comum não pode extrair nenhuma informação significativa de dados não estruturados em sua forma nativa bruta. O processamento de dados não estruturados requer o conhecimento do tópico relacionado aos dados e o conhecimento de vincular os dados para torná-los engenhosos. Ainda mais desvantajoso é que há uma escassez de profissionais de ciência de dados, apesar da crescente demanda em todos os setores.

2. Escolha limitada de ferramentas

Dados não estruturados requerem ferramentas especializadas para manipulação, além de conhecimento em ciência de dados. As ferramentas de análise de dados padrão são úteis e compatíveis com dados estruturados, e os engenheiros de dados têm apenas uma escolha limitada de ferramentas para analisar dados não estruturados. No entanto, novas ferramentas e tecnologias estão sendo desenvolvidas no mercado enquanto falamos.

Dados estruturados versus dados não estruturados: uma comparação

Dados estruturados

Dados não estruturados

Os dados estruturados podem ser quantificados e representados em números, datas, strings e valores.

Os dados não estruturados são qualitativos e são representados em bate-papos, vídeos, feeds de satélite de áudio e assim por diante.

Os dados estruturados são armazenados em bancos de dados relacionais em linhas e colunas.

Em data lakes na nuvem, os dados não estruturados são armazenados em suas formas nativas (áudio, imagens, bate-papos ou vídeo).

Estima-se que cerca de 20% dos dados disponíveis estejam de forma estruturada.

Estima-se que 80% dos dados disponíveis sejam não estruturados.

Eles podem ser vistos em pesquisas fechadas, como pontuações de NPS, marcas CSAT e análises da web.

Eles podem ser vistos em consultas de clientes, feedback, postagens de mídia social, e-mails, avaliações etc.

Eles são armazenados em um data warehouse.

Eles são armazenados em bancos de dados não relacionais como NoSQL, aplicativos, data warehouses e data lakes.

Eles exibem as tendências para mostrar o que está acontecendo.

Eles exibem padrões e tendências explicando em detalhes por que uma determinada coisa está acontecendo.

Exige menos capacidade de armazenamento

Exige mais capacidade de armazenamento

Eles podem ser analisados ​​com ferramentas simples como o Excel.

Eles podem ser analisados ​​apenas com ferramentas especializadas de IA.

Os dados estruturados têm um modelo de dados definido.

Os dados não estruturados não possuem um modelo de dados definido, pois não requerem nenhuma manipulação até serem usados.

Usuários de negócios comuns sem o conhecimento de análise de dados podem usar dados estruturados, pois fornecem acesso de autoatendimento.

Manipular e analisar requer experiência em ciência de dados, e somente engenheiros de dados podem lidar com dados não estruturados.

Eles são conhecidos como esquema na gravação, pois possuem um formato predefinido.

Eles são conhecidos como esquema na leitura, pois estão em seu formato nativo.

Os dados estruturados têm suas fontes em sensores GPS, aplicativos online, logs de servidores web, etc.

Os dados não estruturados têm sua origem em mensagens de e-mail, chats, mensagens de voz, arquivos PDF, etc.

Os departamentos de gerenciamento de relacionamento com o cliente, reservas on-line e contabilidade usam dados estruturados.

Mineração de dados, análise preditiva e chatbots usam dados não estruturados.

Dados semiestruturados

A terceira categoria de dados apresenta dados estruturados e não estruturados, conhecidos como dados semiestruturados. Os dados semiestruturados não se encaixam em nenhum parâmetro pré-definido ou estruturas organizadas em um banco de dados relacional semelhante a dados não estruturados. No entanto, eles têm marcadores ou metadados que carregam informações processadas, analisadas e estruturadas, assim como dados estruturados.

O melhor exemplo de dados semiestruturados são as fotos em smartphones. Cada imagem ou foto em um smartphone tem dados não estruturados e detalhes estruturados como hora, localização e outras informações relacionadas. Os dados semiestruturados podem ser vistos na forma de formatos de arquivo JSON, CSV e XML.

Empacotando

Quer se aprofundar em dados estruturados e não estruturados?

O upGrad oferece o cobiçado Programa PG Executivo de 12 meses em Ciência de Dados do IIIT Bangalore, que compreende três faixas de especialização exclusivas, a saber, Deep Learning, Business Intelligence/Data Analytics e Data Engineering.

O curso consiste em mais de 60 projetos do setor e mais de 5 projetos fundamentais para você aprender habilidades altamente procuradas, como Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS e MySQL, entre outras. Ele é projetado para gerentes de nível médio e calouros buscarem o aprendizado ponto a ponto globalmente com mais de 40.000 alunos e mentores de diversas origens. Além de palestras semanais e aulas de resolução de dúvidas, os alunos acessam a plataforma de aprendizado do upGrad que oferece assistência profissional 360 graus e feedback personalizado de especialistas para facilitar a melhoria.

Então, não espere - entre em contato conosco hoje para começar sua experiência de aprendizado!