O que são dados estruturados no ambiente de Big Data?

À medida que a era da Internet avança, estamos continuamente criando uma quantidade imensurável de dados a cada segundo de cada dia. Tudo o que fazemos online – desde comprar até enviar um pedido de amizade, realizar uma pesquisa no Google, até criar playlists no Spotify – aumenta a quantidade de dados produzidos. O volume desses dados é tão vasto e cada vez maior que o denominamos simplesmente como Big Data.

Tanto que denominamos essa pilha cada vez maior de dados como Big Data. Naturalmente, esse Big Data apresenta muitas oportunidades para empresas, analistas e todos os demais aprenderem muitas coisas e melhorarem seus processos, técnicas e estratégias. À medida que os dados cresciam, as empresas começaram a investir em ferramentas e técnicas que poderiam ajudar a simplificar os dados e convertê-los em informações. Isso levou à caracterização e categorização adequada dos dados para facilitar a análise. Isso nos deu basicamente três categorias de dados:

• Estruturada
• Não estruturado
• Semi-estruturado.

Este artigo analisará Dados Estruturados em um ambiente de Big Data!

Além disso, vamos mergulhar no mundo do big data para saber mais sobre os tipos de big data

Em termos mais simples, quaisquer dados que possam ser acessados, processados, armazenados e recuperados em um formato fixo podem ser chamados de dados estruturados. À medida que as tecnologias evoluíram, tornou-se mais acessível e fácil trabalhar com dados estruturados e coletar insights.

Para definir mais formalmente, os dados estruturados estão em conformidade ou pertencem a algum modelo de dados já existente, possuem uma estrutura bem definida e seguem padrões e ordens que ajudam a coletar insights a partir deles. Dados estruturados podem ser facilmente acessados, recuperados, manipulados e estudados por uma pessoa ou qualquer programa de computador.

Em geral, os dados estruturados em um ambiente de Big Data são armazenados em Bancos de Dados e outras estruturas e esquemas bem definidos. Os dados estruturados têm atributos claramente definidos para facilitar o acesso e são tabulares, com linhas e colunas que delineiam claramente a estrutura dos dados. Structured Query Language, abreviação de SQL, é principalmente a linguagem principal para comunicação com dados estruturados em um ambiente de Big Data.

Se você ainda está confuso sobre o que são dados estruturados, recomendamos que pense em dados estruturados como principalmente todos os seus dados quantitativos, como:

• Idade
• Endereço
• Ganhos
• Despesas
• Detalhes do contato
• Dados do cartão (débito ou crédito)
• Detalhes de cobrança, etc.

Vejamos um exemplo básico para entender melhor os dados estruturados. Aqui está uma tabela de 'Alunos' em um banco de dados que contém seus números de lista, nomes, gêneros, turmas e nomes de professores de turma.

Como você pode ver, os dados da tabela acima são bem definidos, possuem atributos explícitos e podem ser acessados ​​de forma sistemática e estruturada.

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Agora, vamos falar de algumas coisas mais práticas sobre dados estruturados, ou seja, de onde eles vêm e como são gerados?

Como é gerado o Big Data Estruturado?

Com a evolução das tecnologias, evoluíram novas formas de geração de dados estruturados que são sofisticados, mais fáceis e mais eficientes no acesso e na análise. Essas fontes de dados produzem dados estruturados em grandes volumes e em tempo real. Portanto, a geração de Big Data estruturado pode ser atribuída a basicamente duas categorias:

• Geração automática de dados estruturados: Este é o Big Data estruturado gerado sem intervenção humana. Máquinas ou computadores são responsáveis ​​pela geração automática desses dados.
• Geração humana de dados estruturados: são os dados que nós, humanos, fornecemos ao interagir com computadores e outros dispositivos digitais.

Existem também fontes híbridas que usam elementos gerados por máquina e gerados por humanos, mas isso pode ser deixado para mais tarde!

Vamos nos aprofundar um pouco mais no significado de dados gerados por máquina e dados gerados por humanos, observando alguns exemplos.

Exemplos de Big Data estruturado gerado por máquina:

• Sensorial: Os dados sensoriais são produzidos automaticamente usando fontes como medidores inteligentes, equipamentos médicos, dados de GPS, etiquetas de frequência e muito mais. Esses dados são cruciais para empresas que buscam melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos.
• Weblog: Existem muitos servidores, aplicativos, programas em execução em todo o mundo o tempo todo. Eles produzem muitos dados estruturados durante o tempo de execução. Isso equivale a um grande volume de dados estruturados valiosos e perspicazes que as empresas podem usar para lidar com SLAs sem problemas e trabalhar proativamente em violações de segurança.
• Ponto de venda: todos os dados gerados durante as atividades de ponto de venda, incluindo a leitura do código de barras de todos os produtos, geram muitas informações estruturadas relacionadas ao produto.

Exemplos de Big Data estruturado gerado por humanos:

• Todos os dados de entrada: todos os dados que inserimos em qualquer lugar na Internet ou em qualquer aplicativo digital são adicionados à enorme pilha de Big Data. Esses dados são benéficos para entender e modificar os sentimentos e o comportamento do cliente.
• Fluxo de cliques: cada clique em qualquer site é adicionado aos dados do fluxo de cliques. Isso também pode rastrear, rastrear e influenciar o comportamento de compra.
• Dados de jogos: até mesmo os jogos que jogamos e todas as compras no jogo e outras ações aumentam a pilha de Big Data estruturado.
• Ações de compra: todas as atividades que fazemos em qualquer site de mídia social, desde a busca do produto até a compra final – tudo isso é continuamente adicionado ao Big Data.

Para ter alguma perspectiva de quão grande é o tamanho do Big Data gerado por humanos, pense que milhões de usuários diferentes enviam informações diferentes juntos! Além do tamanho massivo, os dados em tempo real o tornam ideal para empresas que desejam fazer previsões entendendo padrões.

Seja qual for o modo de produção de dados, o ponto é que ele é incrivelmente perspicaz e pode resolver muitos problemas de negócios.

Isso explica a maior parte do que você precisa saber sobre dados estruturados no ambiente de Big Data. Mas antes de encerrarmos este artigo, vamos analisar rapidamente alguns pontos de comparação entre dados estruturados e não estruturados – para que você tenha algum entendimento antes de se aprofundar nos dados não estruturados!

Dados estruturados vs dados não estruturados

A principal diferença entre os dois tipos de dados é o esquema e o formato que ele usa para armazenamento e recuperação, influenciando o tipo de análise que pode ser obtido a partir dele.

Os dados estruturados funcionam com um esquema rígido que fornece consistência e eficiência. Por outro lado, dados não estruturados não possuem estrutura uniforme e são inconsistentes. Para armazenamento, os dados estruturados dependem do RDBMS e seguem uma estrutura de colunas-linhas. Como esses dados estão bem categorizados, podem ser facilmente usados ​​por humanos e máquinas. Para isso, é utilizado o SQL, que se baseia em consultas de pesquisa.

Por outro lado, os dados não estruturados não são organizados de maneira predefinida ou não funcionam com nenhum modelo de dados definido. Esses dados geralmente contêm muito texto, mas às vezes também podem incluir outras informações, como números, datas, etc. Exemplos de dados não estruturados podem incluir registros de saúde, arquivos de áudio/vídeo/imagem, documentos de texto, metadados, livros, dados analógicos, e-mails , etc

Na maioria das vezes, você encontrará dados estruturados e não estruturados sendo usados ​​juntos, na maioria das vezes. Por exemplo – um sistema de CRM (dados não estruturados) pode estar produzindo uma planilha Excel de dados da empresa (dados estruturados).

Para concluir,

Os dados estruturados estão constantemente sendo feitos rapidamente, o que só aumentará com o tempo. Como resultado, as empresas precisam lidar com montes de dados que contêm informações vitais e potencial para ajudar a empresa a atingir seus objetivos. Saber extrair conhecimento dos dados é uma das principais habilidades do agora e do futuro.

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