Dados estruturados vs dados não estruturados: qual a diferença?

"Estruturado" e "não estruturado" são termos usados para classificar dados com base em seu formato e regras de esquema ou a falta delas.

Dados estruturados têm esquema fixo e se encaixam perfeitamente em linhas e colunas, como nomes e números de telefone. Dados não estruturados não têm esquema fixo e podem ter um formato mais complexo, como arquivos de áudio e páginas da web.

Veja a seguir as principais áreas em que os dados estruturados e os dados não estruturados diferem:

• Formato: os dados estruturados têm modelo de dados estrito e predefinido. Dados não estruturados não têm formato predefinido.
  
  
• Armazenamento: os sistemas de armazenamento de dados estruturados têm esquemas rígidos, como os de bancos de dados relacionais ou data warehouses. Os dados não estruturados são frequentemente armazenados em seu formato nativo em bancos de dados não relacionais ou data lakes.
  
  
• Casos de uso: as organizações podem usar dados estruturados e dados não estruturados em casos de uso de inteligência artificial (IA) e análise de dados. Dados estruturados são frequentemente usados em aprendizado de máquina (ML) e impulsionam algoritmos de ML. Dados não estruturados são frequentemente usados em processamento de linguagem natural (PLN) e são uma fonte de dados rica e diversificada para modelos de IA generativa (gen AI).
  
  
• Complexidade: Os dados estruturados são mais fáceis de manipular e analisar para usuários corporativos em geral com ferramentas tradicionais. Os dados não estruturados podem ser mais complexos e exigem habilidades e ferramentas especializadas para serem analisados.

Continue lendo para ver uma extensa avaliação das definições, casos de uso e benefícios de dados estruturados e não estruturados.

Dados estruturados são organizados em um formato claro e predefinido. A natureza padronizada dos dados estruturados os torna facilmente decifráveis por ferramentas de análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e por usuários humanos.

Dados estruturados podem incluir dados quantitativos (como preços ou números de receita) e dados qualitativos (como datas, nomes, endereços e números de cartão de crédito). Por exemplo, um relatório financeiro com nomes de empresas, valores de despesas e períodos do relatório organizados em linhas e colunas são considerados dados estruturados.

Os dados estruturados geralmente são armazenados em formatos tabulares, como planilhas do Excel e bancos de dados relacionais (ou bancos de dados SQL). Os usuários podem inserir, pesquisar e manipular dados estruturados com eficiência em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) utilizando a linguagem de consulta estruturada (SQL). Desenvolvida pela IBM em 1974, a linguagem de consulta estruturada é a linguagem de programação utilizada para gerenciar dados estruturados.

Os casos de uso com dados estruturados incluem:

• Treinamento de modelos de IA
• Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM)
• Business intelligence (BI)
• Gestão de inventário
• Trechos avançados para otimização de mecanismos de busca (SEO)

Os benefícios dos dados estruturados estão vinculados à sua facilidade de uso e acesso:

• Funciona bem com aprendizado de máquina: o aprendizado de máquina é capaz de processar dados estruturados e dados não estruturados. No entanto, pode ser mais fácil para os aplicativos de ML analisar e extrair insights de dados estruturados devido à sua arquitetura específica e organizada.
  
  
• Acessível e fácil de usar: a compreensão dos dados estruturados não exige conhecimentos profundos de ciência de dados. Devido ao formato padrão e ao alto nível de organização, a maioria dos usuários considera fácil acessar e interpretar dados estruturados.
  
  
• Abundância de ferramentas: os dados estruturados são anteriores aos dados não estruturados, portanto há mais aplicativos e ferramentas disponíveis para uso e análise de dados. Por exemplo, processamento analítico online (OLAP), SQLite, MySQL e PostgreSQL, entre outros.

Os desafios dos dados estruturados estão relacionados à inflexibilidade dos dados:

• Uso limitado: os dados estruturados têm um modelo de dados predefinido que só pode ser utilizado para a finalidade pretendida, o que limita sua flexibilidade e usabilidade. A mineração de mais insights exige modificações ou dados adicionais.
  
  
• Opções limitadas de armazenamento: os repositórios de armazenamento de dados estruturados geralmente têm esquemas rígidos , como aqueles dentro de bancos de dados relacionais ou data warehouses. As alterações nos requisitos de dados exigem a atualização de todos os dados estruturados, o que consome muito tempo e recursos.

Os dados não estruturados não têm formatos de dados predefinidos. Os conjuntos de dados não estruturados geralmente são grandes (pense em terabytes ou petabytes de dados) e compreendem 90% de todos os dados gerados pela empresa. Esse alto volume se deve ao surgimento do big data— os conjuntos de dados massivos e complexos da internet e de outras tecnologias conectadas.¹

Os dados não estruturados podem conter dados textuais e não textuais e dados qualitativos (comentários em mídias sociais) e quantitativos (números incorporados ao texto).

São exemplos de dados não estruturados de fontes de dados textuais:

• E-mails
• Documentos de texto
• Postagens em redes sociais
• Transcrições de chamadas
• Arquivos de texto de mensagens, como os do Microsoft Teams ou do Slack

São exemplos de dados não textuais não estruturados:

• Arquivos de imagem (JPEG, GIF e PNG)
• Arquivos multimídia
• Arquivos de vídeo
• Atividade móvel
• Dados de sensores de dispositivos de Internet das Coisas (IoT)

Como os dados não estruturados não têm um modelo de dados predefinido, não são facilmente processados e analisados por meio de ferramentas e métodos de dados convencionais.

São melhor gerenciados em bancos de dados não relacionais ou NoSQL ou em data lakes, que são projetados para lidar com grandes quantidades de dados brutos em qualquer formato.

Frequentemente, aprendizado de máquina, análise avançada de dados e processamento de linguagem natural (PLN) são utilizados para extrair insights valiosos de dados não estruturados.

Os casos de uso incluem:

• Geração aumentada de recuperação (RAG)
• IA generativa 
• Análise do sentimento e do comportamento do cliente
• Análise preditiva de dados
• Análise de texto de chatbots

Os benefícios dos dados não estruturados envolvem vantagens no formato de dados, velocidade e armazenamento:

• Flexibilidade: dados não estruturados são armazenados no formato nativo e permanecem indefinidos enquanto forem necessários. Essa flexibilidade de formato de arquivo amplia o conjunto de dados disponíveis e possibilita que os cientistas de dados utilizem os dados para diversos casos de uso.
  
  
• Taxas rápidas de acumulação: para a maioria das organizações, esse tipo de dados cresce a uma taxa três vezes maior que a dos dados estruturados. Como não há necessidade de predefinir dados não estruturados, eles podem ser coletados de forma rápida e fácil, o que é útil para IA generativa e o ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLM) .²
  
  
• Armazenamento fácil e barato: os dados não estruturados têm mais opções de armazenamento do que dados estruturados. Por exemplo, sistemas de arquivos ou data lakes possibilitam o armazenamento massivo e preços pay-as-you-use, o que reduz os custos e facilita a escalabilidade.

Os desafios dos dados não estruturados sobre a experiência e os recursos disponíveis:

• Exige experiência: devido à sua natureza indefinida ou não formatada, é necessário conhecimento em ciência de dados para preparar e analisar dados não estruturados. Isso pode alienar usuários corporativos que podem não entender completamente tópicos ou análises de dados especializadas.
  
  
• Ferramentas especializadas: as ferramentas tradicionais, como o Excel, não são adequadas para manipular dados não estruturados e as opções de produtos são limitadas para gerentes de dados. Algumas ferramentas de gerenciamento de dados não estruturados são: MongoDB, DynamoDB, Hadoop e Azure.

• Limpeza de dados: o grande volume e a estrutura não uniforme de dados não estruturados podem introduzir inconsistências, imprecisões e problemas de qualidade de dados. Pode ser necessário executar a limpeza de dados antes do processamento de dados.

A IA pode processar com rapidez grandes volumes de dados. Este é um recurso essencial para organizações que desejam transformar grandes quantidades de dados não estruturados em insights acionáveis.

Com aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP), os algoritmos de IA podem analisar dados não estruturados para encontrar padrões e fazer previsões ou recomendações em tempo real. As organizações podem então incorporar esses modelos analíticos em dashboards existentes ou interfaces de programação de aplicativos (APIs) para automatizar os processos de tomada de decisão.

Dados semiestruturados são a “ponte” entre dados estruturados e dados não estruturados. É útil para raspagem de dados da web e integração de dados.

Os dados semi-estruturados não têm um modelo de dados predefinido. No entanto, utilizam metadados (por exemplo, tags e marcadores semânticos) para identificar características específicas de dados e escalar dados em registros e campos predefinidos. Em última análise, os metadados permitem que os dados semiestruturados sejam melhor catalogados, pesquisados e analisados do que os dados não estruturados.

São exemplos de dados semiestruturados arquivos JavaScript Object Notation (JSON), valores separados por vírgula (CSV) e eXtensible Markup Language (XML).Um exemplo mais comumente citado é o e-mail em que algumas seções de dados têm um formato padronizado (como cabeçalhos e linhas de assunto), mas com conteúdo de dados não estruturado nessas seções.