O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são informações sem formato predefinido. Os conjuntos de dados não estruturados são enormes (geralmente terabytes ou petabytes de dados) e contêm 90% de todos os dados gerados pela empresa.¹

A proliferação de dados não estruturados é impulsionada por suas diversas e extensas fontes de dados, incluindo documentos de texto, mídias sociais, arquivos de imagem e áudio, mensagens instantâneas e dispositivos inteligentes. Quase todos os novos dados gerados hoje são não estruturados: cada mensagem enviada, foto carregada ou sensor acionado aumenta o volume crescente.

Ao contrário dos dados estruturados (que possuem um modelo de dados predefinido), os dados não estruturados não se adaptam facilmente aos esquemas fixos dos bancos de dados convencionais. Em vez disso, dados não estruturados são frequentemente armazenados em sistemas de arquivos, bancos de dados não relacionais (ou bancos de dados NoSQL) ou em data lakes.

A complexidade e a estrutura não uniforme dos dados não estruturados também exige métodos mais sofisticados de análise de dados. Tecnologias como aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PLN) são comumente utilizadas para extrair insights de conjuntos de dados não estruturados.

No passado recente, dados não estruturados eram considerados dados obscuros. Os desafios dos dados não estruturados (ou seja, volume e falta de uniformidade) os tornaram inutilizáveis para muitos casos de uso comercial. 

Hoje, no entanto, as empresas com abundância de dados não estruturados possuem um ativo estratégico significativo. Quando combinados, os dados estruturados e dados não estruturados apresentam uma visão completa dos dados em toda a empresa. E, especialmente relevante neste momento atual, os dados não estruturados também podem ajudar as empresas a liberar todo o potencial da IA generativa (IA generativa).

A maioria dos dados não estruturados é textual: mensagens de e-mail, documentos do Word, PDFs, blogs e postagens de redes sociais. Os dados não estruturados também englobam transcrições de chamadas e arquivos de texto de mensagens, como os do Microsoft Teams ou do Slack.

No entanto, dados não estruturados também podem ser não textuais. Exemplos comuns de dados não estruturados não textuais são arquivos de imagem (como JPEG, GIF e PNG), arquivos multimídia, arquivos de vídeo, atividades móveis e dados de sensores de dispositivos da Internet das Coisas (IoT).

Os dados são frequentemente categorizados como estruturados, não estruturados ou semiestruturados com base no seu formato e nas regras de esquema. Como o próprio nome sugere, os dados semiestruturados compartilham atributos dos dados estruturados e dados não estruturados. Veja a seguir uma breve visão geral de cada tipo de dado:

Dados estruturados

• Tem esquema claro e predefinido
• Ajusta-se perfeitamente a linhas e colunas, como as encontradas em planilhas do Excel ou em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS)
• São exemplos números de telefone, tags de SEO e dados de clientes

Dados não estruturados

• Não tem um esquema predefinido
• Não está em conformidade com a estrutura rígida de um banco de dados relacional tradicional
• São exemplos texto de páginas da web, transcrições de chamadas e arquivos de mídia
  

Dados semiestruturados

• Não conta com um esquema predefinido, mas tem metadados como tags e marcadores semânticos que permitem indexação e análise
• Não está em conformidade com a estrutura rígida de um banco de dados relacional tradicional
• São exemplos arquivos JavaScript Object Notation (JSON), CSV e eXtensible Markup Language (XML)

Os dados não estruturados representam a maior parte de todos os dados gerados em uma empresa. É diversificado, flexível e repleto de insights, alguns dos quais podem não existir em conjuntos de dados estruturados. Embora os dados estruturados ainda sejam imensamente valiosos, a maioria das empresas hoje está sentada sobre vastos depósitos de dados não estruturados que permanecem amplamente inexplorados.

Os dados não estruturados também são fundamentais para a IA moderna. Dados não estruturados (na forma de dados públicos e internos, proprietários) podem ser usados para treinar modelos de IA e melhorar o desempenho do modelo.

 Com as ferramentas certas, dados não estruturados podem oferecer uma ampla variedade de casos de uso, como:

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

A IA generativa depende de modelos de deep learning que identificam e codificam os padrões e relacionamentos em grandes quantidades de dados. Os dados não estruturados, geralmente da internet, são adequados para entregar o volume extremamente alto de dados ricos e não rotulados necessários para o treinamento.

RAG é uma arquitetura para otimizar o desempenho de um modelo de IA generativa, dando acesso a bases de conhecimento externas adicionais, como os dados não estruturados internos de uma organização. Esse processo ajuda a adaptar os modelos aos casos de uso específicos do domínio para que possam apresentar respostas melhores.

A análise de sentimento analisa grandes volumes de texto para determinar se expressa um sentimento positivo, negativo ou neutro. Como uma ferramenta para entender o comportamento do cliente, a análise de sentimento usa o vasto volume de dados textuais não estruturados gerados pelos clientes em todos os canais digitais.

As empresas empregam a análise preditiva de dados para prever resultados futuros e identificar riscos e oportunidades com dados históricos. Por exemplo, uma organização de integridade poderia minerar registros de saúde (dados de texto não estruturados) para saber como uma doença específica foi diagnosticada e tratada e criar um modelo preditivo baseado nos achados.

Um chatbot de nível empresarial pode analisar e extrair insights dos dados de texto não estruturados em suas conversas com clientes ou funcionários. Normalmente, a análise é realizada com técnicas como processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina. Os insights dos dados de texto analisados podem ajudar a informar o comportamento do cliente e melhorar o desempenho do chatbot.

Os casos de uso relacionados à inteligência artificial para dados não estruturados são cada vez mais um ponto de atenção para as empresas que adotam a inovação em IA. Considere a IA generativa, a tecnologia por trás do ChatGPT e de outros aplicativos virais de IA. Tudo começa com um modelo de base, geralmente um grande modelo de linguagem (LLM).

A criação de um modelo de base envolve o treinamento de um algoritmo deep learning em grandes volumes de dados não estruturados, geralmente da internet. Esses dados não estruturados são ricos e diversos, ensinando contexto e nuances aos modelos de IA. 

No entanto, os dados de treinamento não estruturados podem ser bastante gerais, em vez de específicos para um domínio ou organização, e possivelmente desatualizados. O modelo final pode ter dificuldade em responder a solicitações que exijam respostas específicas do domínio.

Para enfrentar esses desafios, as organizações podem adaptar um modelo treinado previamente a um caso de uso ou tarefa específica de várias maneiras. Um método, o ajuste fino, adapta um modelo base treinando-o com um conjunto de dados menor e específico para a tarefa. Exige dados estruturados e de alta qualidade, muitas vezes dados proprietários ou conhecimento especializado e específico da área.

No entanto, outro método, geração aumentada de recuperação (RAG), pode incorporar dados não estruturados. Enquanto os LLMs normalmente obtêm informações de seus dados de treinamento, o RAG adiciona um componente de recuperação de informações ao fluxo de trabalho de IA, reunindo dados relevantes e alimentando-os com o modelo para melhorar a qualidade da resposta. Esses dados podem incluir conjuntos de dados internos e não estruturados.

Se comparado com o ajuste fino, o RAG garante resultados mais oportunos e precisos, pois recupera constantemente as informações mais recentes durante a geração da resposta. Pode ajudar a transformar iniciativas de IA de congeladas no tempo e genéricas em personalizadas, relevantes e impactantes.

Assim como os dados estruturados, os dados não estruturados também exigem governança de dados e gerenciamento de dados adequados antes de serem usados para IA. Ele precisa ser classificado, avaliado quanto à qualidade dos dados, filtrado para retirar informações de identificação pessoal e deduplicado.

Com as ferramentas certas e até mesmo a ajuda da IA, as empresas podem transformar seus dados não estruturados e torná-los utilizáveis. Saber como organizar o caos de dados agora é um diferencial competitivo e um catalisador para a IA generativa nas empresas.

Normalmente, os dados não estruturados são armazenados em seu formato nativo, o que amplia as opções de armazenamento. Alguns ambientes comuns de armazenamento de dados para dados não estruturados são:

O armazenamento de objetos (ou armazenamento baseado em objetos) armazena dados como objetos, um repositório simples e autocontido que inclui dados, metadados e um número de identificação exclusivo. Essa arquitetura é ideal para armazenar, arquivar, fazer backup e gerenciar grandes volumes de dados estáticos não estruturados. O armazenamento de objetos baseado em nuvem geralmente é usado para otimizar os custos de armazenamento e o uso de dados das cargas de trabalho de IA.

Data lakes são ambientes de armazenamento de dados projetados para lidar com grandes quantidades de dados brutos em qualquer formato de dados, especificamente a enxurrada de big data criada por aplicativos e serviços conectados à internet. Utilizam computação em nuvem para tornar o armazenamento de dados mais escalável e acessível. E normalmente os data lakes utilizam armazenamento de objetos em nuvem, como Azure Blob Storage, Google Cloud Storage ou IBM Cloud Object Storage.

Os data lakehouses são considerados a próxima evolução do gerenciamento de dados, combinando as melhores partes dos data lakes e data warehouses. Oferecem armazenamento rápido e de baixo custo com a flexibilidade de permitir análises de dados e cargas de trabalho de IA/ML. Os data lakehouses também suportam ingestão de dados em tempo real, o que é crítico para as aplicações de IA usadas para apoiar a tomada de decisões em tempo real.

A linguagem de consulta estruturada (SQL) é uma linguagem de programação padronizada e específica do domínio usada para armazenar, manipular e recuperar dados. Um banco de dados NoSQL ou sem SQL é projetado para armazenar dados fora das estruturas de banco de dados SQL tradicionais sem um esquema. Os bancos de dados NoSQL oferecem a velocidade e a escalabilidade necessárias para gerenciar conjuntos de dados grandes e não estruturados. São exemplos MongoDB, Redis e HBase.

Depois que os dados não estruturados são armazenados, geralmente exigem processamento para serem usados efetivamente para casos de uso posteriores, como business intelligence ou análise de dados não estruturados.

Algumas organizações usam estruturas de código aberto para processar conjuntos de dados grandes e não estruturados. Por exemplo, o Apache Hadoop é frequentemente integrado a arquiteturas de data lake para possibilitar o processamento em lote de dados não estruturados e semiestruturados (como streaming de áudio e sentimento em redes sociais). O Apache Spark é outro framework de código aberto para processamento de big data. No entanto, o Spark utiliza processamento na memória e é extremamente rápido, portanto mais adequado para aplicações de aprendizado de máquina e IA.

Há também plataformas modernas de integração projetadas especificamente para lidar com dados estruturados e dados não estruturados. Essas ferramentas de integração multifuncional realizam ingestão de dados brutos, organizam-nos e, em seguida, migram os dados processados para bancos de dados de destino. Essas funcionalidades reduzem consideravelmente o trabalho manual demorado das equipes de ciência de dados encarregadas de preparar dados brutos e não estruturados para IA.

Há várias ferramentas e tecnologias que as organizações podem usar para descobrir insights de seus dados não estruturados.