O que são dados não estruturados? – Diferentes tipos de dados

Diferentes formas de dados

Os dados digitais podem ser classificados em três categorias diferentes. Estas distinguem-se principalmente por diferentes graus de estruturação:

Dados não estruturados

O tipo de ficheiro é conhecido, mas o conteúdo é completamente independente em si mesmo. Não estão localizados em bases de dados definidas e são, portanto, muito difíceis de analisar. Além disso, a maioria dos dados disponíveis nas empresas não está estruturada

• Exemplos incluem os activos digitais das empresas:
  • Apresentações
  • Vídeos
  • Imagens
  • Textos
  • etc.

Dados semi-estruturados

Uma certa estrutura básica está presente, mas o conteúdo em si não está estruturado. Estes ficheiros contêm certas informações, tais como metadados, mas ainda não são fáceis de processar porque a maior parte da informação não está estruturada. Devem, portanto, ser classificados entre os dados estruturados e os não estruturados.

• Um exemplo são os e-mails: o assunto, o destinatário e o remetente são definidos, mas o resto dos dados é indefinido.

Dados estruturados

Os dados estruturados têm sempre um formato pré-definido em linhas e colunas (por exemplo, sistemas CRM). Assim, por um lado, são fáceis de encontrar/processar com a ajuda de uma base de dados SQL, mas, se forem construídos sobre um modelo relacional, também evitam a duplicação de informação (redundância de dados).

Exemplos de dados estruturados são, por exemplo, códigos de barras, estatísticas de registo ou bases de dados de clientes. As tabelas Excel também contêm dados estruturados, criados manualmente.

Conteúdo de conhecimento de dados não estruturados

O conhecimento armazenado em dados não estruturados é inicialmente “mais rico” do que o conhecimento armazenado de forma estruturada. Isto deve-se ao facto de muitas vezes se poder deduzir muito mais do contexto (por exemplo, emoções e contexto de um e-mail) do que é possível com dados estruturados. Com dados estruturados, o contexto detalhado é muitas vezes perdido. Dados não estruturados são, portanto, muito mais difíceis de interpretar e muitas vezes um caso para os cientistas de dados.

Uma confusão que é frequentemente feita é entre Dados Grandes e dados não estruturados. Os Grandes Dados não são necessariamente não estruturados, mas também podem ser estruturados (por exemplo, dados de streaming na Netflix). Ao mesmo tempo, há dados não estruturados que não pertencem aos Grandes Dados, tais como bens individuais dos meios de comunicação, como imagens ou vídeo.

Desafios e soluções

O problema com os dados não estruturados é que os computadores têm muita dificuldade em atribuir, analisar e continuar a processar estes dados. A informação mais relevante nas empresas está normalmente disponível de forma não estruturada. Para poder processar esta informação automaticamente, são utilizados métodos do campo da inteligência artificial, tais como o Processamento de Linguagem Natural ou Aprendizagem Profunda. O objectivo é extrair informação com a ajuda destas tecnologias e torná-la compreensível para o software. Este software pode então processar a informação de várias formas, tais como um motor de busca empresarial.

O grande desafio consiste em analisar e processar grandes quantidades de dados de diferentes fontes e formatos de ficheiro em tempo real. Isto não é possível com as soluções actuais. Em vez disso, são necessárias soluções escaláveis que também possam processar os volumes crescentes de dados do futuro.

Exemplo:

Os contratos são o resultado de várias negociações, protocolos e alterações. Se olhar apenas para o resultado, então é difícil descobrir que coisas eram relevantes para as partes contratantes e que influenciaram a conclusão do contrato. No passado, isto podia ser feito por funcionários que avaliassem documentos relevantes, tais como cartas de reclamação ou problemas com entregas de fornecedores. Era possível confiar na intuição e nos conhecimentos do empregado. Hoje em dia, porém, a quantidade de dados ultrapassa os empregados e as empresas, porque se armazenam tantos conhecimentos, mas estes simplesmente já não estão acessíveis de forma eficiente aos empregados.

Hoje em dia, a geração e armazenamento de dados já não é um problema. Cada ferramenta armazena dados e torna-os prontamente disponíveis. As empresas necessitam hoje de soluções escaláveis que sejam capazes de processar e digitalizar eficazmente a informação correspondente.

O futuro dos dados não estruturados

A proporção de dados não estruturados continuará a aumentar no futuro devido aos meios de comunicação social, assistentes de voz e outros produtores de dados. Isto torna ainda mais importante para as empresas de hoje desenvolver uma boa estratégia para lidar com dados não estruturados, uma vez que isto é essencial para o sucesso futuro da empresa. Isto deve não só basear-se em ficheiros de texto não estruturados, mas também incluir outros formatos de ficheiros em rápido crescimento, tais como imagens, ficheiros de áudio e vídeo. Além disso, isto não deve ser negligenciado, uma vez que as empresas produzem sempre informação em diferentes suportes (folhetos, podcasts, vídeos explicativos, etc…).

Conclusão

A maior parte do conhecimento dentro de uma empresa é armazenada de forma não estruturada. As empresas devem posicionar-se para o futuro de tal forma que tornem o conhecimento acessível aos empregados e utilizem métodos escaláveis correspondentes. Muitas tecnologias promissoras estão a ser desenvolvidas rápida e promissoriamente, especialmente através de startups, e as histórias de sucesso abundam. Aqueles que conseguem abrir novos caminhos numa fase inicial e confiam e compreendem as novas tecnologias não só conseguirão manter a sua vantagem competitiva, como até expandi-la.

Bastian Maiworm

Bastian is the Co-Founder & CRO of the enterprise search tech company amberSearch. Me and my Co-Founders recognized the need for a state-of-the-art information management solution and now help companies and their employees to find access information as easily as possible within enterprises.  I primarily write about the latest developments relevant to enterprise search and start-ups. I look forward to growing my network on LinkedIn and meeting new people at different events. If you think, that there might be an opportunity or if you'd like to dive deeper into my topics, please reach out to me.