Dados Estruturados

O que são Dados Estruturados?

Dados estruturados referem-se a informações organizadas em um formato ou esquema predefinido, normalmente tabelas, bancos de dados ou planilhas. Essa organização permite armazenamento, recuperação e análise eficientes. Os dados podem ser facilmente pesquisados e analisados usando ferramentas e técnicas padrão de processamento de dados.

Principais Características

Esquema Definido

Dados estruturados seguem um esquema predefinido que determina tipos de dados, formatos e relacionamentos entre campos. Por exemplo, em um banco de dados de clientes, campos como CustomerID, Name, Email e PurchaseHistory são predefinidos. Esse esquema garante a consistência e a integridade dos dados, impondo restrições e tipos de dados.

Natureza Relacional

Os dados são frequentemente armazenados em bancos de dados relacionais, onde as tabelas são conectadas por campos-chave, permitindo consultas complexas entre várias tabelas. Por exemplo, uma tabela de Clientes pode se relacionar a uma tabela de Orders através do CustomerID. Isso facilita a recuperação e manipulação eficiente dos dados.

Dados Quantitativos

Dados estruturados são predominantemente compostos por dados quantitativos que podem ser expressos numericamente, como números, datas e strings. Isso os torna adequados para cálculos matemáticos e análises estatísticas, apoiando a tomada de decisões baseada em dados.

Facilidade de Armazenamento e Recuperação

Devido à sua natureza organizada, os dados estruturados são facilmente armazenados e gerenciados em sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (SGBDR) usando a Linguagem de Consulta Estruturada (SQL). O SQL oferece ferramentas poderosas para consultar, atualizar e gerenciar dados de forma eficiente, garantindo precisão e rapidez.

Usos dos Dados Estruturados

Bancos de Dados Relacionais

Empresas utilizam bancos de dados relacionais como MySQL, Oracle e PostgreSQL para armazenar informações de clientes, registros financeiros e níveis de estoque. O modelo relacional suporta consultas e manipulações complexas de dados em tabelas interconectadas.

Algoritmos de Aprendizado de Máquina

Dados estruturados são usados como entrada para algoritmos de aprendizado de máquina em análises preditivas e mineração de dados. Esses algoritmos processam os dados para identificar padrões, fazer previsões e gerar insights, como prever tendências de vendas usando modelos de regressão.

Sistemas de Processamento de Transações

Sistemas de Processamento de Transações Online (OLTP) utilizam dados estruturados para gerenciar transações em tempo real. Isso inclui sistemas bancários, sistemas de reservas e terminais de ponto de venda, onde integridade e rapidez dos dados são essenciais.

Otimização para Motores de Busca (SEO)

No SEO, dados estruturados ajudam os motores de busca a compreender melhor o conteúdo das páginas. Utilizando marcação estruturada como vocabulários do schema.org, administradores de sites fornecem pistas explícitas sobre o significado de uma página, resultando em melhores resultados de busca e maior visibilidade.

Exemplos de Dados Estruturados

Tabelas de Bancos de Dados Relacionais

Informações armazenadas em tabelas de bancos de dados relacionais são um exemplo clássico de dados estruturados. Cada tabela segue um esquema definido, com dados organizados em linhas e colunas. Por exemplo:

Planilhas do Excel

Arquivos do Excel com cabeçalhos de coluna consistentes e tipos de dados definidos são considerados dados estruturados. Eles são amplamente usados para análise financeira, orçamentos e relatórios de dados.

Formulários Online

Dados coletados de formulários online (por exemplo, formulários de registro ou pesquisas) são estruturados, pois se encaixam em campos predefinidos como Name, Email, Age.

Dados de Sensores

Coordenadas de GPS ou leituras de temperatura de sensores são estruturadas quando seguem um formato e esquema específicos.

Benefícios

Gestão Eficiente de Dados

O esquema predefinido permite armazenamento, recuperação e atualização eficientes dos dados. Administradores de banco de dados podem otimizar o armazenamento e o desempenho das consultas devido à estrutura previsível.

Escalabilidade

Sistemas de dados estruturados podem ser escalados para lidar com grandes volumes de dados. Com os avanços em tecnologias de bancos de dados, esses sistemas podem gerenciar petabytes de dados mantendo o desempenho.

Integridade e Consistência dos Dados

Restrições de esquema garantem a integridade dos dados. Por exemplo, definir um campo como NOT NULL previne dados ausentes, e definir tipos de dados evita entradas incorretas.

Facilidade de Análise

O tipo de dado pode ser facilmente analisado usando consultas SQL e softwares estatísticos, facilitando atividades de inteligência de negócios como geração de relatórios e dashboards.

Interoperabilidade

Os formatos e protocolos padrões permitem fácil integração com outros sistemas e tecnologias, o que é crucial em ambientes de TI complexos.

Desafios

Pouca Flexibilidade

Esquemas definidos são difíceis de alterar, exigindo modificações significativas no banco de dados e nas aplicações.

Tipos de Dados Limitados

Dados estruturados não são adequados para armazenar dados não estruturados como imagens, vídeos ou textos livres, limitando a capacidade de captura de informações.

Custo de Escalabilidade

Sistemas de dados estruturados podem ser caros para escalar, exigindo hardware de alto desempenho e custos de licenciamento de bancos de dados corporativos.

Silos de Dados

Os dados frequentemente ficam separados em vários bancos de dados que não se comunicam, levando à criação de silos de dados e dificultando uma visão organizacional completa.

Dados Estruturados vs. Não Estruturados

Dados Não Estruturados

Dados não estruturados não possuem um esquema predefinido, incluindo formatos como documentos de texto, imagens, vídeos, postagens em redes sociais e e-mails. Eles não se encaixam facilmente em linhas e colunas, dificultando o armazenamento e análise usando bancos de dados relacionais tradicionais.

Exemplos de Dados Não Estruturados:

• Arquivos e Documentos de Texto
• E-mails
• Arquivos de Áudio e Vídeo
• Postagens em Redes Sociais
• Páginas da Web

Principais Diferenças

Ao contrário dos dados estruturados, dados não estruturados não possuem um esquema definido e exigem técnicas de processamento complexas, como reconhecimento de imagens. Além disso, dados não estruturados precisam ser armazenados em bancos de dados NoSQL e requerem técnicas avançadas de busca para recuperação.

Dados Estruturados, Semiestruturados e Não Estruturados

Dados Semiestruturados

Dados semiestruturados não seguem um esquema rígido, mas contêm tags ou marcadores para separar elementos semânticos, tornando-os mais fáceis de analisar do que dados não estruturados.

Exemplos de Dados Semiestruturados:

• Arquivos XML e JSON
• Páginas HTML
• Bancos de Dados NoSQL

Características:

• Contém propriedades organizacionais.
• Não possui um esquema fixo, mas inclui tags e chaves.
• Mais flexível que dados estruturados.

Comparação

Flexibilidade do Esquema:

• Dados Estruturados: Esquema fixo.
• Dados Semiestruturados: Esquema flexível.
• Dados Não Estruturados: Sem esquema.

Facilidade de Análise:

• Dados Estruturados: Fácil de analisar.
• Dados Semiestruturados: Moderadamente fácil.
• Dados Não Estruturados: Difícil, requer técnicas avançadas.

Sistemas de Armazenamento:

• Dados Estruturados: Bancos de dados relacionais.
• Dados Semiestruturados: Bancos de dados NoSQL, bancos de dados XML.
• Dados Não Estruturados: Data lakes, sistemas de arquivos.

Dados estruturados são um aspecto essencial da gestão e análise de dados modernos, servindo de base para inúmeras aplicações e sistemas em diversos setores. Compreender sua estrutura, usos e benefícios permite que as organizações aproveitem os dados de forma eficaz para tomada de decisões estratégicas e eficiência operacional.