O que são dados estruturados?

Dados estruturados, também chamados de dados quantitativos, são dados que seguem uma estrutura ou modelo predefinido. Por serem altamente organizados, são facilmente processados por algoritmos de machine learning e humanos. Os dados estruturados são armazenados em bancos de dados e data warehouses.

Entre os exemplos de dados estruturados incluem-se métricas, datas, nomes, códigos postais e números de cartão de crédito. Esse tipo de dados se encaixa perfeitamente em planilhas ou bancos de dados relacionais como SQL, MySQL e PostgreSQL, fornecendo às empresas informações que podem ser facilmente acessadas e interpretadas.

As empresas podem usar dados estruturados para interpretar o comportamento de seus clientes com pontos de dados como nomes, históricos de compras e geolocalização. Isso permite o uso do CRM (gerenciamento do relacionamento com o cliente), com o qual as empresas gerenciam os relacionamentos com os clientes usando bancos de dados relacionais que podem analisar o comportamento do cliente.

Pense nos dados estruturados como números e valores. São dados quantitativos e existem na forma de arquivos Excel, resultados de formulários da web, sistemas de reservas e bancos de dados SQL. Como outros exemplos de tipos de dados estruturados, podemos citar dados de ponto de venda, diretórios de produtos e transações financeiras. Os dados estruturados podem ser usados em vários contextos e setores:

• Serviços financeiros. Dados estruturados são usados por bancos, contadores e órgãos financeiros para registrar, processar, gerenciar e analisar dados financeiros como transações, números de contas e nomes de titulares das contas.
• Setor de viagens. Sites de reservas, hotéis, companhias aéreas e outras empresas de transporte usam dados estruturados que incluem dados de clientes e passageiros, tarifas de hotéis ou voos, itinerários de ônibus, trens ou voos e transações.
• Assistência médica. O setor de assistência médica usa dados estruturados para prontuários de pacientes, registros de seguros e inventário de equipamentos médicos.
• Varejo e e-commerce. Dados estruturados são usados em varejo e e-commerce para registrar e armazenar inventário de produtos, preços, transações e informações de contas de usuários.
• Setor público. Governos usam dados estruturados de várias maneiras. Uma delas é por meio dos dados do censo, para coletar informações sobre a população em um momento específico. Esses dados estruturados consistem em itens como geolocalização, sexo, raça e número de membros de uma família.

Os dados estruturados são quantitativos, consistem em valores e números, e são dados altamente organizados, fáceis de acessar e interpretar. Como exemplos, podemos citar datas, horários e IDs de clientes.

Dados não estruturados são dados qualitativos que não têm uma estrutura interna, consistem em texto, vídeo e imagens e requerem ferramentas dedicadas para gerenciá-los e interpretá-los. Como exemplos, temos avaliações de clientes, dados de vigilância por vídeo ou satélite e fotos de produtos ou vídeos de demonstração.

Os dados semiestruturados estão entre os dados estruturados e os não estruturados. Eles não têm uma estrutura predeterminada como os dados estruturados, mas são gerenciados e interpretados com mais facilidade do que os dados não estruturados. Os dados semiestruturados usam metadados para definir pontos de dados, o que permite um armazenamento mais organizado e padrão. Como exemplos, temos arquivos JSON, XML, compactados e da web.

Os dados estruturados são gerenciados usando um banco de dados relacional, como uma planilha do Excel ou um banco de dados de linguagem de consulta estruturada (SQL). Um banco de dados relacional é baseado no modelo relacional, que representa os dados em forma tabular. Ele permite que as empresas estabeleçam relacionamentos entre vários pontos de dados e insiram, busquem e manipulem dados estruturados.

Os dados estruturados são do tipo “schema-on-write”, portanto, antes de serem colocados em um banco de dados, precisam ser estruturados em um modelo de dados. O modelo de dados é estabelecido definindo um esquema baseado nos dados. Isso produz tabelas ou entidades. Em seguida, você estabelece o relacionamento entre essas entidades. Por fim, você escreve o script SQL para produzir o banco de dados relacional que armazena seus dados estruturados.

A partir daí, eles podem ser acessados e manipulados para atender às suas necessidades. Para ingerir os dados de um item de cardápio de um restaurante, primeiro criamos as diferentes tabelas:

• Os itens
• Os ingredientes
• Os valores nutricionais

Em seguida, estabelecemos as relações entre os pontos de dados. Por fim, escrevemos o script SQL. Os dados estruturados podem ser obtidos de formulários online, logs de rede, dados de sensores e pontos de venda. Depois de armazenados, podem ser usados nos algoritmos que conduzem o machine learning (ML) para buscar e analisar dados, e gerar relatórios e projeções.

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Os dados estruturados têm vários benefícios, pois são fáceis de usar, armazenar, redimensionar e analisar por pessoas e máquinas.

Os dados estruturados são usados com facilidade
Os dados estruturados são altamente organizados, o que permite fácil manipulação e consulta pela tecnologia de machine learning.

Para usuários de negócios, os dados estruturados são fáceis de usar porque não requerem um vasto conhecimento de ciência de dados. Os usuários podem acessar os dados e analisá-los se entendem o tópico ao qual os dados estão relacionados.

Além disso, há uma infinidade de ferramentas disponíveis para analisar e interpretar dados estruturados. Isso ocorre em parte porque os dados estruturados são anteriores aos não estruturados e porque fornecem resultados mais precisos.

Os dados estruturados são armazenados com facilidade
Os dados estruturados podem ser armazenados em bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL, data warehouses, data lakes, bancos de dados na memória e muito mais, e ocupam menos espaço do que os dados não estruturados. Como resultado, o armazenamento de dados estruturados é eficiente.

Os dados estruturados são escaláveis com facilidade
Como os dados estruturados podem ser armazenados em data warehouses, são facilmente escaláveis. Os data warehouses servem como um repositório para todos os dados estruturados produzidos por uma empresa. Conforme o volume de dados estruturados aumenta, as empresas podem adicionar espaço de armazenamento e poder de processamento com facilidade.

Os dados estruturados simplificam a mineração de dados
Os dados estruturados são a base da analítica de big data. Como dados quantitativos, eles se prestam mais facilmente a previsões e estudos. Os dados estruturados facilitam a consulta e a geração de relatórios porque podem ser armazenados em bancos de dados relacionais. Os algoritmos de machine learning têm mais facilidade para rastrear os dados. Consequentemente, os dados estruturados também produzem uma inteligência de negócios melhor e mais precisa, devido à sua natureza estruturada.

Os dados estruturados podem melhorar sua capacidade de descoberta
Você pode usar dados estruturados no código do seu site por meio de marcação de esquema para criar rich snippets ou rich results, que comprovadamente melhoram a interação com o cliente. Ao adicionar dados estruturados às páginas de seus sites, as empresas podem aumentar as taxas de cliques, as taxas de conversão e o tráfego orgânico.

Embora os dados estruturados apresentem muitas vantagens para as empresas, também podem apresentar limitações.

Os dados estruturados podem ter uso limitado
A estrutura predefinida dos dados estruturados é um benefício e uma limitação, porque os dados estruturados só podem ser usados para a finalidade a que se destinam.

Os dados estruturados podem ser de baixa qualidade
A qualidade dos dados pode diminuir quando há dados ausentes ou incompletos. Os dados que não se ajustam perfeitamente ao esquema também podem afetar negativamente a qualidade. Se esses problemas não forem resolvidos, poderão causar imprecisão nos resultados de busca ou nos relatórios.

À medida que as empresas crescem, também aumenta a pegada de dados, que geralmente é sinônimo de dados duplicados ou dados que não são mais relevantes. Isso diminui a qualidade geral dos dados estruturados da empresa.

Para aproveitar ao máximo seus dados estruturados, sugerimos a aplicação destas práticas recomendadas.

Adote uma abordagem para o gerenciamento de dados que seja preparada para o futuro
Você deve criar suas convenções de nomenclatura e catalogação de arquivos pensando no acesso futuro e de longo prazo. Os nomes dos arquivos devem ser descritivos e padronizados para que sejam fáceis de encontrar.

Registre a linhagem dos dados com metadados
Os metadados descrevem o conteúdo, a estrutura, os autores e as permissões dos seus dados. O registro cuidadoso dos metadados possibilita que seu site seja descoberto, permite o rastreamento dos dados da origem ao destino, mapeia relacionamentos de dados e cria um sistema eficaz de governança de dados.

Proteja seus dados estruturados
Muitas vezes, os dados estruturados podem ser informações extremamente sensíveis: números de cartão de crédito, números de contas, informações médicas e assim por diante. A proteção dos dados estruturados é uma etapa crucial para gerenciá-los. A proteção dos dados estruturados inclui fazer backup e considerar um plano de armazenamento que forneça ferramentas de segurança e observabilidade para atenuar as ameaças à segurança cibernética.

Escolha o plano de armazenamento adequado às suas necessidades
Mantendo uma abordagem preparada para o futuro e considerando a importância de proteger seus dados contra violações, escolha um plano de armazenamento adequado ao tamanho e aos requisitos da sua empresa. Se você tem uma pequena empresa, sua pegada de dados é menor do que a de uma empresa maior. Um plano destinado a uma grande empresa provavelmente não atenderá às suas necessidades.

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Embora os dados não estruturados sejam considerados os queridinhos inexplorados e estejam superando os dados estruturados em termos de importância, o valor dos dados estruturados permanece constante para as empresas.

Conforme a inteligência artificial (IA) e a tecnologia de machine learning continuam a se desenvolver, o mesmo acontece com a capacidade de mesclar dados estruturados com dados não estruturados. O resultado: melhores resultados de negócios e uma compreensão mais profunda do cliente e do mercado.

Com melhorias na tecnologia de machine learning, o processamento e a análise dos dados estruturados permitirão que você rastreie as métricas atuais e crie novas, reduza os custos operacionais, ajude a mitigar os riscos à segurança e crie ofertas de produtos que atendam melhor às necessidades dos clientes.

O Elastic Stack é uma plataforma com a qual você pode buscar, analisar e visualizar dados obtidos de qualquer fonte e em qualquer formato. O Elastic Stack é composto pelo Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash. Juntos, eles proporcionam uma melhor capacidade de gerenciar e processar seus dados estruturados e não estruturados.

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