Tipos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
- dataside
- 14 de ago.
- 3 min de leitura
Compreender a diferença entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados é um passo essencial para estruturar soluções escaláveis, seguras e eficientes de análise.
Esse conhecimento permite que a empresa tome decisões mais estratégicas sobre governança, arquitetura de dados e escolha de tecnologias, alinhando a base informacional com os objetivos do negócio.
Pensando em esclarecer tudo, separamos o seguinte conteúdo para você:
Mas antes, você deseja encontrar soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?
A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.
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Tipos de dados e suas características
Nós temos três tipos de dados dentro do universo Big Data, cada um deles com suas características e funções, utilizados para situações distintas.
E eles são:
Dados estruturados: organizados em formato rígido e padronizado (linhas e colunas), podendo ser armazenado e consultados em bancos relacionais (SQL).
Suas principais características são o alto nível de organização e padronização, fácil indexação e consulta, além de ser ideal para transações e relatórios operacionais.
Dados semiestruturados: organização parcial e menos rígida, mas ainda assim, com marcações ou identificações que facilitam a leitura por sistemas.
Além de não exigirem um esquema fixo e terem um armazenamento mais flexível.
Dados não estruturados: diferente dos anteriores, os dados não estruturados não possuem nenhum modelo padronizado, exigindo, portanto, etapas adicionais para extração de informações úteis.
Eles representam a maior parte dos dados gerados atualmente, sem formato definido, baixa legibilidade por máquinas sem pré-processamento, alto volume e diversidade.
Expondo-os dessa forma, já é possível notar quais são as suas peculiaridades individuais, não é?
Por isso, traremos também algumas das diferenças mais importantes sobre cada tipo de dado.
Quais as diferenças entre os tipos de dados?
Buscando exemplificar e desmistificar cada tipo de dado, trouxemos uma tabela comparativa que pode auxiliar na leitura e entendimento de cada tipo de dado:
Notamos, então que quanto mais estruturado o dado, mais direta e rápida será a sua análise, enquanto aqueles que são menos estruturados terão maior complexidade e custo de tratamento.
Como os diferentes tipos de dados impactam na análise?
O tipo de dado pode impactar a eficiência, velocidade e profundidade de uma análise de forma direta.
Além disso, o fato de um dado ser menos estruturado do que outro, não significa que isso seja ruim, mas sim, uma questão de contexto.
Não entendeu? Olha só esse exemplo:
Imagine que uma empresa deseja analisar vendas (dados estruturados), logs de comportamento do usuário do site (semiestruturados) e avaliações em vídeo feitas por clientes (não estruturados).
Cada um desses formatos deverá contar com abordagens analíticas diferentes, afinal, são formatos distintos.
Qual a relação desses dados com Big Data?
Um dos pilares do Big Data é a variedade, ou seja, a coexistência de múltiplos tipos de dados em grandes volumes, provenientes de diferentes fontes.
Soluções de Big Data surgiram justamente para lidar com essa complexidade. Plataformas como Databricks permitem armazenar, processar e cruzar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de forma escalável e integrada.
Lidar com diferentes tipos de dados exige mais do que apenas ferramentas: é preciso uma estratégia bem definida, infraestrutura escalável e governança sólida.
A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios. Atuamos com projetos que envolvem desde a organização de dados estruturados em ambientes de BI até soluções completas em Big Data e arquitetura Lakehouse, com foco em:
Governança e qualidade da informação
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