O que são dados estruturados?
Dados estruturados são dados com um formato padronizado para acesso eficiente por software e humanos. Ele é normalmente tabular com linhas e colunas que definem claramente os atributos dos dados. Os computadores podem efetivamente processar dados estruturados para obter insights, devido à sua natureza quantitativa. Por exemplo, uma tabela estruturada de dados do cliente, contendo as colunas nome, endereço e número de telefone, pode fornecer insights como o número total de clientes e a localidade com o número máximo de clientes. Por outro lado, dados não estruturados, como uma lista de postagens de mídia social, são mais difíceis de analisar.
Quais são os recursos dos dados estruturados?
Alguns recursos e exemplos dos dados estruturados:
Atributos definíveis
Os dados estruturados têm os mesmos atributos para todos os valores de dados. Por exemplo, todo registro de reserva pode ter estes atributos: nome da reserva, nome do evento, data do evento e valor da reserva.
Atributos relacionais
As tabelas de dados estruturados têm valores comuns que integram diferentes conjuntos de dados. Por exemplo, você pode relacionar dados de clientes com dados de reservas usando os campos customer id e booking id. Portanto, para maior praticidade é possível armazenar dados estruturados em um banco de dados relacional.
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Dados quantitativos
Os dados estruturados podem ser muito bem usados em análise matemática. Por exemplo, você pode contar e medir a frequência de atributos e realizar operações matemáticas em dados numéricos.
Armazenamento
Você pode armazenar dados estruturados em bancos de dados relacionais e gerenciá-los usando a Structured Query Language (SQL – linguagem de consulta estruturada). A SQL permite que você defina um modelo de dados chamado esquema, sob o qual você determina as regras predefinidas, como campos, formatos e valores para seus dados. Você então poderá armazenar dados não estruturados em data warehouses ou em outra tecnologia de bancos de dados relacionais.
Exemplos de dados estruturados
Exemplos de sistemas de dados estruturados:
- Arquivos Excel
- Bancos de dados SQL
- Dados de pontos de vendas
- Resultados de formulários da Web
- Tags para Search Engine Optimization (SEO – Otimização de mecanismos de busca)
- Diretórios de produtos
- Controle de inventário
- Sistemas de reserva
Quais são os benefícios dos dados estruturados?
Existem alguns benefícios do uso de dados estruturados.
Facilidade de uso
Qualquer pessoa pode entender e acessar dados estruturados. Operações como atualizações e correções de dados estruturados são simples e diretas. O armazenamento é eficiente, pois as unidades de armazenamento de duração fixa podem ser alocadas para os valores dos dados.
Escalabilidade
Os dados estruturados escalam de forma algorítmica. À medida que o volume de dados aumenta, você pode adicionar capacidade de armazenamento e processamento. Os sistemas modernos que processam dados estruturados podem escalar para alguns milhares de TB de dados.
Análises
Os algoritmos de machine learning podem analisar dados estruturados e identificar padrões comuns para a business intelligence. Use a Structured Query Language (SQL – linguagem de consulta estruturada) para gerar relatórios, modificar e manter os dados. Os dados estruturados são também úteis para análise de big data.
Quais são os desafios dos dados estruturados?
Apesar de o uso de dados estruturados oferecer muitas vantagens para a empresa, ele também oferece alguns desafios.
Uso limitado
A estrutura predefinida é um benefício, mas pode também representar um desafio. Os dados estruturados só podem ser utilizados para o uso pretendido. Por exemplo, os dados de reservas oferecem informações sobre a situação financeira do sistema de reserva e a popularidade das reservas. Porém, eles não revelam quais as campanhas de marketing foram mais eficientes em promover mais reservas, sem outras modificações. Caso você queira obter outros insights, será necessário adicionar os dados relacionais da campanha de marketing às suas reservas.
Inflexibilidade
À medida que as circunstâncias mudam e novos relacionamentos e requisitos aparecem, a alteração do esquema de dados estruturados pode resultar em alto custo e uso intenso de recursos.
Como os dados estruturados são diferentes de dados não estruturados?
Os dados não estruturados são informações sem nenhum modelo de dados definido, ou seja, dados que ainda não foram ordenados de forma predefinida. Alguns exemplos de dados não estruturados são:
- Arquivos de texto
- Arquivos de vídeo
- Relatórios
- Imagens
As empresas estão criando dados em um ritmo exponencial, e a maioria desses dados, entre 80 e 90%, é composta de dados não estruturados. Como esses dados são qualitativos, eles requerem diferentes tecnologias e estratégias para fazer uma análise eficaz. Por exemplo, você pode armazenar dados não estruturados em bancos de dados NoSQL e data lakes.
Existem diferenças importantes entre os dados estruturados e os não estruturados.
Facilidade de análise
Uma das vantagens dos dados estruturados é a habilidade das pessoas e programas de computador de analisar as informações. Existem várias ferramentas para as empresas analisarem os dados estruturados, e essas ferramentas fornecem insights e business intelligence. É muito mais difícil analisar dados que não tenham um modelo predefinido, e pouquíssimas ferramentas no mercado fazem isso.
Capacidade de pesquisa
É simples pesquisar dados estruturados, pois eles adotam um número de regras predefinidas. Em comparação, os dados não estruturados não têm a ordem necessária para promover insights de negócios usando técnicas convencionais de extração de dados. A pesquisa e análise de dados não estruturados exigem altos níveis de especialização e ferramentas de análise avançadas, como processamento de linguagem natural e extração de texto.
Armazenamento
Considerando que a grande maioria dos dados não são estruturados, as empresas precisam de mais dinheiro, espaço e recursos para armazená-los. Por outro lado, os dados estruturados têm um processo de armazenamento mais simplificado. Dados estruturados e não estruturados são normalmente armazenados em diferentes ambientes, data warehouses e data lakes.
Data warehouse
Os dados estruturados normalmente são armazenados em um data warehouse, que atua como um repositório central para dados corporativos. Data warehouses extraem dados de várias fontes estruturadas, incluindo bancos de dados e sistemas transacionais. Eles são normalmente usados para o armazenamento de dados, mas podem também ser utilizados por empresas para analisar dados e desenvolver business intelligence. Eles podem ser compatíveis com a análise de dados em grande escala, por centenas de usuários empresariais.
Data lake
Um data lake é um repositório central usado para armazenar dados brutos não estruturados. Os data lakes podem armazenar dados não estruturados em grande escala. Eles são necessários para várias empresas modernas que criam grandes quantidades diárias de dados. Um data lake armazena dados relacionais de aplicações empresariais e dados não relacionais de aplicativos móveis, dispositivos da Internet das coisas (IoT) e mídias sociais.
Qual é a diferença entre dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados?
Os dados semi-estruturados estão entre os dados estruturados e os não estruturados. Dados semi-estruturados não podem ser considerados totalmente estruturados porque não contam com um modelo de dados tabular ou relacional específico. Apesar disso, eles contêm metadados que podem ser analisados, como tags e outros marcadores.
A extração de informações e insights dos dados semi-estruturados é considerada mais fácil do que dos dados não estruturados. Porém, ela não contém a integridade das informações e a aderência aos modelos de dados predefinidos, que os dados estruturados oferecem.
Alguns exemplos de dados semi-estruturados são:
- JSON
- XML
- Arquivos Web
- Arquivos compactados
Como a AWS pode ajudar com os dados estruturados?
Você pode configurar, operar e escalar bancos de dados relacionais em alguns segundos com o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Ele consiste em uma coleção de serviços gerenciados, que podem ser gerenciados on-premises com o AWS Outposts. Os serviços incluídos são:
- Amazon Aurora com compatibilidade com MySQL
- Amazon Aurora com compatibilidade com PostgreSQL
- Amazon RDS para MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS para SQL Server
Você pode criar aplicações móveis e da Web, mudar para bancos de dados gerenciados, aumentar a eficiência dos bancos de dados existentes e eliminar os bancos de dados herdados.
Outras coisas que você pode fazer com o Amazon RDS:
- Migrar sem redefinir a arquitetura das aplicações
- Gastar menos tempo no gerenciamento de bancos de dados
- Reduzir as despesas capitais e operacionais
- Focar na inovação
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