O gerenciamento de dados não estruturados é a coleta, o armazenamento, a manutenção, o monitoramento e o processamento de dados que não são predefinidos e não são facilmente armazenados em tabelas de banco de dados, como uma planilha do Excel.
O que são dados não estruturados?
Grande parte dos dados atuais, na verdade, estima-se que até 90% dos dados corporativos de acordo com especialistas, não são estruturados, o que significa que não estão em conformidade com qualquer modelo ou esquema de dados tradicional, como um banco de dados relacional típico (pense nas colunas e linhas organizadas de uma planilha do Excel).
Os dados não estruturados podem ser gerados por atividades humanas ou por máquinas, e incluem texto em documentos do Word, conteúdo de e-mail, arquivos de imagem e vídeo, conteúdo de mídia social, apresentações em PowerPoint, imagens de satélite, registros de dados de celular e conversas gravadas, etc.
Dados não estruturados x estruturados
Os dados estruturados podem ser organizados em planilhas organizadas e, historicamente, têm sido muito mais fáceis de gerenciar do que os dados não estruturados. Ele inclui informações como arquivos de clientes, listas de inventário, dados contábeis e reservas de viagem.
Os dados não estruturados diferem dos dados estruturados em seu formato, como mencionado anteriormente, mas também diferem dos dados estruturados na forma como são usados. É mais qualitativo do que quantitativo e tende a representar ideias, pensamentos e sentimentos mais do que números relacionais e valores simples.
Embora possa ser mais difícil gerenciar do que dados estruturados, os dados não estruturados contêm uma grande quantidade de insights valiosos. Imagine ser capaz de analisar dados não estruturados e identificar os melhores momentos do dia para atrair clientes em áreas de compras de varejo ou analisar dados de direção em tempo real e dados climáticos juntos para determinar como, quando e por que o tráfego urbano é copiado. E se você pudesse ver o conteúdo das redes sociais para ver como seus clientes estão respondendo a um lançamento recente de produto ou como a reputação da sua marca está flutuando devido a um recall de produto? Esse é o poder dos dados não estruturados.
Análise de Big Data e dados não estruturados
Os dados não estruturados são os tipos mais comuns de dados que as organizações desejam analisar hoje em dia. Como nos exemplos acima, a análise de dados não estruturados com sistemas de análise de dados que oferecem capacidade de trituração de números e recursos de AI e aprendizado de máquina pode levar a insights incríveis que ninguém poderia ter descoberto tão rapidamente ou de jeito nenhum. Os aplicativos de análise de dados podem analisar vários fluxos de dados não conectados, como números de vendas do ano passado, dados climáticos, atividade em redes sociais, eventos recentes de notícias e muito mais, para encontrar padrões e correlações nunca antes considerados. Com insights sobre esses padrões, as organizações podem encontrar maneiras mais eficazes de personalizar as experiências dos consumidores, oferecer serviços melhores e mais eficientes, criar novos fluxos de receita, responder mais rapidamente às tendências dos clientes e do mercado, bem como às demandas em evolução, entre outros.
Ferramentas e bancos de dados de análise e gerenciamento para dados não estruturados
Embora os dados não estruturados sejam mais complicados de armazenar, gerenciar, analisar e processar do que os dados estruturados, muitas ferramentas e aplicativos existem hoje para ajudar as organizações a gerenciar seus dados não estruturados e extrair o valor oculto deles. Vejamos com mais detalhes as ferramentas e bancos de dados de análise e gerenciamento de dados que tornam os dados não estruturados menos complexos.
Ferramentas populares de análise de dados não estruturados
As melhores ferramentas de análise de dados para dados não estruturados normalmente incluem recursos de AI e aprendizado de máquina. Eles também são frequentemente equipados com processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing), que é um tipo de inteligência artificial que pode analisar e analisar informações não estruturadas sem um formato tradicionalmente definido. Essas ferramentas podem analisar o conteúdo de e-mails, mídias sociais, registros de suporte ao cliente e muito mais para entender o contexto e a importância dos dados. Outros recursos incluem mineração de texto, análise forense de conteúdo, análise de autoria e estilometria de texto.
Algumas das ferramentas de análise de dados mais populares para dados não estruturados incluem:
- Gráficos MongoDB: Fornece visualizações robustas para insights em tempo real e análise integrada
- Power BI da Microsoft: Oferece integração de dados e visualizações robustas para obter mais insights
- Apache Hadoop: Tem um conjunto de ferramentas que simplifica a análise e a análise de conjuntos de dados complexos
- Apache Spark: Oferece processamento rápido para análise em tempo real
- Tableau: Fornece visualizações avançadas e é bom para usuários não técnicos
- MonkeyLearn: Serve como uma ferramenta completa e abrangente para visualização e análise de dados
- RapidMiner: Oferece uma plataforma sólida para criar modelos de dados preditivos
- KNIME: É uma oferta de código aberto que permite um alto grau de personalização avançada
Bancos de dados não estruturados populares
Conforme mencionado anteriormente, os dados não estruturados não estão em conformidade com os bancos de dados relacionais tradicionais, que normalmente usam linguagem de consulta estruturada (SQL, Structured Query Language). Portanto, a maioria das organizações usa bancos de dados NoSQL para dados não estruturados. NoSQL significa “não apenas SQL” e se refere a um banco de dados não relacional. Ele não divide dados em tabelas separadas, como os bancos de dados relacionais, por isso não é “tabular”. Em vez disso, há quatro tipos diferentes de bancos de dados NoSQL, incluindo bancos de dados baseados em documentos, armazenamentos de valor-chave, bancos de dados amplos orientados por colunas e bancos de dados de gráficos.
Alguns dos principais bancos de dados NoSQL para armazenamento de dados não estruturados são:
- MongoDB Esse é o banco de dados de documentos mais comumente usado e fornece uma única visualização de todos os dados armazenados.
- Apache Cassandra: Este é um sistema de banco de dados de código aberto, distribuído e amplo baseado em colunas, que é muito escalável e rápido.
- ElasticSearch: Como esse sistema de banco de dados NoSQL distribuído de código aberto pode armazenar e pesquisar grandes volumes de dados e usa correspondência difusa (ou retorna resultados que aproximadamente correspondem a um termo de pesquisa), ele é ideal para pesquisa de texto completo.
- Amazon DynamoDB: Esse sistema de banco de dados distribuído baseado em par de valor-chave altamente escalável pode lidar com 10 trilhões de solicitações por dia com facilidade.
- Apache HBase: Outro sistema de banco de dados distribuído de código aberto e altamente escalável, ele funciona melhor com grandes volumes de dados (pelo menos petabytes) e fornece acesso a dados aleatórios e em tempo real.
- Neo4j Esse banco de dados baseado em gráficos é adequado para aplicativos de análise de Big Data e é frequentemente o banco de dados preferido em casos de uso que incluem gráficos de conhecimento, gerenciamento de rede, detecção de fraude, personalização e muito mais.
- Redis Esse datastore in-memory de código aberto pode ser usado como cache, corretor de mensagens e banco de dados, garantindo desempenho rápido.
- OrienteDB: Esse projeto de código aberto combina documentos e gráficos em um único banco de dados e oferece operações rápidas de leitura/gravação.
Ferramentas populares de gerenciamento de dados não estruturados
Quando se trata de encontrar as melhores ferramentas para gerenciar dados não estruturados, há algumas coisas a se ter em mente. Você precisa de ferramentas que possam ajudá-lo a fazer o seguinte:
- Armazene e organize dados e torne-os acessíveis e pesquisáveis: Os provedores de nuvem, como AWS ou Microsoft Azure, oferecem armazenamento escalável para dados não estruturados na forma de banco de dados, data warehouse ou data lake. Às vezes, as organizações optam por armazenar dados não estruturados altamente confidenciais em uma solução de armazenamento local.
- Limpe seus dados não estruturados: Essa é uma etapa importante que envolve unificar a estrutura de dados, padronizar conjuntos de dados, corrigir erros de dados, resolver erros de sintaxe, identificar e resolver lacunas em seus dados e muito mais. Há várias ferramentas para escolher, incluindo OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite e Data Ladder.
- Transforme seus dados não estruturados em realidade: O Gartner define a visualização de dados como “uma maneira de representar informações graficamente, destacando padrões e tendências nos dados e ajudando o leitor a obter insights rápidos”. Por fazer parte da análise de dados, muitas das ferramentas de análise mencionadas acima podem ajudar a visualizar seus dados. Outras soluções incluem Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio e Qlik Sense.
Gerenciamento de dados estruturados vs. não estruturados: uma comparação
Já mencionamos como os dados estruturados diferem dos dados não estruturados em geral, mas agora vamos ver mais de perto como o gerenciamento deles também difere.
A vantagem dos dados estruturados é que eles são facilmente analisados por aplicativos de aprendizado de máquina. Sua natureza organizada simplifica a manipulação e a consulta. Os dados estruturados também são mais fáceis de usar para pessoas que não são cientistas de dados, e há muitas soluções maduras e bem avaliadas hoje para analisá-los, procurá-los e processá-los.
No entanto, embora os dados estruturados se encaixem perfeitamente em bancos de dados relacionais, pode ser complicado configurá-los e a configuração organizada dos dados pode dificultar a alteração posteriormente. Como ela está em conformidade com uma estrutura predefinida, essas informações normalmente só podem ser usadas para a finalidade originalmente pretendida. Além disso, os dados estruturados normalmente são armazenados em data warehouses, que são rígidos e altamente definidos. Isso o torna caro em termos de tempo e esforço quando uma organização quer usar esses dados estruturados de maneira diferente.
Os dados não estruturados, por outro lado, não são armazenados em nenhum formato predefinido. Como é armazenado em seu formato nativo, ele pode ser usado de maneira bastante flexível para uma ampla variedade de casos de uso e necessidades. Além disso, devido ao fato de não ser pré-definido, a coleta de dados não estruturados normalmente é rápida e fácil. Ele é armazenado mais comumente em data lakes, em vez de data warehouses, e esses lagos são altamente escaláveis e podem acomodar grandes volumes de dados.
A desvantagem dos dados não estruturados, no entanto, é que geralmente é mais complicado e complexo preparar e analisar. Ela exige cientistas de dados treinados que saibam como limpar e usar os dados, além de entender como vários conjuntos de dados estão relacionados a outros. Dados não estruturados também exigem ferramentas mais especializadas para análise. Embora as soluções estejam amadurecendo hoje em dia, elas ainda são “mais jovens” do que as ferramentas para analisar dados estruturados e têm maneiras de combinar os recursos aos quais o setor está acostumado com a manipulação e análise de dados estruturados.
Por que gerenciar dados não estruturados é mais difícil
Dados não estruturados são mais difíceis de gerenciar porque, bem, não são estruturados. Isso leva a uma série de problemas que já mencionamos nas seções anteriores. É mais difícil organizar, analisar, processar, armazenar e recuperar. Consultar ou pesquisar os dados também é mais difícil do que com dados estruturados devido à falta de formatos fixos ou predefinidos e à grande variedade de tipos de dados encapsulados.
A escalabilidade também pode ser um problema com dados não estruturados, pois os sistemas de armazenamento tradicionais exigem que as organizações adicionem mais discos ou nós de armazenamento ao sistema para expandir horizontalmente. Esse modelo de expansão horizontal não é infinito e também pode ser caro com o tempo.
Dados não estruturados exigem armazenamento que possa expandir de maneira eficiente e econômica. Muitas soluções de armazenamento para dados não estruturados são soluções de armazenamento de objetos porque o armazenamento de objetos inclui metadados detalhados e uma ID exclusiva para facilitar o acesso e a recuperação de dados. O armazenamento de dados não estruturados também deve ser flexível para permitir uma variedade de tipos de dados e simplificar o acesso a dados arquivados.
Embora os dados não estruturados ainda sejam normalmente mais difíceis de gerenciar e usar do que os dados estruturados, o esforço extra vale a pena. Os dados não estruturados são ricos em padrões ocultos e insights que podem dar à sua organização maneiras novas e inovadoras de competir e ter sucesso no mercado cada vez mais intenso de hoje.
