Em um cenário onde negócios valorizam cada vez mais a qualidade de dados, profissionais de Data Science e Data Analytics voltam suas atenções para as diferenças entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.

Entender a fundo o que são e o que difere cada um destes elementos é fundamental para garantir organização e padronização a qualquer trabalho com dados. Quando falamos de companhias Data Driven, trata-se de um grande diferencial.

A estrutura de dados assegura que informações tenham um formato pré-definido, o que confere ao sistema, e aos gestores, maior confiabilidade nos dados que recebem.

Seja na indústria, no setor bancário ou mesmo em uma startup, o conceito de dados estruturados ganha muita importância.

Ao longo deste conteúdo, vamos te ajudar a entender melhor o que são dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, suas diferenças e como funcionam.

Acompanhe a leitura.

O que são dados estruturados?

O dado estruturado é aquele que conta com uma estrutura rígida e previamente bem definida, criada antes mesmo de o próprio dado ser carregado. Este tipo não permite que informações diferentes da forma pré-estabelecida sejam carregadas.

Em um banco de dados estruturados, por exemplo, os dados são compilados conforme um arranjo específico, que define como tabelas, colunas e linhas serão armazenadas.

Se o banco foi criado para aceitar dados numéricos, ele não aceitará outros formatos, e vice-versa.

Quais são as principais estruturas de dados?

A estrutura consiste no mecanismo de organização dos dados, de forma a fazer com que eles possam ser utilizados da melhor forma possível.

São elas que garantem a padronização para um Big Data, por exemplo, que, mais tarde, servirá de uso para análise de dados. Sem a estruturação adequada, uma vez que haja um grande volume de dados, é praticamente impossível trabalhá-los.

Além de definir a organização, as estruturas de dados também delimitam métodos de acesso e opções de processamento para as informações.

Existem muitos tipos de estruturas, mas as quatro principais são:

• listas;
• árvores;
• grafos;
• Tabelas Hash.

Estrutura de dados Lista

São os processos realizados em um sistema operacional (fila), assim como chamadas de funções em um interpretador de códigos (pilha).

Estrutura de dados Árvore

Trata-se de uma estrutura hierárquica, onde há um elemento no topo da árvore (raiz) seguido por itens subordinados (nós).

É muito utilizada em aplicativos com constante entrada de dados ou algoritmos de compactação de dados.

Estrutura de dados Grafos

Esse modelo de estruturação oferece diferentes maneiras de relacionar e correlacionar dados. As etapas principais são os vértices (nós), onde os dados são armazenados, conectados entre si.

É possível utilizar grafos em diferentes formatações. Confira alguns exemplos abaixo.

• Grafo Dirigido: conexões sem direcionamento de caminho
• Grafo Não dirigido: conexões com direcionamento exato definido
• Grafo Ponderado: dá um ‘peso’ associado a cada uma das conexões
  

Estrutura de dados Tabelas Hash

Também chamadas de tabelas de dispersão, as estruturas de dados em Tabelas Hash associam chaves de pesquisa a valores pré-definidos.

A diferença entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados

O dado estruturado, como explicado acima, tem uma estrutura bem definida e rígida. Já entre o estruturado e o não estruturado, há o meio termo: os dados semiestruturados. Este tipo de dado combina características dos dois tipos, sendo mais escaláveis e flexíveis – em relação aos estruturados – e mais organizado – em relação aos não estruturados

.Os dados não estruturados, por sua vez, não têm formas bem definidas nem padronização. Sendo assim, podem ser compostos por muitos elementos diferentes.

 Vale ressaltar que cerca de 80% de todas as informações disponíveis no mundo são geradas sem estrutura

.Os três tipos de dados são importantes para uma organização, mas as principais características que diferenciam os dados estruturados de não estruturados são:

• organização
• gestão de transações;
• flexibilidade e escalabilidade;
• controle de versão.

Organização

O dado estruturado tem um nível de organização alto, enquanto os dados não estruturados não possuem organização nenhuma. Isso pode dificultar a ação da análise de dados ou ações Data Driven.

Gestão de transações

A simultaneidade de dados é possível com os estruturados, sendo melhor para processos multitarefas.

Por outro lado, quando não há estrutura, a sincronia de dados não existe, assim como o gerenciamento de transações.

Flexibilidade e escalabilidade

Neste quesito, eles são parecidos. Os dados estruturados dependem de esquemas e são relacionais, portanto, possuem menos flexibilidade e maior dificuldade de escalar. Já os não estruturados não possuem flexibilidade.

O semiestruturado é a alternativa mais adequada quando há essa necessidade

Controle de versão

Os dados estruturados, por serem feitos em bancos de dados relacionais, têm o controle de versão realizado em colunas, linhas e tabelas. Já nos dados não estruturados, não há suporte do banco de dados.

Fazendo testes com dados estruturados

Muitas vezes, é necessário fazer testes com os dados estruturados para verificar se estão rodando corretamente e se estão desempenhando bem. Além disso, ao rodar testes é possível verificar a integridade das páginas ou informações que se tem.

Fazer o tratamento dos dados gerados, buscando identificar problemas na construção é importante. Fazer testes preditivos também ajudam a verificar e prevenir possíveis defeitos nestas informações

Como melhorar a estrutura dos dados ajuda na sua estratégia

Os dados estruturados são organizados e por isso garantem maior facilidade de visualizar e compreendê-los só de bater os olhos. Isso economiza e otimiza o tempo dos colaboradores que precisam interpretar essas informações.

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