O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são aqueles que não estão organizados em uma estrutura ou modelo projetado. Os dados não estruturados são normalmente categorizados como qualitativos e podem ser gerados por humanos ou máquinas. São o tipo de dados mais abundante disponível e, uma vez analisados, podem ser usados para orientar decisões de negócios e alcançar objetivos comerciais, entre muitos outros casos de uso.

Os dados não estruturados normalmente são armazenados em seu formato nativo. Isso aumenta o desafio de convertê-los em insights práticos. Embora possa ser mais difícil de trabalhar com dados não estruturados do que com dados estruturados, eles geralmente contêm informações ricas e detalhadas que não estão disponíveis nos dados estruturados. Como resultado, muitas organizações estão investindo em tecnologias como machine learning (ML) e processamento de linguagem natural (PLN) para melhor analisar e obter insights de dados não estruturados.

Os dados não estruturados são qualitativos e existem nos formatos de texto, imagem, áudio ou vídeo. Alguns exemplos:

• Mídia avançada, como dados de áudio ou vídeo, dados de vigilância, dados geoespaciais, imagens e dados meteorológicos.
• Dados da Internet das Coisas (IoT), como dados do relógio interno ou sensor de dispositivos.
• Dados textuais, como emails, mensagens de texto, faturas, registros e dados de comunicações de aplicações de produtividade.
• Dados científicos, como relatórios sísmicos ou de exploração espacial gerada por máquina.
• Dados e imagens de assistência médica, como ressonâncias magnéticas, raios X, tomografias computadorizadas e outros dados médicos, como anotações e prescrições.

Exemplos adicionais de dados não estruturados surgirão naturalmente à medida que novas tecnologias de captura de dados forem desenvolvidas.

Os dados estruturados, ao contrário dos não estruturados, são dados quantitativos que existem em uma estrutura ou modelo predefinido. Esses dados são altamente organizados e, portanto, facilmente processados por empresas e algoritmos de machine learning.

Pense nos dados estruturados como o tipo de dados que se encaixa perfeitamente em planilhas ou bancos de dados relacionais como SQL, MySQL e PostgreSQL: eles podem ser facilmente mapeados em uma estrutura predefinida. Os dados estruturados são usados para gerenciar relacionamentos com os clientes, pois fornecem às empresas informações fáceis de interpretar: logs, métricas, datas, nomes, códigos postais, números de cartão de crédito etc.

Em contrapartida, os dados não estruturados são dados qualitativos e não têm nenhuma estrutura interna consistente. Como resultado, os dados não estruturados são difíceis de interpretar sem o conjunto certo de ferramentas e experiência.

Saiba como progredir no gerenciamento de dados não estruturados

Os dados estruturados podem fornecer às empresas uma visão geral do comportamento de seus clientes: o quê, como nomes, históricos de compras e geolocalização. Os dados não estruturados são mais adequados para fornecer às empresas uma compreensão mais profunda da intenção e do comportamento de seus clientes — o porquê e o como, como avaliações de produtos, tíquetes de suporte e padrões de navegação no site.

O volume, a variedade e a qualidade díspar dos dados não estruturados são desafios comuns para as organizações que querem processar, gerenciar e analisar os dados.

• Volume dos dados. Os dados não estruturados são abundantes. Eles correspondem a 80% dos dados existentes¹ e estão sendo gerados constantemente. A empresa de pesquisa ITC trabalha com a expectativa de que o volume de dados cresça 430% de 2018 a 2025².
• Variedade dos dados. Os dados não estruturados são compostos por uma grande variedade de tipos, como dados textuais, imagens ou vídeos. São necessários grandes repositórios de dados, como os data lakes, para armazenar dados não estruturados em um só lugar. A variedade inerente de dados não estruturados também apresenta um desafio associado: como você faz referências cruzadas entre imagens, vídeos e texto?
• Qualidade dos dados. A qualidade dos dados não estruturados é inconsistente, em parte devido à sua variedade. Dados não estruturados podem conter erros, inconsistências ou informações irrelevantes, o que pode dificultar a obtenção de informações precisas. O pré-processamento ou a limpeza dos dados não estruturados para melhorar a qualidade pode ser uma tarefa complexa e demorada.
• Análise. Ao contrário dos dados estruturados, que podem ser consultados e analisados rapidamente, os dados não estruturados costumam ter muito texto e não se encaixam perfeitamente em um banco de dados. Os dados não estruturados são armazenados em seu formato nativo e só são processados quando visualizados.
• Segurança e privacidade. Dados não estruturados podem conter informações sensíveis. Garantir a segurança desses dados e manter a privacidade pode ser um desafio.
• Integração. A integração de dados não estruturados com dados estruturados para uma visão holística pode ser complexa devido à falta de um modelo de dados predefinido.

O desafio de gerenciar e analisar dados não estruturados se deve, portanto, principalmente ao volume dos dados. Uma organização pode encontrar itens, objetos ou arquivos que podem partir de alguns gigabytes (GB), como um email, até chegar a vários petabytes (PB), como um arquivo de mídia completo. Portanto, embora possam ser gerenciados manualmente, muitos bancos de dados e ferramentas não conseguem lidar com esse volume e variedade de dados não estruturados. Ferramentas e tecnologias específicas são necessárias para armazenar e processar dados em crescimento exponencial.

Quando analisados, os dados não estruturados fornecem às empresas oportunidades variadas. Como dados qualitativos, os dados não estruturados podem ajudar as empresas a entender melhor seus clientes, a intenção do cliente e as mudanças do mercado. Isso permite que as empresas proporcionem experiências melhores, mais seguras e resilientes aos clientes.

Algumas aplicações dos dados não estruturados:

• Aprimoramento da experiência do cliente. A análise de chats, emails e transcrições de chamadas de suporte pode ajudar a identificar problemas comuns do cliente, melhorar os protocolos de suporte, personalizar as experiências de busca do cliente e treinar os representantes de atendimento ao cliente com mais eficiência.
• Previsão dos resultados de saúde do paciente. Os prontuários médicos dos pacientes geralmente contêm dados não estruturados, como anotações médicas, que podem ser analisados para identificar padrões, prever resultados de pacientes ou informar planos de tratamento.
• Detecção de fraude. Em serviços financeiros, os dados não estruturados podem ser usados para detectar atividades fraudulentas. Por exemplo, uma análise de comunicações por email pode revelar padrões suspeitos que indicam comportamento fraudulento.
• Fornecimento de recomendações. Plataformas de e-commerce e serviços de streaming podem analisar dados não estruturados, como descrições de produtos ou roteiros de filmes, para melhorar seus algoritmos de recomendação.
• Treinamento de modelos de processamento de linguagem natural (PLN). Os dados não estruturados são cruciais no treinamento de modelos de IA em PLN. Por exemplo, um chatbot aprende de um grande corpus de dados de texto que não são estruturados por natureza.
• Treinamento de IA para reconhecimento de imagens. Dados não estruturados na forma de imagens são fundamentais no treinamento de modelos de machine learning para tarefas como reconhecimento facial, detecção de objetos e muito mais.
• Fornecimento de análise preditiva de dados. A análise de dados não estruturados permite às empresas prever tendências do mercado e fazer os devidos ajustes.
• Realização de análise de sentimentos. A mineração de dados não estruturados pode fornecer às empresas informações sobre sentimentos, comportamentos e padrões de compra dos clientes. As empresas também podem analisar dados de publicações em redes sociais, avaliações de produtos e feedback de clientes para entender o sentimento do cliente em relação a seus produtos, serviços ou marca em geral.

Estas aplicações dos dados não estruturados oferecem vários benefícios às empresas.

Mitigar o risco à segurança

A análise de dados de telemetria pode ajudar a gerar insights valiosos e manter os usuários informados sobre fenômenos e tendências de ameaças de segurança cibernética do mundo real. Por meio do uso de uma ferramenta de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) moderna, as equipes de segurança podem fazer buscas em escala em volumes gigantescos de qualquer tipo de dados (inclusive os não estruturados) para auxiliar no monitoramento e conformidade, na detecção, prevenção e caça de ameaças, e na resposta a incidentes.

Melhorar a resiliência operacional

Com a necessidade de garantir que as aplicações sejam otimizadas para disponibilidade e desempenho, as organizações precisam ser capazes de observar os dados não estruturados que estão sendo produzidos por seus sistemas. Logs e métricas podem indicar em tempo real que a demanda do usuário está excedendo a capacidade ou que um erro do servidor está afetando o desempenho. Quando a causa raiz é conhecida, ela pode ser resolvida.

Aprimorar a experiência do cliente

As empresas podem proporcionar uma melhor experiência ao usuário ao fornecer uma melhor experiência de busca aos clientes com o gerenciamento dos dados não estruturados. Adições avançadas de busca melhoram a experiência no frontend e no backend para clientes e desenvolvedores. Um cliente pode encontrar facilmente aquele brinquedo amarelo com listras para seu filho, ou um funcionário pode encontrar facilmente o arquivo, imagem ou videoclipe de que precisa, independentemente do ambiente em que esteja.

Por natureza, os dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida que permita fácil gerenciamento e análise. Portanto, para analisar dados não estruturados, primeiro você precisa gerenciá-los definindo uma estrutura. Assim, você poderá armazenar, organizar e proteger esses dados.

Os dados não estruturados organizados estão prontos para processamento e análise. Essas análises fornecem às organizações insights práticos.

Há diversas ferramentas e tecnologias que permitem gerenciar e analisar dados não estruturados.

Processamento de linguagem natural (PLN). PLN é uma tecnologia que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio de linguagem natural. O objetivo do PLN é ler, decifrar, entender e dar sentido à linguagem humana de uma forma valiosa.

Machine learning (ML). Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que possibilita que os computadores aprendam e tomem decisões baseadas em dados, melhorando o desempenho ao longo do tempo sem serem explicitamente programados. O ML usa técnicas estatísticas para identificar padrões em dados estruturados e não estruturados e fazer previsões ou tomar decisões.

Data lakes. Devido à sua variedade e volume, os dados não estruturados podem ser armazenados em data lakes ou onde os dados são criados (na “borda”). Os data lakes são adequados para grandes volumes de vários tipos de dados. Acomodam dados em formato nativo; dessa forma, vídeo, áudio, texto e documentos podem ser armazenados todos juntos.

Sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS). Como aplicação, o CMS permite o armazenamento, a recuperação, a busca, a indexação e a publicação de dados não estruturados na web.

Saiba como dados difíceis de encontrar são a chave para a transformação digital

Organizações de vários setores utilizam os dados não estruturados de inúmeras maneiras. Os dados não estruturados permitem que as organizações prestem um melhor serviço com base em informações nas mais diversas áreas, desde assistência médica até manufatura.

Assistência médica

O setor de assistência médica se beneficia dos dados não estruturados em várias camadas da operação. Um chatbot sofisticado pode permitir que os profissionais de saúde entendam os padrões de fala para indicar uma doença específica. Um app de registro de saúde pode ajudar a identificar riscos à saúde quando os dados são processados. Ao mesclar dados não estruturados com dados estruturados, os profissionais de saúde podem extrair os resultados do atendimento ao paciente.

Serviços financeiros

A análise preditiva de dados é crucial no mundo das finanças para acompanhar as tendências e mudanças do mercado. Essa inteligência possibilita que as organizações façam os ajustes adequados. Em um nível granular, dados não estruturados são usados para criar documentos para empréstimos, hipotecas, planos de negócios e contratos. A análise de dados não estruturados também auxilia na luta contra o crime financeiro. As organizações podem identificar assinaturas fraudulentas ou identificar e responder a golpes de phishing.

Setor público

Para as organizações do setor público, os dados são um ativo estratégico. As organizações podem maximizar seu valor para diminuir custos, simplificar operações e reduzir a proliferação de ferramentas e dados com uma estratégia holística que integra segurança cibernética, logging e AIOps.

Telecomunicações

As empresas de telecomunicações podem aproveitar melhor os dados ao derrubar os silos para fornecer telecomunicações como um serviço e melhorar a disponibilidade da rede. Colocando os dados não estruturados para trabalhar, elas podem fornecer análises de dados mais rápidas e automatizar processos para oferecer melhores experiências aos clientes.

Marketing

Mineração de dados e análise preditiva de dados são práticas de marketing comuns, usadas para identificar e entender as oportunidades e as tendências do mercado, as necessidades do cliente e o comportamento e a intenção do cliente. Os profissionais de marketing geram e consomem dados não estruturados para se comunicar melhor com os clientes e, em última análise, melhorar a experiência destes.

Manufatura

Os dados não estruturados, como planos, modelos e plantas, são um componente necessário das práticas de manufatura. A capacidade de gerenciar e analisar dados não estruturados na agricultura pode ajudar a prever e gerenciar o rendimento. A indústria automotiva depende dos dados não estruturados para entender e atender à demanda.

Conforme a tecnologia para gerenciar e analisar dados não estruturados for evoluindo, evoluirá também a capacidade das organizações de fazer uso desses dados.

Os desenvolvimentos recentes de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) estão inaugurando uma nova era para o uso dos dados não estruturados. À medida que a tecnologia de IA e machine learning se desenvolve, aumenta também a capacidade de processar os dados não estruturados e mesclar dados estruturados e não estruturados para gerar melhores insights de negócios.

Conforme novas formas de capturar dados forem sendo desenvolvidas, as aplicações dos dados não estruturados continuarão a crescer. O reconhecimento facial já é comum para a maioria dos usuários de smartphones. Os desenvolvimentos da tecnologia de reconhecimento facial agora permitem o reconhecimento de emoções, o que pode ser fundamental nas áreas de assistência médica e atendimento ao cliente.

À medida que a tecnologia de assistente pessoal virtual se torna prontamente disponível, os dados não estruturados também ajudam a aumentar a produtividade. Certas tarefas são automatizadas para que os usuários possam melhorar a eficiência e a produção. Com assistentes pessoais virtuais, os médicos podem passar mais tempo com os pacientes e menos tempo preenchendo a papelada.

Para colocar os dados não estruturados em campo, você precisa processar e aplicar uma estrutura que lhe permita usá-los. A Elastic fornece várias soluções de gerenciamento de dados não estruturados.

O Elasticsearch Relevance Engine for AI oferece às organizações um poderoso conjunto de ferramentas para criar aplicações de busca com IA que utilizam dados não estruturados.

Descubra o Elasticsearch para armazenar, buscar e analisar seus dados não estruturados para casos de uso que incluem busca, observabilidade e segurança.

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