色控传媒

Na última década, nossa defini??o e compreens?o do que s?o dados mudaram radicalmente, orientadas em parte pela crescente disponibilidade de novas ferramentas para leitura, armazenamento e análise de dados n?o estruturados.

Antigamente, os dados n?o estruturados muitas vezes eram subutilizados em raz?o da dificuldade associada à interpreta??o deles. No entanto, as novas tecnologias n?o só facilitaram o entendimento dos dados n?o estruturados, como também a extra??o de valiosos insights dessa mina de ouro de informa??es.

De acordo com a IDC, o volume total de dados criados, capturados, copiados e consumidos no mundo todo até 2024 passará dos 149 zettabytes por ano, e grande parte deles será n?o estruturada. Todas as organiza??es ser?o beneficiadas com a cria??o de recursos de análise de dados n?o estruturados. A primeira parte desse caminho é simplesmente entender o que s?o dados estruturados e dados n?o estruturados.

Veja a seguir um breve resumo da diferen?a entre os dois tipos, com explica??es mais detalhadas:

O que s?o dados estruturados?

Os dados estruturados têm um esquema claramente definido para as informa??es que contêm. Simplificando a defini??o, quaisquer dados que possam ser apresentados em um programa de planilha, como o Planilhas Google ou Microsoft Excel, s?o dados estruturados.

Neste exemplo, os dados podem ser representados como linhas e colunas. Cada coluna representa um atributo diferente, enquanto cada linha terá os dados associados ao atributo de uma única inst?ncia. Linhas e colunas comp?em uma tabela que pode ser facilmente usada como referência.

Tabelas diferentes podem ser conectadas, isto é, elas podem ser consideradas relacionadas pela coluna em comum presente em ambas as tabelas.

Várias tabelas relacionadas em sucess?o e combina??o criam um banco de dados relacional. Por exemplo, o cliente, as vendas e os dados do inventário de uma loja de departamento podem ser considerados dados estruturados armazenados como um banco de dados relacional.

• Cada cliente terá uma ID de cliente, bem como campos para nome, número para contato, informa??es de cart?o de crédito, endere?o, etc.
• O banco de dados dos clientes pode ser conectado ao banco de dados de vendas, com atributos que incluem a hora da compra, códigos de itens comprados, valor total gasto, ID do cliente, etc. Ambas as tabelas ser?o conectadas ao atributo comum de ID do cliente.
• Por fim, o banco de dados de vendas pode ser conectado ao banco de dados de inventário usando o atributo comum de código do item, interconectando efetivamente as três tabelas em um banco de dados relacional.

Dados estruturados como esses geralmente s?o armazenados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMSes, Relational Database Management Systems). Os bancos de dados podem ser gravados, lidos e manipulados usando linguagem de consulta estruturada (SQL, Structured Query Language), uma linguagem que foi desenvolvida pela IBM na década de 70 para dar suporte a seus bancos de dados de mainframe (apesar de ter sido inicialmente conhecida como linguagem de consulta em inglês sequencial ou SEQUEL). Esse nome se deve à sua leitura ser muito parecida com o inglês. O SQL em sua forma atual foi popularizado pela Relational Software, Inc. (atual Oracle).

O que s?o dados n?o estruturados?

Tudo que n?o é dado estruturado pode ser classificado como dado n?o estruturado. Estima-se que até 2025, 80% dos dados que encontrarmos ser?o dados n?o estruturados na forma de texto, áudio, imagem ou vídeo¹.

Resumindo, . Normalmente, esses dados:

• S?o digitais e imprevisíveis
• Est?o sempre sendo criados e em movimento
• S?o mesclados, multimodais e interoperáveis
• S?o distribuídos geograficamente para melhor prote??o

Os dados n?o estruturados podem ter metadados associados que, por sua vez, podem ter uma estrutura. Por exemplo, um vídeo pode ter metadados de resolu??o de vídeo, taxas de bits, quadros por segundo (FPS, Frames per Second), proprietário do vídeo, etc. Mas o vídeo em si n?o é estruturado. Quando há alguns metadados estruturados associados aos dados n?o estruturados, eles ocasionalmente s?o mencionados como dados semiestruturados.

Observando mais detalhadamente o exemplo de um vídeo do YouTube, alguns metadados est?o presentes, como a hora do upload, a data do upload, o número de visualiza??es (parciais ou completas), o número de cliques em Gostei e N?o gostei, etc. Mas o conteúdo dentro do título do vídeo, a descri??o do vídeo e o vídeo em si n?o s?o estruturados. Eles têm um aspecto qualitativo que simplesmente n?o pode ser capturado pelos números.

O banco de dados mais frequentemente usado para dados n?o estruturados é o NoSQL. NoSQL significa “n?o somente SQL”, indicando que o banco de dados pode lidar com uma gama mais ampla de dados além dos recursos dos bancos de dados SQL. N?o há esquema nem estrutura tabular para bancos de dados NoSQL; é apenas um conjunto de dados reunidos.

?

Armazenamento de dados n?o estruturados com UFFO

Isto posto, embora os dados n?o estruturados possam fornecer insights significativos com enorme potencial transformador, há desafios a serem vencidos. A solu??o de armazenamento avan?ada UFFO da Pure, o 色控传媒? FlashBlade?, oferece a velocidade associada à tecnologia de armazenamento flash, bem como a capacidade de escalar qualquer arquitetura rapidamente. Quer saber mais detalhes? A Pure oferece uma vers?o de avalia??o gratuita do Pure FlashBlade para que você possa fazer um test drive da solu??o sem taxa de consumo.

Capítulos adicionais do Guia do Big Data

1. Big Data x dados tradicionais
2. Cinco maneiras de atingir o sucesso com a ajuda do Big Data
3. A rela??o entre o Big Data e a IoT