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O gerenciamento de dados n?o estruturados é a coleta, o armazenamento, a manuten??o, o monitoramento e o processamento de dados que n?o s?o predefinidos e n?o s?o facilmente armazenados em tabelas de banco de dados, como uma planilha do Excel.?

O que s?o dados n?o estruturados?

Grande parte dos dados atuais, na verdade, estima-se que até 90% dos dados corporativos de acordo com especialistas, n?o s?o estruturados, o que significa que n?o est?o 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 n?o 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, apresenta??es em PowerPoint, imagens de satélite, registros de dados de celular e conversas gravadas, etc.?

Dados n?o 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 n?o estruturados. Ele inclui informa??es como arquivos de clientes, listas de inventário, dados contábeis e reservas de viagem.?

Os dados n?o estruturados diferem dos dados estruturados em seu formato, como mencionado anteriormente, mas também diferem dos dados estruturados na forma como s?o usados. ? 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 n?o estruturados contêm uma grande quantidade de insights valiosos. Imagine ser capaz de analisar dados n?o estruturados e identificar os melhores momentos do dia para atrair clientes em áreas de compras de varejo ou analisar dados de dire??o 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 est?o respondendo a um lan?amento recente de produto ou como a reputa??o da sua marca está flutuando devido a um recall de produto? Esse é o poder dos dados n?o estruturados.?

Análise de Big Data e dados n?o estruturados

Os dados n?o estruturados s?o os tipos mais comuns de dados que as organiza??es desejam analisar hoje em dia. Como nos exemplos acima, a análise de dados n?o estruturados com sistemas de análise de dados que oferecem capacidade de tritura??o de números e recursos de AI e aprendizado de máquina pode levar a insights incríveis que ninguém poderia ter descoberto t?o rapidamente ou de jeito nenhum. Os aplicativos de análise de dados podem analisar vários fluxos de dados n?o conectados, como números de vendas do ano passado, dados climáticos, atividade em redes sociais, eventos recentes de notícias e muito mais, para encontrar padr?es e correla??es nunca antes considerados. Com insights sobre esses padr?es, as organiza??es podem encontrar maneiras mais eficazes de personalizar as experiências dos consumidores, oferecer servi?os melhores e mais eficientes, criar novos fluxos de receita, responder mais rapidamente às tendências dos clientes e do mercado, bem como às demandas em evolu??o, entre outros.

Ferramentas e bancos de dados de análise e gerenciamento para dados n?o estruturados

Embora os dados n?o estruturados sejam mais complicados de armazenar, gerenciar, analisar e processar do que os dados estruturados, muitas ferramentas e aplicativos existem hoje para ajudar as organiza??es a gerenciar seus dados n?o 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 n?o estruturados menos complexos.?

Ferramentas populares de análise de dados n?o estruturados

As melhores ferramentas de análise de dados para dados n?o estruturados normalmente incluem recursos de AI e aprendizado de máquina. Eles também s?o frequentemente equipados com processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing), que é um tipo de inteligência artificial que pode analisar e analisar informa??es n?o 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 import?ncia dos dados. Outros recursos incluem minera??o de texto, análise forense de conteúdo, análise de autoria e estilometria de texto.

Algumas das ferramentas de análise de dados mais populares para dados n?o estruturados incluem:?

• Gráficos MongoDB: Fornece visualiza??es robustas para insights em tempo real e análise integrada
• Power BI da Microsoft: Oferece integra??o de dados e visualiza??es 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 visualiza??es avan?adas e é bom para usuários n?o técnicos
• MonkeyLearn: Serve como uma ferramenta completa e abrangente para visualiza??o e análise de dados
• RapidMiner: Oferece uma plataforma sólida para criar modelos de dados preditivos
• KNIME: ? uma oferta de código aberto que permite um alto grau de personaliza??o avan?ada

Bancos de dados n?o estruturados populares

Conforme mencionado anteriormente, os dados n?o estruturados n?o est?o em conformidade com os bancos de dados relacionais tradicionais, que normalmente usam linguagem de consulta estruturada (SQL, Structured Query Language). Portanto, a maioria das organiza??es usa bancos de dados NoSQL para dados n?o estruturados. NoSQL significa “n?o apenas SQL” e se refere a um banco de dados n?o relacional. Ele n?o divide dados em tabelas separadas, como os bancos de dados relacionais, por isso n?o 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 n?o estruturados s?o:?

• MongoDB Esse é o banco de dados de documentos mais comumente usado e fornece uma única visualiza??o 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 trilh?es de solicita??es 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, detec??o de fraude, personaliza??o 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 opera??es rápidas de leitura/grava??o.

Ferramentas populares de gerenciamento de dados n?o estruturados

Quando se trata de encontrar as melhores ferramentas para gerenciar dados n?o 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 n?o estruturados na forma de banco de dados, data warehouse ou data lake. ?s vezes, as organiza??es optam por armazenar dados n?o estruturados altamente confidenciais em uma solu??o de armazenamento local.
• Limpe seus dados n?o 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 n?o estruturados em realidade: O como “uma maneira de representar informa??es graficamente, destacando padr?es 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 solu??es incluem Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio e Qlik Sense.??

Gerenciamento de dados estruturados vs. n?o estruturados: uma compara??o

Já mencionamos como os dados estruturados diferem dos dados n?o estruturados em geral, mas agora vamos ver mais de perto como o gerenciamento deles também difere.?

A vantagem dos dados estruturados é que eles s?o facilmente analisados por aplicativos de aprendizado de máquina. Sua natureza organizada simplifica a manipula??o e a consulta. Os dados estruturados também s?o mais fáceis de usar para pessoas que n?o s?o cientistas de dados, e há muitas solu??es 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 configura??o organizada dos dados pode dificultar a altera??o posteriormente. Como ela está em conformidade com uma estrutura predefinida, essas informa??es normalmente só podem ser usadas para a finalidade originalmente pretendida. Além disso, os dados estruturados normalmente s?o armazenados em data warehouses, que s?o rígidos e altamente definidos. Isso o torna caro em termos de tempo e esfor?o quando uma organiza??o quer usar esses dados estruturados de maneira diferente.?

Os dados n?o estruturados, por outro lado, n?o s?o 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 n?o ser pré-definido, a coleta de dados n?o estruturados normalmente é rápida e fácil. Ele é armazenado mais comumente em data lakes, em vez de data warehouses, e esses lagos s?o altamente escaláveis e podem acomodar grandes volumes de dados.?

A desvantagem dos dados n?o 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 est?o relacionados a outros. Dados n?o estruturados também exigem ferramentas mais especializadas para análise. Embora as solu??es estejam amadurecendo hoje em dia, elas ainda s?o “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 manipula??o e análise de dados estruturados.

Por que gerenciar dados n?o estruturados é mais difícil

Dados n?o estruturados s?o mais difíceis de gerenciar porque, bem, n?o s?o estruturados. Isso leva a uma série de problemas que já mencionamos nas se??es anteriores. ? 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 n?o estruturados, pois os sistemas de armazenamento tradicionais exigem que as organiza??es adicionem mais discos ou nós de armazenamento ao sistema para expandir horizontalmente. Esse modelo de expans?o horizontal n?o é infinito e também pode ser caro com o tempo.?

Dados n?o estruturados exigem armazenamento que possa expandir de maneira eficiente e econ?mica. Muitas solu??es de armazenamento para dados n?o estruturados s?o solu??es de armazenamento de objetos porque o armazenamento de objetos inclui metadados detalhados e uma ID exclusiva para facilitar o acesso e a recupera??o de dados. O armazenamento de dados n?o estruturados também deve ser flexível para permitir uma variedade de tipos de dados e simplificar o acesso a dados arquivados.?

Embora os dados n?o estruturados ainda sejam normalmente mais difíceis de gerenciar e usar do que os dados estruturados, o esfor?o extra vale a pena. Os dados n?o estruturados s?o ricos em padr?es ocultos e insights que podem dar à sua organiza??o maneiras novas e inovadoras de competir e ter sucesso no mercado cada vez mais intenso de hoje.