Dados não estruturados são informações que não residem em um banco de dados tradicional de linhas e colunas. Em geral, são dados com muito texto, mas podem incluir dados como datas, números e fatos.
Organizações de todos os portes dependem de dados não estruturados para tomar decisões comerciais críticas, determinar projeções financeiras e interagir com os clientes, mas os cientistas de dados precisam extrair e organizar com sucesso os dados não estruturados antes de poderem utilizá-los.
Com as ferramentas certas, os cientistas de dados podem facilmente extrapolar, analisar e usar dados não estruturados para atender aos objetivos comerciais.
Os dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida e são comuns em fontes como:
Embora os dados não estruturados não tenham a mesma organização que os dados estruturados, você ainda pode analisá-los para encontrar tendências e percepções. Para isso, as empresas precisam investir em tecnologias de Big Data como OpenText™ IDOL Unstructured Data Analytics para processar facilmente grandes quantidades de dados não estruturados.
Dados estruturados são informações organizadas de forma predefinida. Isso inclui dados organizados em tabelas com linhas e colunas. Normalmente, esse tipo de dados reside em um banco de dados relacional. Os dados estruturados geralmente são mais fáceis de acessar, gerenciar e analisar.
Os dados não estruturados não têm um modelo ou estrutura de dados predefinidos. Exemplos comuns de dados não estruturados incluem informações de clientes, catálogos de produtos e registros financeiros. Como esse tipo de dado não é organizado de maneira predefinida, é mais difícil processá-lo e analisá-lo usando métodos tradicionais.
Os dados não estruturados geralmente são armazenados em um banco de dados não relacional, como o Hadoop ou o NoSQL, e processados por programas de análise de dados não estruturados, como o OpenText™ IDOL™ . Esses bancos de dados podem armazenar e processar grandes quantidades de dados não estruturados.
Os formatos de armazenamento comuns para dados não estruturados são:
Há muitos benefícios em trabalhar com dados não estruturados. Os cientistas de dados usam dados não estruturados para melhorar o atendimento ao cliente, direcionar campanhas de marketing e tomar decisões comerciais inteligentes.
Alguns dos benefícios mais comuns dos dados não estruturados são:
Algumas empresas analisaram com sucesso os dados não estruturados por meio da análise de texto e do processamento de linguagem natural (PLN). Essas tecnologias ajudam as organizações a examinar grandes quantidades de dados não estruturados para encontrar as pepitas de informações que estão procurando. Além disso, a análise de dados não estruturados traz vários benefícios importantes, como
Trabalhar com dados não estruturados pode ser um desafio. Como esse tipo de informação não é organizado de maneira predefinida, sua análise é mais difícil.
Além disso, os dados não estruturados geralmente são armazenados em um banco de dados não relacional, o que dificulta a consulta. Alguns dos desafios mais comuns dos dados não estruturados são:
Há muitas maneiras de analisar dados não estruturados. Os usuários podem processar dados não estruturados usando técnicas de PNL, como mineração de texto e análise de sentimentos. Além disso, as partes interessadas podem analisar os dados não estruturados por meio de ferramentas que apresentam aprendizado de máquina.
Alguns métodos padrão para analisar dados não estruturados são:
OpenText A plataforma de análise de dados não estruturados ajuda as organizações a analisar esse tipo de informação. OpenText IDOL inclui ferramentas e tecnologias que coletam, processam e analisam dados não estruturados.
Os recursos essenciais do site IDOL incluem:
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