Compreendendo a diferença entre dados estruturados e não estruturados
No contexto dos dados, “estruturado” refere-se a dados organizados em um formato ou esquema específico, em oposição a dados não estruturados que não possuem formato ou estrutura predefinida. Os dados estruturados são normalmente armazenados em um banco de dados ou planilha e podem ser facilmente pesquisados, classificados e analisados usando ferramentas de software.
Exemplos de dados estruturados incluem:
1. Dados tabulares: Dados organizados em linhas e colunas, como uma planilha ou tabela.
2. Bancos de dados relacionais: Dados armazenados em tabelas com relacionamentos definidos entre eles, como informações de clientes, histórico de pedidos e níveis de estoque.
3. Documentos XML (eXtensible Markup Language): Dados marcados com tags para definir sua estrutura e conteúdo, como descrições de produtos ou listas de inventário.
4. Documentos JSON (JavaScript Object Notation): Dados representados como uma coleção de pares de valores-chave, como preferências do usuário ou informações do produto.
5. Bancos de dados SQL (Structured Query Language): dados armazenados em um banco de dados e que podem ser consultados usando comandos SQL, como informações do cliente, histórico de pedidos e níveis de estoque.
Em contraste, os dados não estruturados não possuem um formato ou estrutura predefinida e são normalmente armazenados como documentos de texto, imagens, arquivos de áudio ou vídeo. Exemplos de dados não estruturados incluem:
1. Documentos de texto: Documentos escritos em linguagem natural, como relatórios, e-mails e cartas.
2. Imagens: Imagens e outros gráficos que não estão estruturados em um formato específico.
3. Arquivos de áudio e vídeo: Gravações de som e vídeo que não estão estruturadas em um formato específico.
4. Postagens em mídias sociais: Conteúdo postado em plataformas de mídia social, como Twitter, Facebook e Instagram.
5. Dados do sensor: Dados gerados por sensores, como leituras de temperatura, coordenadas GPS e detectores de movimento.
Dados estruturados são normalmente mais fáceis de analisar e processar do que dados não estruturados, porque podem ser facilmente pesquisados, classificados e agregados usando ferramentas de software. No entanto, os dados não estruturados podem fornecer informações valiosas sobre o comportamento humano, o sentimento e outros aspectos da experiência humana que podem não ser capturados pelos dados estruturados.
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