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O que são dados não estruturados?

Ilustração de itens de TI com foco em um ponto de interrogação

Visão geral

Dados não estruturados são informações que não residem em um banco de dados tradicional de linhas e colunas. Em geral, é um texto pesado, mas pode 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.

Dados não estruturados

Qual é o significado de dados não estruturados?

Os dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida e são comuns em fontes como:

  • E-mails
  • PDFs
  • Imagens
  • Arquivos de áudio
  • Arquivos de vídeo
  • Publicações em mídias sociais

Embora os dados não estruturados não tenham a mesma organização que os dados estruturados, o senhor ainda pode analisá-los para encontrar tendências e percepções. Para isso, as empresas precisam investir em tecnologias de Big Data, como o OpenText™ Knowledge Discovery, para processar facilmente grandes quantidades de dados não estruturados.

Dados não estruturados versus dados estruturados. Dados 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 são geralmente mais fáceis de acessar, gerenciar e analisar.

Os dados não estruturados não têm um modelo ou uma estrutura de dados predefinidos. Exemplos comuns de dados não estruturados incluem informações de clientes, catálogos de produtos e registros financeiros. Como esse tipo de dados não é organizado de maneira predefinida, é mais difícil processá-los e analisá-los usando métodos tradicionais.

Como os dados não estruturados são armazenados?

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™ Knowledge Discovery. Esses bancos de dados podem armazenar e processar grandes quantidades de dados não estruturados.

Os formatos de armazenamento comuns para dados não estruturados são:

  • Arquivos de texto (PDFs e e-mails)
  • Arquivos de imagem (JPEGs e PNGs)
  • Arquivos de áudio (MP3s e WAVs)
  • Arquivos de vídeo (MPEGs e AVIs)

Quais são os benefícios dos dados não estruturados?

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:

  • Melhoria no atendimento ao cliente: As empresas podem oferecer um melhor atendimento ao cliente analisando o sentimento do cliente em publicações de mídia social e avaliações on-line.
  • Campanhas de marketing direcionadas: As equipes de marketing podem usar dados não estruturados para identificar as necessidades e os desejos dos clientes. Essas informações podem ajudá-los a criar campanhas de marketing direcionadas.
  • Melhores decisões de negócios: Os dados não estruturados permitem que as empresas encontrem tendências e percepções que, de outra forma, seriam difíceis de identificar. Em última análise, essas informações ajudam os acionistas a fazer julgamentos precisos e a melhorar suas empresas.

O que as empresas podem fazer com os dados não estruturados após a análise?

Algumas empresas analisaram com sucesso dados não estruturados por meio de análise de texto e processamento de linguagem natural (PNL). 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 oferece vários benefícios importantes, como

  • Uso Limitless: Os dados não estruturados não são predefinidos, o que significa que os proprietários podem usá-los de maneiras ilimitadas.
  • Formatação versátil: Os usuários podem armazenar dados não estruturados em vários formatos.
  • Custo de armazenamento acessível: As empresas têm mais dados brutos e não estruturados do que informações estruturadas. O armazenamento de dados não estruturados é conveniente e econômico.
  • Extração de arquivos: Obtenha mais insights dos seus dados com suporte para mais de 1.500 formatos de arquivos, além de um leitor de arquivos de documentos e extração de arquivos com detecção de formato de arquivo autônomo, descriptografia de conteúdo, extração de texto, processamento de subarquivos, renderização não nativa e solução de exportação estruturada.
  • Assistente digital de IA: Depois que os dados são analisados, os diálogos em linguagem natural são extraídos de muitas fontes diferentes para fornecer respostas altamente correspondentes às perguntas. Os visitantes do seu site podem conversar com um assistente digital automatizado de linguagem natural semelhante à humana.
  • Vigilância por vídeo com IA & Analytics: Monitore automaticamente milhares de câmeras de CCTV em tempo real ou retrospectivamente. Marque vídeos, envie alertas, revise e distribua para as partes interessadas. Inclui reconhecimento facial, análise de eventos, reconhecimento de placas de veículos e muito mais.
  • Aplicativo Aviator Search no OpenText™ Knowledge Discovery: Acessa uma variedade de fontes para obter respostas altamente correspondentes e responde em um formato de linguagem natural. Crie uma experiência de bate-papo com diálogo humano para os clientes por meio de IA e ML.

Quais são os desafios dos dados não estruturados?

Trabalhar com dados não estruturados pode ser um desafio. Como esse tipo de informação não é organizado de maneira predefinida, é mais difícil analisá-lo.

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:

  • Riscos de segurança: A proteção de dados não estruturados pode ser complexa, pois os usuários podem espalhar essas informações em vários formatos e locais de armazenamento.
  • Indexação deficiente: Devido à sua natureza arbitrária, a indexação geralmente é um processo desafiador e propenso a erros.
  • Necessidade de cientistas de dados: Os dados não estruturados geralmente exigem que os cientistas de dados os analisem e façam interpretações.
  • Equipamentos de análise de dados caros: O software avançado de análise de dados é necessário para analisar dados não estruturados, mas pode estar fora do alcance de empresas com orçamento apertado.
  • Vários formatos de dados: Os dados não estruturados não têm um formato específico, o que dificulta seu uso em seu estado bruto.

Como os dados não estruturados são analisados?

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 dados não estruturados por meio de ferramentas que contam com aprendizado de máquina.

Alguns métodos padrão para analisar dados não estruturados são:

  • Mineração de texto: Essa técnica extrai informações valiosas de fontes baseadas em texto. Por exemplo, a mineração de texto pode analisar as avaliações dos clientes para identificar padrões e tendências.
  • Análise de sentimento: Essa técnica identifica emoções em fontes baseadas em texto. Por exemplo, a análise de sentimento pode examinar publicações de mídia social para determinar sentimentos positivos ou negativos sobre uma marca ou produto.
  • Aprendizado de máquina: Essa técnica encontra padrões e percepções nos dados. Por exemplo, as ferramentas que utilizam aprendizado de máquina podem inspecionar o comportamento do cliente para identificar tendências.

Como o OpenText Knowledge Discovery pode ajudar?

A plataforma de análise de dados não estruturados da OpenText ajuda as organizações a analisar esse tipo de informação. O OpenText Knowledge Discovery inclui ferramentas e tecnologias que coletam, processam e analisam dados não estruturados.

Os recursos essenciais do OpenText Knowledge Discovery incluem:

  • Análise de imagens: Esse recurso permite que as empresas extraiam significado das imagens. Por exemplo, a análise de imagens pode identificar objetos em uma imagem ou encontrar rostos em uma imagem cheia de gente.
  • Análise de áudio: Esse recurso permite que as empresas extraiam significado dos arquivos de áudio. Por exemplo, a análise de áudio pode identificar palavras-chave em uma conversa ou detectar emoções em uma voz.
  • Acesso aos dados do repositório e conectores: Os usuários podem se conectar facilmente a várias fontes de dados. Isso inclui mídias sociais, aplicativos corporativos e bancos de dados.
  • Pesquisa cognitiva: O OpenText Knowledge Discovery permite que as empresas encontrem informações usando consultas em linguagem natural. Por exemplo, a pesquisa cognitiva pode ajudar os cientistas de dados a encontrar documentos que contenham uma determinada palavra-chave ou frase.
  • Software de análise de dados não estruturados para OEM & SDKs: Use nosso kit de desenvolvimento de software para criar os aplicativos e as APIs de que você precisa para aproveitar seus dados não estruturados.

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O senhor merece uma plataforma de ponta para disseminar dados não estruturados com precisão e conveniência extraordinárias. Se o senhor quiser saber mais sobre o OpenText Knowledge Discovery, solicite uma demonstração ao vivo hoje mesmo. Podemos responder a todas as perguntas sobre a plataforma e ajudá-lo a tomar uma decisão informada para aprimorar sua análise de dados não estruturados.

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