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A diferença entre dados estruturados e não estruturados: entenda o que são, a importância e como fazer da forma correta

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 9 fevereiro 2021
Última atualização em 9 fevereiro 2021

Coletar dados para obter informações é sempre algo primordial em qualquer empresa, a forma de organizar esses dados e obter as informações que você realmente quer é um desafio e passa por saber a diferença entre dados estruturados e não estruturados. Se essa é a sua dúvida, este artigo é para você!

Antes de mais nada é preciso compreender o conceito de dado, isso porque os dados de forma isolada não passam de números ou símbolos, mas juntos é possível extrair informação e é aí que está o valor deles para o seu negócio.

A seguir listamos as diferenças entre dados estruturados e não estruturados, além de apresentar o que cada um significa e como usá-los para otimizar a gestão estratégica da sua empresa. 

O mundo hoje é gerido por dados e eles são os principais ativos de uma organização. Gerenciar bem esses dados, estruturados ou não, vai permitir que sua empresa tome decisões mais assertivas e estratégicas para o negócio.

Vale a pena conhecer o que são esses dados, quais as diferenças e como usá-los. Então, vamos direto ao assunto! 

Qual a diferença entre dados estruturados e não estruturados?

Essas formas de categorizar os tipos de dados surgem de forma a identificar alguns padrões que dependendo do nível de organização vão gerar um dado mais ou menos estruturado.

Toda a questão passa principalmente a partir de algumas avaliações mais específicas possíveis de se fazer olhando esses dados mais de perto 

É preciso identificar, além do grau de complexidade do dado:

  • O que o torna mais ou menos difícil de estruturar, 
  • O que eles representam na rotina da empresa, 
  • A abrangência do uso desses dados.

Vejamos mais a fundo os dois tipos de dados para entender melhor a diferença entre dados estruturados e não estruturados.

Dados estruturados

Os chamados "dados estruturados" são aqueles pensados dentro de uma estrutura rígida pré-estabelecida e planejada para que seguissem um padrão que facilita sua leitura quando lidos em conjunto.

Estruturar dados significa basicamente entender:

  • As possibilidades de comportamento do dado, 
  • Cercá-lo, 
  • Saber para onde ele pode ir, 
  • Entender o que isso implica.

Um exemplo pode ajudar você a compreender melhor o que é dado estruturado. 

Vejamos o caso de um formulário. Nele temos uma estrutura de dados rígida. Existem limitações que permitem que seja controlado a forma com que os campos são preenchidos. Os campos de nome e e-mail, por exemplo, tem uma limitação de possuírem certas caracterísiticas próprias (como o “@”), assim como os campos de idade e sexo.

Enquanto os dois primeiros vão possuir algumas regras, como a presença de um arroba no e-mail por exemplo, as outras duas (idade e sexo) terão as opções já a disposição para que o usuário possa escolher e selecionar uma resposta que seja mais adequada. Por exemplo, entre o sexo feminino e masculino, ou entre a faixa etária que ele representa.  

Isso tudo dá à empresa que estruturou aqueles dados, o controle do que será colocado (e coletado), facilitando a leitura dos dados para obter informações.

A partir desse processo você adquiri um bloco de informações sobre uma mesma pessoa, tornando aqueles dados um recorte preciso, alinhado à necessidade que a sua empresa tem. Tudo isso graças a estruturação prévia feita por quem programou esse formulário.

Sendo assim você delimita um universo que as pessoas que chegarem ao seu formulário podem ocupar, sendo possível assim realizar uma segmentação de clientes e leads, através dos campos escolhidos para integrar o formulário.

Exemplo de dados estruturados

Nada melhor para compreender a diferença entre dados estruturados e não estruturados do que dando exemplos não é mesmo? Pois bem, no caso dos dados estruturados o exemplo mais corriqueiro é o Banco de Dados.

Dentro dele existe todo um esquema que segmenta, separa e padroniza, por exemplo, grupos de clientes, através dos campos preenchidos e do formato escolhido. 

O formato de formulário, por exemplo, reúne determinadas informações em uma estrutura onde quem os preenche precisa seguir algumas regras, fazendo com que os resultados sejam limitados.

Esse recorte feito vai depender da sua intenção, quais dados são mais ou menos valiosos para você e só será possível fazer essa análise coletando e comparando os dados para se identificar padrões e mirar nos alvos certos

Dados não-estruturados

Se dados estruturados estão ligados a estruturas rígidas e controladas, os não estruturados representam o inverso disso, possuindo toda a estrutura mais flexível, mais fluida e portanto menos definidora.

Esses tipos de dados não possuem as estruturas muito bem alinhadas, sendo mais despadronizados e no geral possuem elementos distintos, por isso, são os mais abundantes.

Uma vez que a estrutura não é um entrave no caso dos dados não estruturados, eles podem ser coletados sem que o usuário precise preencher um formulário completo, por exemplo. 

As ferramentas de gestão de dados e coleta buscam compreender o que está sendo dito de forma indireta.

80% dos dados que são trocados são de não estruturados, exatamente por serem gerados através de tecnologias rotineiras como mensagens de texto, áudios, vídeos e etc..

Se coloque neste lugar, quantos formulários ou planilhas você preenche e troca todos os dias? Muito menos do que mensagens, fotos e vídeos não é? Isso explica o fato de dados não estruturados representarem uma fatia tão grande do montante total. 

Ficou complicado de visualizar? Veja este exemplo. 

Exemplo de Dados não-estruturados

Apesar de compreender dados que não seguem estruturas de padrões, é necessário ter cuidado na hora de identificá-los para não categorizar como dado algo que de fato não tem essa representação.

Para pensar em exemplos é preciso ter em mente que quando se trata de computadores no geral tudo representa dados. 

Todo arquivo corresponde a um dado, se é relevante ou não é outra história, mas de fato são dados.

Pela complexidade, os dados de computador possuem estruturas de saída de formato diferentes, o que já configura dados não organizados, mas na estrutura de cada arquivo existem regras que permitiram que eles existissem, portanto é importante ver mais de perto para fazer essa relação.

Porque é importante analisar dados?

Os dados são uma tradução do comportamento do consumidor, do mercado, e do todo o universo que cerca uma empresa. Eles dão indicativos muito valiosos dos gostos, preferências e interesses dos seus clientes e clientes em potenciais.

A maioria dos dados que trocamos todos os dias são dados não estruturados, sem padrão como: 

  • e-mails, 
  • fotos, 
  • vídeos,
  • áudios. 

Todos eles são indicadores que categorizam informações sobre pessoas e torna possível levar uma oferta certa para aquele consumidor.

Empresas gigantes como Facebook vivem de acumular dados, sobretudo dados não estruturados. 

Eles cobram de quem quiser anunciar por eles a estruturação desses dados, desta forma ele reúne todos os dados registrados através da movimentação dos usuários dentro da rede social para categorizar esses usuários e cobra para que pessoas atinjam seus públicos.

É por isso que os dados que circulam são ativos valiosos para as empresas, porque permitem conhecer melhor os clientes e com isso fazer a melhor oferta, no momento mais propício, o que aumenta muito as chances de conversão.

Maior alcance

Com o crescimento tecnológico cada vez mais novas ferramentas vêm proporcionando uma maior acessibilidade na hora de realizar análise de dados.

O nível de complexidade alto para o serviço de análise de dados (sobretudo os dados não estruturados) tem ficado cada vez mais no passado, sendo possível que pessoas com conhecimento limitado na leitura de dados não estruturados sejam capazes de fazê-lo através das ferramentas de coleta e análise de dados cada dia mais intuitivas.

Outra maneira de alcançar ainda mais êxito é ir além da diferença entre dados estruturados e não estruturados, usando a seu favor a união desses dois tipos de dados.

Ao fazer a conexão entre dados estruturados e não estruturados é possível enxergar melhor as informações coletadas por eles e gerar novas soluções para os negócios da empresa e melhorando a jornada de compra dos clientes.

O caminho passa justamente por usar essa união de dados para entregar soluções melhores e mais criativas, além de criar novas oportunidades dentro do mercado.

Tudo bem, você entendeu a diferença entre dados estruturados e dados não estruturados, o que isso significa e qual a importância deles, mas como utilizar esses dados na prática? Veja a seguir. 

Como utilizar os dados estruturados?

No caso de dados estruturados, a primeira preocupação é de compreender que os dados que serão analisados, por serem estruturados, possuem limitações, portanto menos subjetividade envolvida.

A partir dessa compreensão será possível direcionar e criar algumas linhas de raciocínio e caminhos possíveis dentro dos dados apresentados.

Como dissemos os dados estruturados possuem limitações claras concebida na sua criação, eles existem com o propósito de possuírem padrões predeterminados e universos de possibilidade limitados o que torna menos complexo a interpretação.

Isso não quer dizer, no entanto, que todo dado estruturado não tenha seu nível de complexidade. 

Cálculos que utilizam dados estruturados como Imposto de Renda e PIB são complexos de serem feitos apesar de advirem de dados estruturados.

Como utilizar dados não estruturados?

No outro lado da moeda, os dados não estruturados naturalmente possuem um grau de complexidade mais elevado por serem carregados de subjetividade e necessitarem de um número mais alto de dados para se identificar padrões.

Enquanto em um formulário é possível coletar uma informação de forma direta e clara, quando se trata de dados não estruturados é necessário maior grau de interpretação, pesquisa e comparação para utilizá-los bem.

A partir disso você vai “ensinar” para o computador a compreender certos padrões, interpretar cada cenário de uma forma de acordo com os possíveis e conhecidos, e calcular as características e padrões do que eles será analisado.

Dentro desse contexto que mora a maior complexidade de se analisar dados não estruturados, porque você precisa ensinar a máquina, através de uma equação (que é a forma que ela entende tudo) a traduzir isso em algo possível de ser interpretado por você, replicado para outros cenários com uma certa precisão.

Compreender a importância da gestão e organização responsável desses dados, além das maneiras de se utilizar cada um deles é fundamental para entender a diferença entre dados estruturados e dados não estruturados.

Para isso é necessário que existam processos dentro da empresa para que cada dado que se converta em informação, seja computado e que essa informação seja utilizada em prol da empresa, a informação é um dos ativos de maior valor para empresa.

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