Dados semiestruturados

O que são dados semiestruturados?

Dados semiestruturados referem-se a dados não capturados ou formatados de maneira convencional. Eles não seguem a estrutura tabular associada a bancos de dados relacionais ou outras formas de tabelas de dados porque não têm um esquema fixo. No entanto, os dados não são totalmente brutos ou não estruturados e contêm alguns elementos estruturais, como tags e metadados. Esses elementos estabelecem hierarquias de registros e campos, o que facilita a análise.

Embora possa ser mais difícil trabalhar com dados semiestruturados do que com dados estruturados, eles oferecem maior flexibilidade e adaptabilidade, o que os torna uma ferramenta valiosa para a análise e o gerenciamento de dados.

Esta página abrange:

• Qual é a diferença entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados?
• Características dos dados semiestruturados
• Exemplos de dados semiestruturados
• Benefícios e desafios dos dados semiestruturados
• Técnicas para analisar dados semiestruturados
  
• Ferramentas de dados semiestruturados
• Conclusão

Qual é a diferença entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados?

As comparações a seguir explicam o que torna os dados semiestruturados diferentes dos dados não estruturados e estruturados.

Dados semiestruturados vs. dados não estruturados

Dados não estruturados são informações que não têm um formato ou esquema predefinido e, portanto, não podem ser armazenadas em um banco de dados relacional tradicional. Os dados semiestruturados são diferentes dos dados não estruturados, pois possuem alguns elementos estruturais, como tags e metadados, que impõem uma hierarquia organizacional de registros e campos dentro dos dados.

Dados semiestruturados vs. dados estruturados

Os dados semiestruturados e estruturados são diferenciados por duas características principais: esquema e estrutura de dados.

Diferentemente dos dados estruturados, os dados semiestruturados não exigem uma definição prévia de esquema, o que os torna mais flexíveis para a evolução dos dados. Além disso, os dados semiestruturados suportam uma estrutura que contém uma hierarquia de dados aninhados, enquanto os dados estruturados estão em uma tabela plana. A estrutura aninhada torna os dados semiestruturados um formato ideal para trabalhar com dados recebidos de dispositivos IoT.

Características dos dados semiestruturados

• Não está em conformidade com um modelo de dados, mas tem alguma estrutura
• Ele não precisa de um esquema fixo antes do armazenamento, o que permite maior flexibilidade em termos da estrutura e dos tipos de dados que podem ser armazenados
• Ele contém metadados usados para agrupar dados e organizá-los em uma hierarquia
• Não pode ser armazenado na forma de linhas e colunas em um banco de dados relacional

Exemplos de dados semiestruturados

Os dados semiestruturados estão se tornando cada vez mais comuns à medida que as organizações coletam e processam mais dados de várias fontes, como mídia social e dispositivos de IoT. Exemplos de dados semiestruturados incluem:

Documentos XML: Esse é um dos formatos de dados semiestruturados mais populares. XML é uma linguagem de marcação versátil e fácil de usar que permite aos usuários definir tags e atributos necessários para armazenar dados hierarquicamente.

JSON: O JSON é usado para coletar dados semiestruturados de dispositivos de IoT, navegadores da Web e smartphones e, em seguida, organizá-los em lotes e transferi-los para um plataforma de dados.

Código HTML, gráficos e tabelas, e e-mails são outros exemplos de dados semiestruturados encontrados com frequência em bancos de dados orientados a objetos.

Benefícios e desafios dos dados semiestruturados

A flexibilidade é o maior ponto forte dos dados semiestruturados, mas também apresenta alguns problemas que você não encontrará nos dados estruturados. Aqui estão os benefícios e desafios mais significativos:

Benefícios

• Flexível e mais simples de dimensionar em comparação com dados estruturados
• Adaptável a fontes de dados em constante evolução
• A natureza autodescritiva garante que o contexto e o significado dos dados sejam incorporados aos dados, ajudando na compreensão e na interpretação
• Os dados semiestruturados equilibram a fácil inspeção humana e o processamento computacional eficiente, tornando-os adequados para uma ampla gama de aplicações, desde serviços da Web até análise de dados

Desafios

• A falta de um esquema fixo pode levar a problemas de escalabilidade
• A consulta e a extração de insights podem ser desafiadoras e demoradas, muitas vezes exigindo ferramentas e conhecimentos especializados para processar os dados de forma eficaz
• A flexibilidade pode levar a inconsistências na representação de dados, dificultando a agregação e a análise devido a variações na estrutura ou elementos ausentes

Técnicas para analisar dados semiestruturados

Você pode usar as seguintes técnicas para analisar dados semiestruturados:

• Modelagem baseada em gráficos
• Linguagem de marcação extensível (XML)
• Análise exploratória de dados
• Reconhecimento de padrões
• Análise de texto
• Análise de sentimento
• Detecção de anomalias

Ferramentas de dados semiestruturados

Você pode armazenar, processar e analisar dados semiestruturados usando várias ferramentas. Por exemplo:

• Os bancos de dados NoSQL, como o Couchbase e o MongoDB™, foram projetados para lidar com dados semiestruturados
• Você pode usar XML e modelagem baseada em gráficos para definir atributos, trocar informações e indexar dados em uma ordem hierárquica

Conclusão

Bancos de dados não relacionaisou Bancos de dados NoSQLOs sistemas de dados, como os sistemas de computação em nuvem, estão se tornando cada vez mais populares devido à sua capacidade de lidar com dados semiestruturados ou não estruturados. Eles usam uma variedade de modelos de dados para acomodar diversos tipos e estruturas de dados, o que os torna adequados para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos que podem evoluir.

O Couchbase é um banco de dados distribuído que suporta modelos de dados de valor-chave e de documentos. Ele foi projetado para alta escalabilidade, desempenho e disponibilidade e oferece suporte a recursos como armazenamento automático, cache na memória e pesquisa de texto completo. O Couchbase é bem adequado para lidar com grandes conjuntos de dados e alta taxa de transferência de gravação, tornando-o popular para aplicativos de comércio eletrônico, jogos e mídia social.

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