Atualizado em: 20/10/2022

Decisões erradas podem prejudicar, muito, os resultados organizacionais e levar ao fracasso mercadológico. Isso explica aquela sensação de receio e tensão na hora de deliberar com incertezas sobre qual caminho seguir. Mas, o cenário dos dados estruturados têm mudado esse quadro, por apoiar as deliberações no dia a dia com insights seguros.

Uma base com dados estruturados é útil para a tomada de decisões rápidas e certeiras, sobre todas as operações da empresa — seja ela de pequeno ou grande porte. Assim, ela impacta diretamente a cultura organizacional.

A estruturação de dados não nasce sozinha. Para as informações estruturadas serem uma realidade, é preciso coletar e organizá-las com metodologia científica, além de estar com a cultura data driven presente na organização.

Estruturar os dados de forma pragmática, de modo a garantir que os colaboradores acelerem as buscas por informações relevantes antes de decidirem qual atitude tomar, não é uma tarefa fácil.

Por isso, preparamos um artigo com tudo o que você precisa saber para tornar a organização de dados mais simples de ser realizada e executar estratégias efetivas com Big Data, Data Analytics, Data Science.

O que são dados estruturados?

Antes de compreender o significado de dados estruturados e como ele funciona, é preciso entender o que é Big Data.

Imagine que você está buscando informações sobre os melhores e mais baratos fornecedores de uma certa matéria-prima para cortar esses custos. Para isso, é necessário recorrer ao Big Data dos contatos e analisar suas informações antes de decidir qual deles é o ideal às suas necessidades.

Ou seja, o Big Data se trata dos grandes conjuntos de informações acessíveis por meio da nuvem, ou seja, com uso da internet.

É nesse contexto de buscar por informações e analisar a melhor estratégia para seu negócio que estão os dados estruturados. Quando um database está organizado, é mais fácil e rápido encontrar o que a empresa procura.

Portanto, dados estruturados são informações digitalmente ordenadas com organizações pré-estabelecidas, e tem como objetivo facilitar as buscas e melhorar o entendimento dos conteúdos. 

Para isso, os repositórios têm recursos como:

• ferramentas para facilitar a correlação com dados ainda não estruturados;
• marcadores padronizados para determinadas áreas da empresa;
• marcadores padronizados de acordo com o tipo de público ou conteúdo;
• tabelas personalizadas com rankings;
• tecnologias para cruzar dados e gerar insights para constantes melhorias operacionais.

Quais são os exemplos de dados estruturados?

Uma tabela construída no Microsoft Excel ou Power BI é um exemplo popular de dados estruturados. Ela pode ser formada por números, telefones, endereços, CPF, nomes, entre outros dados que com alguns cliques são organizados em ordem alfabética ou conforme outros atributos.

Tanto as máquinas como os humanos são capazes de desenvolver dados estruturados. Há programas automáticos que estruturam as informações em estatísticas de e-commerce ou código de barras. Na maioria das organizações, existem conteúdos estruturados que são desenvolvidos pelos próprios colaboradores, nas planilhas Microsoft ou Google, por exemplo.

Em termos gerais, um exemplo mais típico de dados estruturados é o banco de dados, no qual você organiza tudo em colunas e linhas estruturadas.

Qual a diferença entre dados estruturados e dados não estruturados?

Dados estruturados são arranjos rígidos, definidos e idealizados antes da existência das informações na estrutura quantitativa, dispostas em blocos semânticos.

Já os dados não estruturados correspondem às informações sem padronização, alinhamento ou definição. Grande parte da leitura especializada diz que 79% das informações no mundo não estão estruturadas.

Muitos dados não estruturados são qualitativos, mas não podem ser organizados em tabelas, embora sejam flexíveis, dinâmicos e de diversos tipos como:

• áudios;
• comentários;
• emoji;
• fotos;
• stickers;
• textos livres;
• vídeos.

Como utilizar os dados estruturados?

Com databases estruturados a empresa pode vivenciar, na prática, as vantagens de usar a análise de dados antes de tomar alguma decisão.

De fato, não existe uma fórmula mágica do sucesso com dados. Isso porque cada companhia vive situações singulares. Contudo, ao conhecer as estruturas das informações, há mais chances de um negócio tirar vantagens analíticas e decisivas.

Podemos dizer que os dados em estruturas organizadas servem para criar oportunidades de melhorias e evitar ou prevenir problemas. Ou seja, são úteis para grande parte das deliberações de uma empresa.

Assim, os dados organizados estão disponíveis para ajudar gestores e colaboradores em situações de qualquer complexidade, com soluções para melhorar o nível de confiabilidade das tomadas de decisões e satisfação dos consumidores.

Como fazer a análise inicial de dados estruturados?

Tecnicamente, podemos afirmar que a estrutura, na qual estão os dados organizados, define as possibilidades para iniciar uma análise. Dependendo dela, o meio de análise é diferente, porém há uma similaridade: as facilidades para analisar estão entre os atributos principais do conceito de dados estruturados.

Uma vez que os dados carregados seguem padrões e a estrutura repositória não muda, em pouco tempo a equipe se acostuma com a estruturação — mesmo considerando times imperitos nas técnicas de interpretação avançada de estatísticas.

Tecnologias para uso de dados estruturados

Existem programas com Inteligência Artificial (IA) capazes de processar e analisar milhões de dados estruturados em poucos segundos. Isso é humanamente impossível, mesmo com um exército de analistas humanos.

Ao processar informações estruturadas, uma tecnologia potencializa a qualidade dos insights nos resultados das análises automáticas, fornecendo informações precisas, relevantes e simples de serem entendidas, até por quem desconhece programação básica.

Visualização de dados estruturados

Nas bases de dados organizados do seu negócio você pode trabalhar com marcadores para facilitar as buscas por assuntos. Vale lembrar que é importante seguir um padrão ao nomear tabelas para simplificar o entendimento dos conteúdos.

No que se refere às possibilidades aos clientes, você precisa focar nos meios de estruturar os dados de um e-commerce, por exemplo. Ao categorizar os diferentes tipos de produtos, o consumidor encontrará o que procura mais facilmente.

Além disso, você sabia que é possível otimizar a posição de uma loja virtual nos motores de busca com os dados estruturados? Quando está organizado, um site de vendas aumenta a chance de estar nas primeiras posições do Google, assim atraindo mais visitas.

Conclusão

No artigo de hoje percebemos a importância dos dados organizados para a análise de dados de um modo geral. Notamos como as empresas precisam da organização das informações para terem mais capacidade de decisão e alavancar seus resultados.

Mais do que uma tendência, os dados estruturados são uma realidade para empresas que buscam, nas informações higienizadas, as oportunidades de encontrar insights, automatizar análises e inovar com soluções disruptivas no ambiente laboral ou comercial.

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