Em um mundo no qual 402,74 milhões de terabytes de dados são criados todos os dias, lidar com dados semi-estruturados se tornou um desafio inevitável para qualquer organização. Sem tecnologias como Big Data e inteligência artificial, gerenciar e analisar essas informações, em sua maioria não-estruturada, é praticamente impossível.

Diante desse cenário, é fundamental buscar soluções que garantam agilidade, confiabilidade e segurança no tratamento de dados semi-estruturados, pois sem uma leitura precisa do mercado, perde-se competitividade e posicionamento.

E mesmo sabendo disso, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades: cerca de 90% dos dados corporativos são não-estruturados, o que reforça a importância de entender e aplicar corretamente conceitos e tecnologias voltados à análise.

Se esse é o seu caso, continue a leitura e veja como transformar esse problema em uma vantagem estratégica.

Principais desafios ao trabalhar com dados semi-estruturados na TI

Dados semi-estruturados são conjuntos de dados que não seguem regras específicas ou não são formatados de maneiras convencionais. A presença de metadados ou tags, por exemplo, torna-os mais flexíveis, facilitando sua análise sob diversas óticas ou em diversas plataformas.

Podemos dizer que os dados semi-estruturados são a ponte entre dados estruturados e não-estruturados, criando uma configuração única que permite o compartilhamento de informações e a escalabilidade de análises.

Isso acontece porque os dados estruturados são aqueles que possuem uma estrutura bem definida, com linhas e colunas fixas que representam determinada informação.

Já os dados não-estruturados são aqueles que não obedecem a uma estrutura fixa, trazendo mais liberdade de captação. Por outro lado, eles também são mais difíceis de analisar.

E considerando que eles formam 90% das informações geradas em uma empresa, a análise de dados não-estruturados acaba se tornando um enorme desafio para profissionais de TI. Daí nasce a necessidade de trabalhar com dados semi-estruturados para uma melhor capacidade de tomada de decisão.

Alguns exemplos de dados semi-estruturados são códigos HTML, arquivos XML, JSON, arquivos de log e EDI.

Quais problemas isso pode causar na sua operação de TI?

Lidar com dados semi-estruturados requer uma infraestrutura de TI preparada para coletar, processar e analisar dados não-estruturados e transformá-los em semi-estruturados para que possam ser úteis para todas as equipes.

A combinação de dados estruturados e não-estruturados de modo que estes se tornem mais flexíveis e adaptáveis é outra necessidade fundamental no ambiente empresarial.

Nesse sentido, não há outra alternativa senão buscar o meio-termo, a ponte que possibilidade transformar dados em inteligência de negócios. E isso pode oferecer alguns desafios para as equipes de TI.

Falta de uma estrutura fixa

Ter uma estrutura fixa de coleta, processamento e análise de dados é o melhor dos mundos, pois otimiza todo o processo, reduz falhas e não dá brechas a outras interpretações. Contudo, isso nem sempre é possível.

A análise de dados semi-estruturados dificulta o entendimento da informação, o armazenamento e também o gerenciamento desses dados. Nesse sentido, podem surgir mais inconsistências, que abrem espaço para erros.

Dificuldade na interpretação de relacionamentos

Combinar dados estruturados, não-estruturados e semi-estruturados pode ser um grande desafio na interpretação de relacionamentos entre variáveis. Assim, a análise pode se tornar mais difícil, bem como extrair insights acionáveis a partir dela.

Manutenção da qualidade dos dados

Garantir que os dados coletados são de alta qualidade é uma das maiores preocupações na atualidade. Afinal, eles impactam diretamente na tomada de decisões na empresa.

Nesse sentido, a correta análise de dados não-estruturados, estruturados e semi-estruturados depende de um conjunto de tecnologias que proporcionem uma capacidade analítica mais aprofundada, como soluções baseadas em inteligência artificial.

Como sua empresa pode começar a organizar melhor esses dados?

Se o seu time ainda não consegue realizar uma análise adequada dos dados semi-estruturados, eis aqui algumas etapas que podem servir de base para uma melhor organização da informação:

Revise as fontes de dados

Tomar decisões com base em dados requer um olhar apurado sobre as fontes desses dados e a sua acuracidade. Nesse sentido, comece revisando as fontes de dados e avaliando se elas são realmente confiáveis e se os dados que chegam são relevantes para a empresa.

Faça uma limpeza diária nos dados coletados

Automatizar a conferência de dados, eliminando dados inconsistentes e corrigindo possíveis erros de digitação pode contribuir para uma melhor análise de dados não-estruturados.

Assim, no momento de estruturá-los por meio de metadados, tags e outros artifícios, você não incorre na falha de manter informações incorretas em seus sistemas.

Extração de entidades

Uma boa forma de tornar os dados semi-estruturados mais simples de compreender é realizando a extração de entidades. Ou seja, identificar empresas, CNPJs, locais e até mesmo classes gramaticais pode tornar o processo de análise mais simples e eficaz.

Padronização

O próximo passo é buscar uma padronização mínima que possa ser aplicada a todos os dados coletados. Isso pode ser feito através de análise semântica ou contextual, por exemplo.

Análise

Depois de ter organizado o processo, é hora de conferir as análises para saber se ainda há algo que pode ser feito. É somente observando os resultados da análise que você vai encontrar novos pontos de melhoria ou novas formas de realizar todo o processo.

Armazenamento

Por fim, mas não menos importante, é essencial contar com tecnologias de armazenamento de dados que proporcionem um resgate simples e fácil das informações, bem como um método de armazenagem e recuperação de dados que seja intuitivo.

Pronto para dominar os dados semi-estruturados?

Agora que você já sabe como enfrentar esse desafio, não deixe de garantir também a segurança desses dados. Confira nosso conteúdo sobre proteção de dados e evite ameaças cibernéticas que possam comprometer sua operação.