Dados não estruturados
Dados não estruturados
O que são dados não estruturados?
Na era digital atual, as organizações geram dados essenciais a partir de várias fontes, tais como interações com clientes, atividade nas redes sociais, transacções online e análise de dados e sensores. Estes dados são classificados como dados estruturados e não estruturados. Os dados estruturados referem-se a dados que estão organizados de uma forma predefinida e podem ser facilmente pesquisados e analisados. Por outro lado, os dados não estruturados não têm um formato ou esquema predefinido e não são fáceis de pesquisar ou analisar.
Exemplos de dados não estruturados
Os dados não estruturados são apresentados em vários formatos: texto, imagens, ficheiros de áudio e vídeo, publicações em redes sociais e dados de sensores. Esses dados normalmente não são organizados e precisam de uma estrutura ou esquema específico, o que torna sua análise mais difícil. Apesar destes desafios, os dados não estruturados desempenham um papel crucial nas operações comerciais. As organizações recolhem estes dados para obterem conhecimentos, inteligência empresarial, tomarem decisões informadas e melhorarem os processos empresariais. Por exemplo, o feedback dos clientes recolhido nas redes sociais pode ajudar as organizações a melhorar os seus produtos e serviços, enquanto os dados dos sensores podem ajudar a prever falhas no equipamento e a evitar períodos de inatividade.
Capacidade de pesquisa e facilidade de utilização
Os dados estruturados são geralmente mais fáceis de pesquisar e utilizar, enquanto os dados não estruturados requerem processamento antes de ser possível a pesquisa e a análise. A análise de dados não estruturados permite a criação e análise de novas ferramentas com base em casos de uso específicos. Estes programas utilizam geralmente técnicas de aprendizagem automática para aprender. A análise de dados estruturados pode estar a utilizar a inteligência artificial, mas os enormes volumes gerem dados não estruturados e a variedade de dados não estruturados assim o exige. Há alguns anos, os investigadores podiam utilizar ferramentas de pesquisa por palavras-chave na pesquisa de dados e encontrar algumas informações básicas sobre os dados. A descoberta eletrónica foi um exemplo disso. Mas os dados não estruturados estão a crescer rapidamente, exigindo análises que também possam aprender com as acções dos utilizadores.
O desafio da análise de dados não estruturados
No entanto, o desafio reside na análise eficaz de dados não estruturados. Infelizmente para os utilizadores empresariais, as bases de dados relacionais tradicionais e as ferramentas de gestão de dados não foram concebidas para analisar dados não estruturados. Por exemplo, quando um utilizador procura sapatos semelhantes a partir de uma coleção de fotografias de sapatos de vários ângulos, tal seria impossível numa base de dados relacional, uma vez que é impossível compreender o estilo, o tamanho, a cor, etc. do sapato apenas a partir dos valores brutos dos pixels da imagem. Por conseguinte, são necessários software e técnicas especializados, como o processamento de linguagem natural e a aprendizagem automática, para extrair informações de dados não estruturados.
PNL e ML e dados não estruturados
O processamento de linguagem natural (PNL) é um ramo da inteligência artificial (IA) que lida com as interações entre os computadores e a linguagem humana. Permite aos computadores compreender, interpretar e gerar linguagem humana. As técnicas de PNL analisam dados não estruturados, como comentários de clientes, e-mails e publicações em redes sociais, para obter informações sobre o sentimento, as preferências e o comportamento dos clientes. A aprendizagem automática é outra técnica especializada que analisa dados não estruturados. É um tipo de IA que permite aos computadores aprender a partir de dados não estruturados armazenados algures sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de aprendizagem automática são treinados em grandes conjuntos de dados não estruturados para identificar padrões e fazer previsões. Por exemplo, a aprendizagem automática classifica imagens e vídeos com base no seu conteúdo ou prevê falhas de equipamento com base em dados de sensores.
Bases de dados vectoriais
É aqui que as bases de dados vectoriais são úteis. As bases de dados vectoriais ajudam a pesquisar imagens, vídeos, texto e ficheiros de áudio e outros dados não estruturados através do seu conteúdo e não de palavras-chave ou etiquetas (frequentemente introduzidas manualmente por utilizadores ou curadores). Quando combinadas com poderosos modelos de aprendizagem automática, as bases de dados vectoriais podem revolucionar a pesquisa semântica e os sistemas de recomendação. A crescente omnipresença de dados não estruturados levou a um aumento constante dos modelos de aprendizagem automática treinados para compreender esses dados. O word2vec, um algoritmo de processamento de linguagem natural (PNL) que utiliza uma rede neural para aprender associações de palavras, é um exemplo bem conhecido. O modelo word2vec pode transformar palavras isoladas (em várias línguas, não apenas em inglês) numa lista de valores ou vectores de vírgula flutuante. Devido à forma como os modelos são treinados, os vectores próximos uns dos outros representam palavras semelhantes, daí o termo vectores de incorporação.
Resumo
É aqui que as bases de dados vectoriais são úteis. As bases de dados vectoriais ajudam a pesquisar imagens, vídeos, texto e ficheiros de áudio e outros dados não estruturados através do seu conteúdo, em vez de palavras-chave ou etiquetas (frequentemente introduzidas manualmente por utilizadores ou curadores). Quando combinadas com poderosos modelos de aprendizagem automática, as bases de dados vectoriais podem revolucionar a pesquisa semântica e os sistemas de recomendação. Em conclusão, os dados não estruturados apresentam desafios e oportunidades para as organizações. Embora a sua análise seja mais difícil do que a dos dados estruturados, também contém informações valiosas que ajudam as organizações a tomar decisões informadas e a melhorar as suas operações. Além disso, com software e técnicas especializadas, tais como bases de dados vectoriais, processamento de linguagem natural e aprendizagem automática, as organizações podem desbloquear o poder da análise de dados não estruturados e obter uma vantagem competitiva no atual mundo orientado para os dados.
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