Dados estruturados vs dados não estruturados. Saiba mais

Índice:

• O que são dados estruturados e não estruturados?
• A organização dos dados estruturados
• O desafio com a informação não estruturada
• Onde os dados semiestruturados se encaixam
• Como cada tipo impacta o armazenamento?
• Ferramentas para analisar cada formato
• Gerenciando os dois mundos com uma solução unificada
• Riscos por uma gestão inadequada dos dados
• A escolha do sistema ideal para sua empresa

Empresas produzem um volume crescente de informações todos os dias, desde registros financeiros até documentos, imagens e vídeos. No entanto, nem todos esses dados possuem a mesma organização, o que influencia diretamente seu armazenamento e utilização.

Além disso, cada formato apresenta características próprias que afetam o desempenho, a escalabilidade e a forma como as informações são pesquisadas. Por isso, entender essas diferenças é essencial para evitar gargalos, desperdícios de recursos e dificuldades na gestão dos dados.

Dessa forma, escolher a estratégia de armazenamento mais adequada depende de conhecer o comportamento de cada tipo de informação. Essa decisão contribui para aumentar a eficiência operacional, fortalecer a segurança e aproveitar melhor o valor gerado pelos dados.

O que são dados estruturados e não estruturados?

Dados estruturados são informações com um modelo predefinido e organizadas em um formato tabular, como linhas e colunas. Essa organização facilita bastante a pesquisa e o processamento por máquinas, porque cada campo possui um propósito claro. Um banco de dados SQL com registros de vendas é um exemplo clássico.

Por outro lado, os dados não estruturados carecem de um esquema formal. Eles incluem uma vasta gama de informações como e-mails, documentos, imagens, vídeos e posts em redes sociais. Atualmente, eles representam a maior parte das informações geradas no mundo.

Essa falta de estrutura torna a análise e o gerenciamento mais complexos. Na prática, encontrar uma informação específica pode ser um verdadeiro desafio sem as ferramentas certas. Por exemplo, buscar por um termo dentro de milhares de arquivos PDF é muito diferente de executar uma consulta em um banco de dados.

A organização dos dados estruturados

A principal vantagem dos dados estruturados reside na sua previsibilidade. Como eles seguem um modelo rígido, as aplicações transacionais e os sistemas de Business Intelligence (BI) conseguem acessá-los com alta velocidade e precisão. Quase todos os sistemas de gestão empresarial (ERP) e relacionamento com clientes (CRM) operam sobre bancos de dados relacionais.

O armazenamento para esse tipo de informação geralmente prioriza o desempenho em operações de leitura e escrita aleatórias, medidas em IOPS. Por isso, arranjos com discos SSD em configurações de alta redundância são muito comuns para suportar as cargas de trabalho intensivas dos bancos de dados.

Ainda assim, o crescimento no volume pode se tornar um problema. A escalabilidade em sistemas relacionais é frequentemente complexa e cara, o que exige um planejamento cuidadoso da infraestrutura para evitar gargalos futuros.

O desafio com a informação não estruturada

O crescimento exponencial da informação não estruturada representa um dos maiores desafios para a TI moderna. A cada dia, empresas acumulam terabytes em vídeos de treinamento, contratos em PDF, e-mails trocados com clientes e dados gerados por sensores.

O problema aqui não é apenas a capacidade de armazenamento. A dificuldade real está em extrair valor desses arquivos. Sem uma indexação adequada, essa massa de informação se torna um "dado escuro", ou seja, é armazenada mas nunca utilizada para análise ou tomada de decisão.

Sistemas de armazenamento tradicionais, projetados para arquivos e pastas, frequentemente não oferecem as ferramentas necessárias para catalogar e pesquisar conteúdo em escala. Isso resulta em silos de informação e perda de tempo para os colaboradores que precisam encontrar um documento específico.

Onde os dados semiestruturados se encaixam

Entre os dois extremos, existem também os dados semiestruturados. Eles não se conformam a um modelo relacional rígido, mas contêm tags ou marcadores que separam elementos semânticos e criam hierarquias. Os formatos mais comuns são o JSON (JavaScript Object Notation) e o XML (eXtensible Markup Language).

Esses formatos são a espinha dorsal de muitas aplicações web modernas e APIs, pois oferecem flexibilidade para transmitir informações complexas. Um arquivo JSON pode, por exemplo, descrever um pedido com vários itens, cada um com seus próprios atributos, algo difícil de representar em uma única tabela.

O gerenciamento desses dados também exige uma abordagem híbrida. Embora mais flexíveis que os estruturados, eles ainda possuem uma organização interna que pode ser aproveitada por bancos de dados NoSQL ou motores de busca avançados.

Como cada tipo impacta o armazenamento?

A natureza dos dados dita a arquitetura de armazenamento ideal. Informações estruturadas, como as de um banco de dados, se beneficiam muito do armazenamento em bloco (block storage), geralmente provido por uma SAN (Storage Area Network) ou por LUNs iSCSI. A baixa latência é o fator crítico aqui.

Para o volume massivo de informações não estruturadas, o armazenamento de arquivos (file storage) é a solução mais comum. Um servidor NAS (Network Attached Storage) centraliza esses arquivos em um único local, o que simplifica o acesso, o compartilhamento e o backup para múltiplos usuários e sistemas.

Um sistema NAS moderno também consegue oferecer armazenamento em bloco via iSCSI. Com isso, ele unifica os dois mundos e permite que uma única plataforma atenda tanto às necessidades de arquivos quanto às de aplicações que exigem blocos, como servidores de virtualização.

Ferramentas para analisar cada formato

As ferramentas de análise também variam drasticamente. Para os dados estruturados, a linguagem SQL é o padrão universal há décadas. Ela permite consultas complexas, agregações e junções com alta performance em bancos de dados relacionais. Quase todas as plataformas de BI se integram nativamente com SQL.

Analisar informações não estruturadas exige um arsenal diferente. Motores de busca de texto completo, como o Qsirch da QNAP, indexam o conteúdo dos arquivos e permitem encontrar informações rapidamente. Para vídeos e imagens, são necessárias ferramentas com inteligência artificial para reconhecimento de objetos, faces ou texto.

Ainda mais, a análise de sentimentos em textos ou a transcrição automática de áudio são exemplos de como a tecnologia moderna extrai valor de fontes antes inacessíveis. Essas técnicas são computacionalmente intensivas e requerem plataformas robustas.

Gerenciando os dois mundos com uma solução unificada

Muitas empresas percebem que operar sistemas separados para cada tipo de dado é ineficiente e caro. Por isso, as soluções de armazenamento convergente ganham cada vez mais espaço. Um storage NAS potente pode executar múltiplas funções simultaneamente.

Por exemplo, o mesmo equipamento pode servir como um repositório central para todos os arquivos da empresa, executar máquinas virtuais que hospedam bancos de dados e ainda rodar aplicações para análise de imagens de câmeras de segurança. Essa consolidação simplifica o gerenciamento e otimiza o investimento em hardware.

Além disso, recursos como tiering automático movem os dados entre discos SSD e HDD conforme a frequência de uso. Assim, a performance é otimizada para os arquivos mais acessados, enquanto os dados frios ficam em mídias mais baratas, o que equilibra custo e desempenho.

Riscos por uma gestão inadequada dos dados

Ignorar as diferenças entre os tipos de dados acarreta vários riscos. Armazenar arquivos não estruturados em sistemas de alto custo projetados para bancos de dados resulta em um desperdício financeiro. O contrário também é verdade, pois colocar um banco de dados transacional em um armazenamento lento compromete o desempenho das aplicações críticas.

Uma gestão inadequada da informação não estruturada também cria brechas de segurança e conformidade. Sem um controle centralizado, é difícil saber quem acessa, modifica ou exclui arquivos sensíveis. Isso aumenta a exposição a vazamentos de informação e dificulta a adequação a regulamentações como a LGPD.

Finalmente, a incapacidade de analisar o crescente volume de dados coloca a empresa em desvantagem competitiva. Concorrentes que utilizam essas informações para entender melhor seus clientes ou otimizar suas operações saem na frente.

A escolha do sistema ideal para sua empresa

A decisão sobre a melhor estratégia de armazenamento não é uma questão de escolher entre dados estruturados ou não estruturados, mas sim de como lidar com ambos de forma eficiente. A maioria das empresas precisa de uma abordagem híbrida que combine performance para aplicações críticas e escalabilidade para o crescimento dos arquivos.

Um servidor de armazenamento moderno é a resposta para esse desafio. Ele atua como um hub central que consolida diferentes tipos de dados, simplifica o backup e a segurança e oferece as ferramentas necessárias para transformar informação bruta em inteligência de negócio.

A escolha correta da solução depende de uma análise cuidadosa sobre capacidade, desempenho, redundância, crescimento previsto, orçamento e aplicação. Uma decisão errada pode gerar custos ocultos e limitar o potencial do seu negócio. Fale com um de nossos especialistas para uma análise técnica e encontre a plataforma de armazenamento ideal para suas necessidades.