Diferença entre dados estruturados e não estruturados na prática

Coletar informações é primordial para qualquer empresa, mas a forma de organizar esses conteúdos para análise e criação de insights é um verdadeiro desafio. Nesse contexto, entender a diferença entre dados estruturados e não estruturados pode fornecer vantagens competitivas para a sua organização.

O mundo hoje é gerido por dados e eles são os principais ativos de uma companhia. Gerenciar corretamente essas informações, padronizadas ou não, permite que sua empresa tome decisões mais assertivas e estratégicas para o negócio.

Vale a pena conhecer o que são esses dados, quais as diferenças e como usá-los. Então, vamos direto ao assunto! 

O que são dados?

Em conceitos práticos, dados são o núcleo de uma informação, um tipo de conhecimento bruto que ainda não foi analisado e organizado no sistema de gestão. Isoladamente, os dados não são capazes de passar uma mensagem ou facilitar a compreensão de um cenário, pois eles não foram devidamente lapidados.

Por exemplo, uma operação bastante comum no dia a dia de equipes de atendimento é obter o nome e o motivo do contato de um cliente. Por si só, essas informações não são suficientes para entender a experiência desse consumidor ou mesmo o desempenho da empresa no mercado. 

Para chegar nesse ideal, é necessário coletar mais informações e somá-las aos dados fornecidos por outras pessoas. Porém, antes de analisar toda essa pesquisa, é preciso organizá-la. 

É aí que percebemos a importância da análise de dados e de termos uma diferença entre dados estruturados e não estruturados, pois eles permitem um gerenciamento adequado de conceitos qualitativos e quantitativos com a mesma assertividade.

Qual a diferença entre dados estruturados e não estruturados?

A diferença entre dados estruturados e não estruturados está na capacidade de formar um padrão pré-definido para organizá-los antes da análise. Em geral, os dados estruturados são mais quantitativos e consolidados, enquanto os não estruturados tendem a ser qualitativos e flexíveis.

Entre as características desse conhecimento bruto, a gestão de dados precisa identificar:

• qual o grau de complexidade do dado;
• o que o torna mais ou menos difícil de estruturar; 
• o que eles representam na rotina da empresa;
• qual a abrangência do uso desses dados.

Vejamos mais a fundo os dois tipos de dados para entender melhor a diferença entre dados estruturados e não estruturados.

O que são dados estruturados?

Os chamados “dados estruturados” são aqueles pensados dentro de uma estrutura rígida pré-estabelecida e planejada para que seguissem um padrão que facilita sua leitura quando lidos em conjunto.

Na prática, essa estrutura serve para cercar, direcionar, analisar e entender as possibilidades de comportamento dos dados. Para isso, é preciso que ele cumpra certos requisitos e siga valores fixos, sem exceção, caso contrário será descartado ou inutilizado.

Vejamos o caso de um formulário. Nele temos uma estrutura de dados rígida. Existem limitações que permitem que seja controlado a forma com que os campos são preenchidos. Os campos de nome e e-mail, por exemplo, tem uma limitação de possuírem certas caracterísiticas próprias (como o “@”), assim como os campos de idade e sexo.

Enquanto os dois primeiros vão possuir algumas regras, como a presença de um arroba no e-mail por exemplo, as outras duas (idade e sexo) terão as opções já a disposição para que o usuário possa escolher e selecionar uma resposta que seja mais adequada. Por exemplo, o gênero pode ser feminino, masculino, não binário ou não informado, enquanto a idade é classificada pela faixa etária do usuário. 

Isso tudo dá à empresa o controle do que será colocado (e coletado), facilitando a leitura dos dados para obter informações.

A partir desse processo, você adquire um bloco de conhecimento bruto sobre uma pessoa, tornando aqueles dados um recorte preciso e alinhado à necessidade que a sua empresa tem. Tudo isso graças a estruturação prévia feita por quem programou esse formulário.

Sendo assim você delimita um universo que as pessoas que chegarem ao seu formulário podem ocupar, sendo possível assim realizar uma segmentação de clientes e leads, através dos campos escolhidos para integrar o formulário.

Exemplo de dados estruturados

Nada melhor para compreender a diferença entre dados estruturados e não estruturados do que dando exemplos não é mesmo? Pois bem, no caso dos dados estruturados o exemplo mais corriqueiro é o Banco de Dados.

Dentro dele existe todo um esquema que segmenta, separa e padroniza, por exemplo, grupos de clientes, através dos campos preenchidos e do formato escolhido. 

O formato de formulário, por exemplo, reúne determinadas informações em uma estrutura onde quem os preenche precisa seguir algumas regras, fazendo com que os resultados sejam limitados.

Esse recorte feito vai depender da sua intenção, quais dados são mais ou menos valiosos para você e só será possível fazer essa análise coletando e comparando os dados para se identificar padrões e mirar nos alvos certos.

Os exemplos mais comuns de dados estruturados são informações coletadas em planilhas e listas, incluindo:

• nomes;
• endereços;
• telefones;
• datas;
• números;
• quantias.

O que são dados não estruturados?

Se dados estruturados estão ligados a estruturas rígidas e controladas, os não estruturados representam o inverso disso, possuindo toda a estrutura mais flexível, fluida e, portanto, indefinida. Não seguem nenhum padrão e, na maioria das vezes, contêm informações qualitativas.

Uma vez que a estrutura não é um entrave no caso dos dados não estruturados, eles podem ser coletados sem que o usuário precise preencher um formulário completo, por exemplo. 

As ferramentas de gestão e coleta de dados buscam compreender o que está sendo dito de forma indireta. 80% dos dados de clientes que são trocados são de não estruturados, exatamente por serem gerados através de tecnologias rotineiras como mensagens de texto, áudios, vídeos e etc..

Se coloque neste lugar, quantos formulários ou planilhas você preenche e troca todos os dias? Muito menos do que mensagens, fotos e vídeos que assiste, recebe ou envia. 

Esse é um dos motivos para que dados não estruturados representem uma fatia tão grande do montante analisado, afinal existem menos critérios para bloquear sua entrada no software de gerenciamento de dados.

Exemplo de dados não estruturados

Entre os principais exemplos de dados não estruturados, podemos citar:

• imagens;
• áudios;
• textos;
• vídeos;
• posts nas redes sociais;
• mensagens;
• gravações de chamadas;
• e-mails;
• sites;
• documentos.

Apesar de compreender dados que não seguem estruturas de padrões, é necessário ter cuidado na hora de identificá-los para não categorizar como dado algo que de fato não tem essa representação.

Para pensar em exemplos é preciso ter em mente que quando se trata de computadores no geral tudo representa dados. Todo arquivo corresponde a um dado, se é relevante ou não é outra história, mas de fato são dados.

Pela complexidade, os dados de computador possuem estruturas de saída de formato diferentes, o que já configura dados não organizados, mas na estrutura de cada arquivo existem regras que permitiram que eles existissem, portanto é importante ver mais de perto para fazer essa relação.

Qual a importância da análise de dados?

Os dados são uma tradução do comportamento do consumidor, do mercado e do ecossistema geral que cerca uma empresa. Eles dão indicativos valiosos das dores, necessidades, preferências e interesses dos seus clientes atuais e potenciais.

Todos eles são indicadores que categorizam informações sobre pessoas e torna possível levar uma oferta certa para aquele consumidor. Empresas de tecnologia como o Google e o Facebook vivem de acumular dados, sobretudo dados não estruturados. 

Eles reúnem todos os dados registrados através da movimentação dos usuários e anunciantes dentro da sua plataforma, criando análises e segmentações que geram insights relevantes para atingir o público certo na hora certa.

É por isso que os dados que circulam são ativos valiosos para as empresas, porque permitem conhecer melhor os clientes e com isso fazer a melhor oferta, no momento mais propício, o que aumenta muito as chances de conversão e de gerar uma experiência de consumo otimizada.

Crescimento tecnológico na análise de dados e informações

Com o crescimento tecnológico cada vez mais novas ferramentas vêm proporcionando uma maior acessibilidade na hora de realizar análise de dados.

O nível de complexidade alto para o serviço de análise de dados (sobretudo os dados não estruturados) tem ficado cada vez mais no passado, sendo possível que pessoas com conhecimento limitado na leitura de dados não estruturados sejam capazes de fazê-lo através das ferramentas de coleta e análise de dados cada dia mais intuitivas.

Outra maneira de alcançar ainda mais êxito é ir além da diferença entre dados estruturados e não estruturados, usando a seu favor a união desses dois tipos de dados.

Ao fazer a conexão entre dados estruturados e não estruturados é possível enxergar melhor as informações coletadas por eles e gerar novas soluções para os negócios da empresa e melhorando a jornada de compra dos clientes.

O caminho passa justamente por usar essa união de dados para entregar soluções melhores e mais criativas, além de criar novas oportunidades dentro do mercado.

Como utilizar os dados estruturados?

No caso de dados estruturados, a primeira preocupação é de compreender que os dados que serão analisados, por serem estruturados, possuem limitações, portanto menos subjetividade envolvida.

A partir dessa compreensão será possível direcionar e criar algumas linhas de raciocínio e caminhos possíveis dentro dos dados apresentados.

Como dissemos, os dados estruturados possuem limitações claras na sua criação, eles existem com o propósito de possuírem padrões predeterminados e universos de possibilidade limitados o que torna menos complexo a interpretação.

Isso não quer dizer, no entanto, que todo dado estruturado não tenha seu nível de complexidade. 

Cálculos que utilizam dados estruturados como Imposto de Renda e PIB são complexos de serem feitos apesar de advirem de dados estruturados.

Como utilizar dados não estruturados?

No outro lado da moeda, os dados não estruturados naturalmente possuem um grau de complexidade mais elevado por serem carregados de subjetividade e necessitarem de um número mais alto de dados para se identificar padrões.

Enquanto em um formulário é possível coletar uma informação de forma direta e clara, quando se trata de dados não estruturados é necessário maior grau de interpretação, pesquisa e comparação para utilizá-los bem.

A partir disso você vai “ensinar” a máquina a compreender certos padrões, interpretar cada cenário e calcular as características nas quais eles serão avaliados.

Dentro desse contexto, onde fica a maior complexidade da análise de dados não estruturados, você precisa ensinar o computador por meio de um algoritmo a traduzir o conhecimento bruto em uma informação que possa ser interpretada por você, replicado para outros cenários com uma certa precisão.

Compreender a importância da gestão e organização responsável desses dados, além das maneiras de se utilizar cada um deles é fundamental para entender a diferença entre dados estruturados e dados não estruturados.

Para isso é necessário que existam processos dentro da empresa para que cada dado seja lapidado e convertido em informação, para que ela seja analisada e utilizada em prol da organização, servindo insights relevantes para a estratégia do negócio.

Uso de inteligência artificial na gestão de dados

A relação entre inteligência artificial e gestão de dados é uma das maiores tendências para a customer experience nos próximos anos, principalmente por conta dos seus benefícios para a análise de bancos não-estruturados.

Nesses casos, é necessário criar um algoritmo para interpretar o dado bruto e transformá-lo em informação útil. Porém, a gestão fica presa ao código aplicado, ou seja, se limita ao alcance do que foi programado.

No entanto, as IAs não possuem essa limitação. Cada interação com os usuários serve para que o algoritmo seja otimizado por conta própria, comparando o objetivo traçado com o resultado obtido em cada chamada.

De acordo com o Customer Experience Trends Zendesk, 64% dos consumidores querem que os bots de atendimento forneçam o mesmo nível de serviço que os atendentes humanos. Para suprir essa demanda e alcançar bons resultados, é preciso investimento e inteligência nos negócios.

O volume e a versatilidade dos dados coletados estão cada vez maiores, em um ritmo tão acelerado que o cérebro humano é incapaz de acompanhar. Dessa forma, a tecnologia fornece as ferramentas para compensar essa inaptidão.

A inteligência artificial permite automação completa da coleta, armazenagem, análise e geração de insights com base nas informações fornecidas, mantendo o nível de qualidade sem diferença entre dados estruturados e não estruturados.

Até porque não há um tipo de dado mais importante que o outro, cada um tem seu propósito específico e a capacidade de fornecer uma categoria de informação diferente, ambos com a mesma relevância.

A Zendesk pode ajudar a gestão de dados de suporte

Quando o assunto é coleta e análise de dados, você pode contar com a Zendesk. Nosso software de gestão de atendimento oferece ferramentas de automação de processos para centralizar e unificar a atuação dos seus agentes de suporte com mais facilidade e organização.

Além de realizar tarefas recorrentes com total eficiência, o serviço conta com integração de bots de atendimento, inteligências artificiais e outros recursos que servem para monitorar o desempenho e melhorar a qualidade do serviço, como foco em conversas relevantes e uma experiência de consumo surpreendente.

É a sua oportunidade para criar relacionamentos fortes e interações de alto nível com o público. Com o Zendesk Service você tem à disposição uma série de ferramentas para personalizar o atendimento e criar conexões incríveis com os consumidores.

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