Dados não estruturados: o que são e como coletá-los

Todos os dias, um volume gigantesco de dados e, por isso, difícil de mensurar com precisão, circula na internet e em redes privadas. Por si só, números, letras e outros elementos gráficos não representam, necessariamente, informações relevantes. Para isso, além da coleta, é necessário organizá-los, ou seja, estruturá-los.

Dados isolados, ou seja, não estruturados, possuem pouco ou nenhum valor, principalmente para estratégias de mercado. Somente quando analisados em conjunto, viram uma informação e, dessa maneira, podem representar um importante instrumento para a inteligência de mercado de uma empresa.

Entenda o que são, como encontrá-los e como fazer a coleta de dados não estruturados.‍

Diferença entre dados estruturados e não estruturados

A ferramenta de pesquisa do Google, e toda tecnologia envolvida para apresentar os resultados aos usuários, é um dos melhores exemplos para entendermos a definição de dados estruturados e não estruturados. Numa explicação simplificada, o mecanismo de busca funciona com a atuação de robôs, os web crawlers e spiders, atuam no rastreamento para a coleta de dados em código que podem ser textos, imagens, áudios, vídeos e etc.

Através de um vocabulário técnico de linguagem de programação (schema.org, que é uma série de tags XML), o algoritmo faz a indexação e categorização dos dados coletados para apresentá-los no formato estruturado das páginas de pesquisa com links, snippets e outros tipos de resultados que valorizam a melhor experiência e funcionalidade para o usuário. É importante notar que, a capacidade de processamento do grande volume de dados em informações relevantes, é o que torna o Google uma das empresas mais poderosas do mundo.

Contudo, é fundamental que existam elementos presentes nos código das páginas para que elas sejam uma página seja rastreada e indexada. Dessa maneira, podemos entender melhor a classificação dos tipos de dados existentes:

• Dados estruturados possuem estrutura definida e planejada, já tendo em mente como será o uso dessa informação desde o início, como um banco de dados ou uma planilha de Excel, por exemplo. Sendo assim, possui um formato organizado e, por isso, é mais fácil de armazenar, exportar e também de analisar.‍
• ‍Dados não-estruturados representam, por estimativa, 80% dos dados existentes. São uma espécie de matéria prima, a qual vai ser coletada e organizada para, então,  fazer sentido ao objetivo. Não possuem uma forma definida e por isso são apresentados sem padronização. Por exemplo, quando se realiza uma análise de mercado, onde são coletados documentos em pdf, gráficos, tabelas e afins em diversas fontes e, em seguida, estudados isoladamente. Neste caso, os dados não têm valor estratégico, mas em grande escala e estruturados podem mudar o direcionamento estratégico de uma grande empresa. 
• Outra categoria são os dados semi estruturados que ocupam o lugar de meio termo. Não tem forma definida, porém não são desorganizados. Por exemplo, um arquivo XML.

Importância e aplicação estratégica para empresas

Podemos dizer que os dados não estruturados são os mais complexos de serem coletados, e mesmo assim, possuem muito mais valor, justamente pelo grande volume disponível.

É importante considerar que essa categoria de dados só pode ter o seu potencial completo explorado quando são utilizadas ferramentas específicas, capazes de buscar, coletar, interpretar e classificar um grande volume de informações vinda de fontes diversas.

Ao passar por esse processo, como estratégia para análises, é possível:

• Monitorar a presença e variação de preços de produtos de concorrentes em diversos marketplaces;
• Cruzar informações de valor de imóveis e dados demográficos de diversas regiões para definir onde abrir lojas;
• Entender a viabilidade de importar ou comprar de fornecedores nacionais automaticamente;
• Compreender os custos para operação de uma área, compreendendo todas as variáveis que influenciam sobre
• Verificar documentação de toda a frota e de motoristas em segundos, antes de fechar um frete;

Entre tantas outras aplicações práticas que têm origem nos objetivos de cada negócio ou área de acordo com as demandas para análise.

As possibilidades são infinitas, assim como o volume de dados que podem contribuir para a tomada de decisões estratégicas, gerando estudos de mercado mais assertivos e novas oportunidades para o desenvolvimento de produtos e serviços.

Então, como garantir que os dados não estruturados possam se tornar informações valiosas para sua empresa? 

Para que servem os dados não estruturados

A automação para coleta de dados não estruturados é um ponto relevante no processo de transformação digital em uma empresa. Manualmente, esse tipo de data mining, ou seja, o procedimento de pesquisa, coleta, higienização e entrega de informações em plataformas e dashboards, pode exigir uma demanda inviável para os serviços de backoffice, independentemente da área.

Um exemplo simples: imagine que o financeiro de uma empresa com filiais espalhadas pelo Brasil precisa receber ou fazer o download de todas as contas de despesas fixas como água, luz, telefone, internet e etc. A partir disso, inseri-las em um software de gestão financeira, considerando os procedimentos para garantir que tudo esteja em ordem, os pagamentos sejam realizados sem atraso e o arquivamento de todas essas informações.

A automação da coleta de dados, neste caso, pode ser feita através de robôs personalizados que acessam os logins da empresa nos sites das companhias de energia elétrica, água e esgoto, de telefonia e afins e captura as contas a pagar para entregá-las diretamente no software de gestão para controle.

Este é apenas uma das incontáveis possibilidades que podem atender os mais variados interesses de otimização de procedimentos de coleta de dados não estruturados. 

Como coletar dados não estruturados

O primeiro passo é um planejamento estratégico sobre qual é a demanda da sua empresa, seja consultar preços e dados sobre de produtos de concorrentes em e-commerces, baixar certidões negativas em fontes oficiais do governo ou qualquer que seja o tipo de dado não estruturado.

Geralmente, as organizações, áreas ou procedimentos já operam, ou estão implementando uma ferramenta, plataforma ou software, para organização de relatórios, dashboards, dossiês ou qualquer outro tipo de visualização, comparação e análise de dados, já em sua forma estruturada.

O passo seguinte, então, é definir como serão coletados e integrados a esse layout ou sistema. Nesse momento, entram em cena as tecnologias de data mining, os crawlers e scrapers, tipos de robôs criados especialmente para fazer a varredura e estruturação de dados em grande escala, com acompanhamento em tempo real da coleta, tratamento e limpeza até a entrega para análise e armazenamento de informações.

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Sobre o funcionamento de robôs para coletas de dados e suas aplicações em big data, vale conferir também este outro conteúdo sobre o que é inteligência artificial e suas aplicações na prática.