Os tipos de dados são uma parte fundamental da tecnologia da informação. Eles são a base de todas as informações digitais e são essenciais para a análise, processamento e armazenamento de dados. Os dados podem ser classificados em três tipos principais: dados estruturados, dados não estruturados e dados semi-estruturados. Cada tipo tem suas próprias características e usos, e é importante entender a diferença entre eles para tomar decisões informadas sobre o gerenciamento de dados. Dados Estruturados Os dados estruturados são organizados em uma estrutura predefinida e são fáceis de consultar e analisar. Eles são armazenados em tabelas com colunas e linhas que representam os campos e registros. Esses dados são geralmente armazenados em bancos de dados relacionais e são muito comuns em sistemas de gerenciamento de banco de dados. Exemplos de dados estruturados incluem nomes, endereços, números de telefone, datas e valores numéricos. Uma das principais vantagens dos dados estruturados é que eles podem ser facilmente consultados e analisados por meio de consultas SQL. Isso torna mais fácil para os usuários localizar informações específicas e executar operações de análise. Além disso, os dados estruturados são mais fáceis de integrar com outros sistemas, pois as estruturas de dados são geralmente padronizadas. Dados Semi-Estruturados Os dados semi-estruturados são uma combinação dos dados estruturados e não estruturados. Eles são organizados, mas não seguem uma estrutura rígida como os dados estruturados. Em vez disso, eles têm um formato predefinido que permite a consulta e análise. Esses dados são geralmente armazenados em formatos como XML, JSON e YAML. Exemplos de dados semi-estruturados incluem páginas da web, documentos XML e arquivos JSON. Os dados semi-estruturados são úteis porque permitem uma certa flexibilidade na estrutura dos dados, o que pode ser vantajoso para empresas que precisam lidar com diferentes tipos de informações. Eles também podem ser facilmente consultados e analisados usando ferramentas de consulta específicas para o formato do arquivo. Dados Não Estruturados Os dados não estruturados são informações que não seguem uma estrutura predefinida. Eles não estão organizados em tabelas ou bancos de dados relacionais, e podem incluir coisas como arquivos de texto, imagens, áudio e vídeo. Exemplos de dados não estruturados incluem e-mails, documentos, páginas da web, feeds de mídia social, arquivos de imagem e de áudio. Os dados não estruturados são mais desafiadores para consultar e analisar, pois geralmente requerem técnicas mais avançadas de processamento de linguagem natural e inteligência artificial. No entanto, eles também contêm informações valiosas que podem fornecer insights importantes para as empresas, como opiniões de clientes, tendências de mercado e feedback do usuário. Conclusão Em resumo, os dados podem ser classificados em três tipos principais: dados estruturados, dados não estruturados e dados semi-estruturados. Cada tipo tem suas próprias características e usos, e é importante entender a diferença entre eles para tomar decisões informadas sobre o gerenciamento de dados. Ao compreender as diferentes formas de dados, as empresas podem escolher as melhores ferramentas e técnicas para analisar, armazenar e extrair informações úteis para seus negócios. É importante lembrar que cada tipo de dados tem suas vantagens e desafios, e a escolha certa dependerá do objetivo e necessidades de cada organização.

Conceito Processar dados significa converter dados brutos em informações relevantes, gerando insights com o objetivo de atender o negócio. Veremos dois tipos de processamento de dados: Processamento em lote (batch), onde os dados são coletados e armazenados em grande volume antes de serem processados em apenas uma única operação. Processamento em fluxo (stream), onde os dados são coletados e processados basicamente quando uma nova ocorrência é registrada. Entendendo o processamento em lote O processamento em lote consiste em coletar registros de dados à medida que surgem e armazená-los em grupo para posteriormente processá-los em lote. Esse método é muito utilizado quando os dados são armazenados ao longo do tempo e não requerem a necessidade de processamento em tempo real. O processamento de cada grupo pode ser determinado com base em um intervalo de tempo determinado, pela quantidade de dados armazenados ou até mesmo pelo resultado de outro evento. Exemplo de processamento em lote: imagine a fatura de cartão de crédito, onde todas as compras realizadas pelo cliente são coletadas e armazenadas e em um determinado dia do mês, o processamento em lote iniciaria, gerando a fatura e em seguida seria enviada via e-mail. O processamento em lote é uma solução eficiente quando se trata de grande volume de dados, como no exemplo da fatura de cartão de crédito. Entendendo o processamento em fluxo O processamento em fluxo consiste em processar os dados assim que eles são registrados. Esses dados são processados em tempo real, diferente do processamento em lote. Esse método é muito utilizado em cenários dinâmicos que necessitam de respostas mais rápidas. Exemplo de processamento em fluxo: imagine um cliente em um supermercado e o pagamento realizado é feito por débito, o valor é descontado no mesmo momento em que realiza a compra. Conclusão Foram abordados alguns pontos sobre processamento de dados, e vimos o quanto essa etapa é fundamental para transformar dados brutos em insights valiosos para o negócio. É muito importante conhecer os tipos de processamento de dados e aplicá-los de acordo com cada situação. Portanto, compreender essa técnica pode ser a chave para o sucesso na organização.

Entendendo o contexto Não é novidade que as empresas estão constantemente coletando e armazenando dados em ritmo acelerado, sendo necessário ter profissionais aptos para extrair informações relevantes para a tomada de decisão baseada nesses dados. Com a linguagem SQL (Structured Query Language), é possível acessar e manipular esses dados de maneira relevante, fornecendo insights valiosos para o negócio. Banco de dados relacionais e a linguagem SQL Os bancos relacionais são estruturados em tabelas, sendo representado por entidade (“clientes” ou “produtos”, por exemplo), e cada linha representa um registro que descreve a entidade. As colunas, também chamadas de campos, representam os atributos da tabela (nome do produto, nome do cliente). O SQL permite aos usuários selecionar, filtrar e classificar dados dessas tabelas, assim como inserir, atualizar e excluir dados. Além disso, o SQL permite agrupar e utilizar funções de agregação em conjuntos de dados e combinar dados de várias tabelas. Isso torna o SQL uma ferramenta poderosa análise de dados. Por fim, não menos importante, muitas ferramentas e plataformas utilizam SQL como linguagem para consulta, por exemplo, Apache Spark, Databricks e DBT. Isso reforça ainda mais a importância do estudo e a prática do SQL por ser comum e flexível entre as mais diversas plataformas. Então, o que está esperando para aprender o SQL?