Processamento de dados semiestruturados

O que é são dados semiestruturados?

Dados semi-estruturados referem-se a um tipo de dados que não possuem uma estrutura rígida como em bancos de dados relacionais, mas ainda têm alguma forma de estrutura ou organização. Ao contrário de dados completamente não estruturados, que não têm nenhum formato específico, os dados semi-estruturados têm alguma semelhança com estrutura, mas não seguem um esquema de dados rigoroso.

Um exemplo comum de dados semi-estruturados é o formato JSON (JavaScript Object Notation) ou XML (eXtensible Markup Language). Ambos são utilizados para representar dados de uma maneira que permite alguma flexibilidade na organização e na hierarquia dos dados.

Exemplos práticos de dados semi-estruturados incluem documentos JSON que contêm informações como listas, objetos aninhados e atributos variáveis, ou arquivos XML que possuem tags aninhadas para representar informações hierárquicas.

Exemplos de dados semiestruturados

Quando trabalhamos com APIs, é comum receber dados aninhados, o que significa que as informações estão organizadas em uma estrutura hierárquica, como caixas dentro de caixas. Isso é bastante parecido com abrir uma caixa (objeto) e encontrar outra caixa dentro dela, cada uma contendo informações específicas. Um exemplo prático de JSON pode ser analisado abaixo:

`{
  "user": {
    "id": "123456",
    "name": "Alice",
    "email": "[email protected]",
    "birthday": "1990-05-15",
    "purchases": [
      {
        "productId": "789",
        "productName": "Livro Interessante",
        "price": 29.99,
        "purchaseDate": "2023-02-23"
      },
      {
        "productId": "456",
        "productName": "Caneca Divertida",
        "price": 12.99,
        "purchaseDate": "2023-01-10"
      }
    ]
  }
}

Um exemplo de dados em XML pode ser analisado abaixo:

<empresa>
    <nome>ABC Ltda.</nome>
    <departamentos>
        <departamento>
            <nome>Vendas</nome>
            <funcionarios>20</funcionarios>
        </departamento>
        <departamento>
            <nome>TI</nome>
            <funcionarios>15</funcionarios>
        </departamento>
    </departamentos>
</empresa>

Analisar os dados nesses formatados pode ser um problema, por isso é recorrente desaninhar os dados. Para isso deve se utilizar ferramentas como Python ou SQL. Em nossa plataforma é possível realizar essa tarefa através do nosso Módulo de Inteligência ou Módulo de Consulta.