estrutura de dados (1)

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Introdução 
Hoje os avanços tecnológicos tem proporcionado à humanidade um patamar 
de informação jamais visto antes na historia da humanidade, o mundo tornou Nos dias 
atuais vivemos em uma constate mudança, no mundo, seja ela de caráter intelectual 
ou físico, a tecnologia vem auxiliando o homem para alcançar resultados nunca vistos 
antes na história, cabe ao homem saber como lidar com a tecnologia a sua volta e 
saber mais do que tudo como usa-la de forma correta para assim chegar ao seu 
objetivo de forma rápida fácil e com o mínimo de esforço possível, com os avanços dos 
métodos computacionais nas últimas décadas tal fenômeno proporcionou o 
desenvolvimento de novas ferramentas que servem de apoio para as práticas logísticas 
trazendo assim pontos positivos a execução e o controle logístico, proporcionado 
assim o desenvolvimento da tecnologia, hoje vem desempenhando um papel de 
destaque dentro das organizações, ofertando ferramentas de natureza computacional 
aos métodos logísticos que são empregados nas empresas, oferecendo assim para a 
nossa pesquisa os benefícios de sua adoção por parte das organizações, e suas 
ferramentas que tornam vitais para o sucesso dentro de um mercado cada vez mais 
competitivo. 
-se um espaço onde tudo está interligado grade parte desse nível de informação se 
deve a evolução computacional e a rede mundial de computadores. 
“A evolução da tecnologia da informação tornou possível 
um meio global de comunicação com total 
disponibilidade de informação, juntamente com a 
estabilidade de informações, juntamente com o 
estabelecimento de uma nova fronteira digital, para 
caminhar na direção de uma economia globalizada” (DI 
SERIO E DUARTE, 2001) 
A tecnologia vem atuando com um importante papel nas organizações nos processos 
de planejamento, implementação e controle de uma forma bem satisfatória tanto para 
o consumidor como para as empresas que adotam essa pratica. 
Dados estruturados 
Como o próprio nome diz, os dados estruturados são aqueles que possuem 
estruturas bem definidas, rígidas, pensadas antes da própria existência do dado que 
será carregado naquela estrutura. 
Não permitem que tipos de dados diferentes das estruturas preestabelecidas 
sejam carregados. Por exemplo, se a coluna de uma tabela foi criada para ser 
numérica, ela não aceitará dados textuais. 
Em sua maioria, dentro de seus sistemas, existem bancos de dados criados 
diretamente pelos usuários de ambientes e tecnologias analíticas (arquivos Excel, por 
exemplo). 
Exemplos: planilhas de Excel e tabelas de bancos de dados. 
Dados não estruturados 
Não possuem estruturas bem definidas, alinhadas, padronizadas, podendo ser 
compostos por diversos elementos diferentes dentro um todo (milhares de pixels 
únicos dentro de uma mesma foto de uma paisagem, por exemplo). 
Compreendem cerca de 80% de todos os dados existentes no mundo, 
exatamente porque são criados a partir do uso cotidiano das tecnologias na sociedade 
(mensagens de texto, selfies, áudios via WhatsApp, entre outros). 
Exemplos: fotos, áudios, vídeos, textos livres, emojis e stickers 
Como usar dados estruturados 
Antes de iniciar a análise de um conjunto de dados, é necessário compreendê-los, a 
fim de determinar as possíveis linhas de raciocínio a seguir. Porém, dependendo da 
estrutura dos dados, a forma de compreensão e análise deles será radicalmente 
diferente. 
Os dados estruturados possuem uma facilidade de análise implícita na sua existência. 
Considerando que sua estrutura não muda com frequência e que os dados carregados 
seguem padrões predeterminados, a análise não requer técnicas de interpretação ou 
conhecimentos estatísticos avançados. 
A estrutura predeterminada, entretanto, não quer dizer que o dado carregado, seu 
conteúdo, não seja complexo. 
Por exemplo, a regra de cálculo do Produto Interno Bruto (PIB) de um país é altamente 
complexa, apesar deste dado ser um valor numérico simples, com duas casas decimais. 
Como usar dados não estruturados 
Em contrapartida, os dados não estruturados possuem uma complexidade natural. 
Para materializar essa explicação, imagine 30 selfies da mesma pessoa, na mesma 
posição e paisagem arborizada. 
Agora pense, ao longo das imagens, sobre a quantidade de vezes que o cabelo dessa 
pessoa mudou de posição, ou os ângulos diferentes da luz, ou até mesmo a posição 
das folhas de uma árvore. Neste exemplo, tratamos apenas de fotos, mas o mesmo 
vale para áudios, vídeos, textos etc. 
Para que seja possível analisar estruturas que não possuem um padrão, você 
deve ensinar a máquina a compreender, interpretar e calcular, a partir de equações 
matemáticas, as características e os padrões daquilo que deseja analisar. 
É aí, no aprendizado de uma máquina (Machine Learning), que reside a complexidade 
de analisar dados não estruturados, ou seja, a capacidade de transformar uma 
equação matemática em algo interpretável, replicável e com acurácia estatística 
suficiente, a ponto de determinar que nas 30 selfies existem árvores ao fundo, um 
humano do gênero masculino e que está de noite, por exemplo. 
Para solucionar o estudo do caso 
Os banco de dados transacionais e operacionais trabalham com a arquitetura de dados 
estruturada, no caso dos perifericos industriais e escritorio são não estruturados o que 
e nessesario o SQl. 
Para a tomada de descisao sera utilizada DW ou PBI armazenando no data mining para 
a mineracao dos dados. 
 
 
Referencia 
 
DI SÉRIO, Luiz Carlos e DUARTE, Luis de C. M. Competindo em tempo e 
flexibilidade – casos de empresas brasileiras..In...CONSELHO LATINO – 
AMERICANO DE ESCOLAS DE ADMINISTRAÇÃO, 2002. Porto Alegre. 
Anais Porto Alegre. 2002. 1 CD ROM. 
https://www.digitalhouse.com/br/blog/deep-learning-exemplos-dados
https://www.digitalhouse.com/br/blog/o-que-e-machine-learning