Vantagens dos dados estruturados

Em 1976, o cientista suíço da computação definiu que Algoritmos + Estrutura de Dados = Programas (este é o título de seu famoso livro). A equação é básica e continua válida para armazenar e trabalhar dados de forma organizada no imenso e continuamente crescente universo do big data. Por serem quantitativos e organizados geralmente em layout tabular, podem ser processados por computador e facilitam a análise de uma enorme quantidade de informações.

Os analistas determinam os atributos de cada pacote de dados que podem ser relacionados a outros pacotes, gerando variáveis interpretativas. Além da facilidade de uso e eficiência de armazenamento, sistemas de dados estruturados como arquivos Excel, Bancos de dados SQL (Structured Query Language, ou linguagem de consulta estruturada), tags para SEO, controle e de inventário etc. permitem adicionar capacidade de armazenamento e processamento na medida em que o volume de dados coletados aumenta.

Os dados estruturados podem, ainda, ser analisados por algoritmos de machine learning que identificam padrões comuns para business intelligence. As estruturas de dados mais utilizadas nesses processos e que tornam os dados relacionáveis são: arrays, pilhas, filas, listas vinculadas, árvores, grafos, tries e hashtables.

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