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Você sabe quais são as Estruturas de Dados mais relevantes e porque é importante estruturar dados?
Dados são elementos representativos que indicam fatos, números, estatísticas, observações ou qualquer outra forma de informação crua.
No mundo empresarial, eles são coletados, armazenados e processados para revelar insights valiosos, tendências e padrões que auxiliam na tomada de decisão estratégica e condução dos negócios.
Como existem muitos dados diferentes que uma empresa pode coletar por dia, é importante que os profissionais de dados estruturem todos eles, de modo que o seu acesso, a sua aplicabilidade e a sua análise sejam o mais simples possível.
No artigo de hoje, explicamos o que são Estruturas de Dados, quais são as mais utilizadas e como facilitar a estruturação de dados a partir de ferramentas inteligentes. Boa leitura!
O que são Estruturas de Dados?
Estruturas de Dados nada mais são do que contêineres digitais que armazenam dados em diferentes formatos.
Esses contêineres funcionam como uma espécie de “biblioteca digital”, que empacota e separa os dados conforme as suas naturezas e especificações.
Como mencionado acima, existem diferentes dados que uma empresa pode gerar/coletar durante suas operações. Números reais, números inteiros, booleanos, caracteres, vetores, matrizes, classes e enumerações são apenas alguns exemplos.
Para conseguir usar cada um deles corretamente e conquistar observabilidade de dados, é necessário filtrá-los, ordená-los e armazená-los em grupos para que o seu acesso, a sua manipulação e o seu uso sejam menos complexos.
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Quais são os principais tipos de Estruturas de Dados?
Existem diferentes Estruturas de Dados que podem ser usadas pelos profissionais de dados. Abaixo, separamos as principais:
Listas e Vetores
A estrutura “listas” é versátil e pode ser adequada para organizar dados de diferentes naturezas e formatos. Ela ordena valores que podem ser acessados sequencialmente, seguindo uma ordem cronológica em que foram inseridos.
Na estrutura “vetores”, os dados também são ordenados em listas. A diferença é que aqui, a estrutura já apresenta um tamanho predefinido, enquanto as “listas” possuem formatos mais flexíveis e dinâmicos.
Árvores
A estrutura de dados “árvore” é considerada uma das mais complexas, pois se ramifica em diversas direções. Visualmente, ela se assemelha a um organograma, onde a raiz representa o ponto inicial da estrutura dos dados e os ramos se estendem a partir dessa base.
Existem dois tipos principais de árvores. O primeiro é a “árvore binária”, na qual é possível gerar, no máximo, duas ramificações. Nessa estrutura não existe uma regra para inserir os nós na árvore.
O segundo é a “árvore binária de busca”, que, assim como a árvore binária, também possui no máximo duas ramificações. Entretanto, aqui ela é organizada com base em princípios, cumprindo a seguinte regra: já que existe raiz, deve-se inserir valor a essa raiz.
Grafos
Essa estrutura de dados consiste em um conjunto de nós, também chamados de vértices, que podem ou não estar ordenados. Essa rede de conexões permite a criação de modelos complexos de dados para atender a diversas aplicações. Cada nó em um grafo pode representar um tipo de dado específico ou referência.
Pilhas
Nessa estrutura, os dados são todos “empilhados”, o que significa que a adição e a remoção dos dados só podem ser realizadas a partir do topo e nunca através da base. Funciona praticamente como o método de estoque UEPS, sendo o último dado a entrar, o primeiro a sair.
Filas
A estrutura “Filas” também é uma coleção ordenada de dados, porém, aqui o acréscimo e a remoção dos dados sempre devem ser executados a partir da base e jamais pelo topo. Desse modo, pode-se dizer que funciona mais ou menos como o método de estoque FIFO, (first in, first out), sendo o primeiro dado a entrar eo primeiro a sair.
Tabelas Hash
As “Tabelas Hashing” buscam compactar e armazenar cada tipo de dado a um índice ou numerador específico. A proposta dessa estrutura é simplificar e agilizar a busca pelos dados, pesquisando cada um dos valores por suas respectivas chaves.
Importância da estrutura de dados na resolução de problemas
Independentemente do problema computacional que os profissionais de dados estiverem enfrentando, eles terão que lidar com dados em algum momento para resolver esses problemas.
Caso os dados da base estejam desestruturados, é bem provável que eles demorem para solucionar esses impasses, e que muitos de seus processos internos, projetos e atividades operacionais sejam afetados.
Vamos considerar, por exemplo, um sistema de logística de transporte, onde é importante otimizar as rotas para minimizar custos. Nesse cenário, a estrutura de dados conhecida como “grafo ponderado” se torna fundamental. Cada local de entrega pode ser representado como um nó, e as conexões entre eles, as rotas possíveis, têm pesos que indicam o custo associado.
Agora, para resolver o problema de encontrar a rota mais eficiente, é necessário aplicar um algoritmo que se relacione a essa estrutura, como o “algoritmo de caminho mínimo”. Ele utiliza os pesos das arestas para determinar a rota com o menor custo, permitindo a tomada de decisão estratégica na otimização das entregas.
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Como melhorar o processo de estruturação de dados?
Existem muitas ferramentas que podem ser usadas pelos profissionais de dados para melhorar o processo de Estruturas de Dados. O DHuO Data, por exemplo, é uma dessas tecnologias.
Desenvolvido pela Engineering, a solução permite coletar e carregar dados a partir de mais de 300 tipos de conectores, otimizando a construção de pipeline de dados.
A partir da ferramenta também é possível qualificar os dados — combinando-os e separando-os em conjuntos —, e transformar os dados para garantir a consistência dos modelos.
É possível ainda gerenciar todos os modelos de dados, visualizá-los e compartilhar dashboards e gráficos com outras equipes para incentivar a análise colaborativa.
Dados são ativos que precisam ser estruturados corretamente para gerar informações valiosas e potencializar tomada de decisão. Saiba mais sobre o DHuO Data e comece a estruturar hoje mesmo seus dados!
