¿Qué son los datos no estructurados?

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son información en muchas formas diferentes que no siguen los modelos de datos tradicionales, lo que dificulta su almacenamiento y administración en una base de datos relacional convencional.

La gran mayoría de los nuevos datos generados en la actualidad no están estructurados, lo que crea nuevas plataformas y herramientas para administrarlos y analizarlos. Estas herramientas facilitan que las empresas aprovechen los datos no estructurados para la inteligencia empresarial (BI) y las aplicaciones de análisis.

Los datos no estructurados tienen una estructura interna, pero no contienen un modelo o esquema de datos predeterminado. Puede ser textual o no textual. Puede ser generado por humanos o por máquinas.

Uno de los tipos más comunes de datos no estructurados es el texto. El texto no estructurado se genera y recopila en una variedad de formas, incluidos documentos de Word, mensajes de correo electrónico, presentaciones de PowerPoint, respuestas a encuestas, transcripciones de las interacciones del centro de llamadas y publicaciones de blogs y sitios web de redes sociales.

Tipos de datos no estructurados

Otros tipos de datos no estructurados incluyen archivos de imágenes, audio y video. Los datos de máquina son otra categoría de datos no estructurados que está creciendo rápidamente en muchas empresas. Por ejemplo, los archivos de registro de sitios web, servidores, redes y aplicaciones, especialmente los móviles, proporcionan una gran cantidad de datos de actividad y rendimiento. Además, las empresas recopilan y analizan cada vez más datos de sensores en plantas de fabricación y otros dispositivos conectados a IoT.

Para obtener más información sobre los conceptos básicos de los datos no estructurados, consulte «Almacenamiento 101: datos no estructurados y sus requisitos de almacenamiento. «

Datos estructurados frente a datos no estructurados

Las principales diferencias entre los datos estructurados y no estructurados incluyen el tipo de análisis para el que se pueden utilizar, el esquema utilizado, el tipo de formato y la forma en que se almacenan. Datos estructurados tradicionales como Los datos transaccionales, como los de los sistemas financieros y otras aplicaciones comerciales, siguen un formato rígido para garantizar un procesamiento y análisis coherentes. Los registros de datos no estructurados, por otro lado, se pueden administrar en formatos no estandarizados.

Los datos estructurados se almacenan en una base de datos relacional (RDBMS) que proporciona acceso a puntos de datos relacionados a través de columnas y tablas. Por ejemplo, la información del cliente que se almacena en una tabla y se clasifica por números de teléfono, direcciones u otros criterios se considera datos estructurados.

Otros ejemplos de sistemas de datos estructurados incluyen sistemas de reserva de viajes, registros de inventario y transferencias de reserva.

Debido a que esta información está categorizada, tanto los humanos como los algoritmos la consideran más accesible al analizar datos. Los administradores de bases de datos a menudo utilizan Structured Query Language (SQL), que permite búsquedas efectivas de datos estructurados en bases de datos relacionales.

Diferencias clave entre datos estructurados y no estructurados

Los datos estructurados y no estructurados a menudo se pueden usar juntos. Por ejemplo, una tabla estructurada con datos de clientes podría importarse a un sistema CRM (Customer Relationship Management) no estructurado.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados no están estructurados en gran medida, pero utilizan etiquetas y marcas internas que separan y distinguen varios elementos de datos y los organizan en pares y jerarquías.

El correo electrónico es un ejemplo común. Con los metadatos utilizados en un correo electrónico, las herramientas de análisis pueden clasificar y buscar palabras clave fácilmente. Los datos de sensores, los datos de las redes sociales, los lenguajes de marcado como las bases de datos XML y NoSQL son ejemplos de datos no estructurados que evolucionan para una mejor capacidad de búsqueda y pueden verse como datos semiestructurados.

¿Para qué se utilizan los datos no estructurados?

Por su propia naturaleza, los datos no estructurados no son adecuados para aplicaciones de procesamiento de transacciones que con frecuencia procesan datos estructurados. En cambio, se utiliza principalmente para BI y análisis. Una aplicación popular es el análisis de clientes. Los minoristas, fabricantes y otras empresas analizan datos no estructurados para mejorar la experiencia del cliente y permitir un marketing dirigido. También realizan análisis de sentimiento para comprender mejor a los clientes e identificar las actitudes hacia los productos, el servicio al cliente y las marcas de la empresa.

El mantenimiento predictivo es un caso de uso de análisis emergente para datos no estructurados. Por ejemplo, los fabricantes pueden analizar los datos de los sensores para detectar fallas en los dispositivos antes de que ocurran en los sistemas operativos de la planta o en los productos terminados in situ. Las tuberías de energía también se pueden monitorear y verificar para detectar posibles problemas utilizando datos no estructurados de sensores de IoT.

Al analizar los datos de registro de los sistemas de TI, se destacan las tendencias de uso, se identifican las limitaciones de capacidad y se identifica la causa de los errores de aplicación, fallas del sistema, cuellos de botella de rendimiento y otros problemas. El análisis de datos no estructurados también ayuda a los esfuerzos de cumplimiento normativo, en particular para ayudar a las organizaciones a comprender qué contienen los documentos y registros corporativos.

Tecnologías y plataformas de datos no estructurados

En el pasado, los datos no estructurados solían quedar atrapados en sistemas de gestión de documentos aislados, dispositivos de fabricación individuales y similares, lo que hacía que los llamados datos oscuros no estuvieran disponibles para el análisis.

Con el desarrollo de plataformas de big data, sobre todo clústeres de Hadoop, bases de datos NoSQL y Amazon Simple Storage Service (S3), las cosas cambiaron. Proporcionan la infraestructura necesaria para procesar, almacenar y administrar grandes cantidades de datos no estructurados sin la necesidad de un modelo de datos y un esquema de base de datos comunes.

Herramientas de análisis de datos no estructurados de próxima generación

Se utilizan diversas técnicas y herramientas de análisis para analizar datos no estructurados en entornos de big data. Otras técnicas que juegan un papel en el análisis de datos no estructurados incluyen la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo.

Las herramientas de análisis de texto buscan patrones, palabras clave y sentimientos en los datos de texto. En un nivel más avanzado, la tecnología de procesamiento del lenguaje natural es una forma de inteligencia artificial que busca comprender el significado y el contexto en el texto y el lenguaje humano, cada vez más con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo que utilizan redes neuronales para analizar datos.

Las herramientas más nuevas pueden agregar, analizar y consultar todo tipo de datos para proporcionar una mejor perspectiva de los datos corporativos y una mejor toma de decisiones. Algunos ejemplos son:

Para obtener más información sobre cómo su empresa puede utilizar los datos no estructurados en su beneficio, consulte «Gestión de datos no estructurados para mejorar el rendimiento y reducir los costos».

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *