[ad_1]
Haga clic aquí para obtener más información sobre el autor Daniel Martin.
¡La cantidad de datos generados en el mundo digital aumenta minuto a minuto! Esta enorme cantidad de datos se conoce como «big data». Podemos clasificar los datos como estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los datos estructurados o semiestructurados son relativamente fáciles de almacenar, procesar y analizar. Sin embargo, este no es el caso de los datos no estructurados. Por definición, no tiene una estructura predefinida, por ejemplo, imágenes, archivos de audio y grabaciones de video.
Este artículo describe los desafíos de tratar con datos no estructurados en diferentes dimensiones. Como ejemplos, aquí hay una lista de herramientas que lo ayudarán a comenzar en este dominio: herramientas de base de datos, herramientas de prueba de automatización, herramientas de análisis de datos y más. Con una comprensión de estas herramientas, puede explorar las diversas dimensiones en las que las entidades trabajan, directa o indirectamente, con tecnologías que admiten datos no estructurados.
Análisis de datos sobre datos no estructurados: desafíos
Hay varios desafíos que superar cuando se trabaja con datos no estructurados:
- Este tipo de datos es crudo y desorganizado.
- Es difícil saber si los datos son relevantes.
- Es difícil encontrar datos de buena calidad.
- Encontrar información e indexarla es un desafío.
- Se requiere procesamiento adicional.
Era difícil hacer análisis de datos sobre datos no estructurados hasta que aparecieron las tecnologías modernas con inteligencia artificial, inteligencia artificial, etc. Las herramientas de big data ahora están disponibles para respaldar, extraer, procesar, almacenar y valorar los datos.
Este artículo también proporciona ejemplos de herramientas que pueden utilizar los proyectos.
Ejemplos de datos no estructurados
Aquí hay un hecho que lo confundirá: ¿Sabía que el 80 por ciento de los datos generados en Internet son datos no estructurados?
¡El hecho desafortunado y no tan maravilloso es que todavía hay una gran parte de estos datos que no se han utilizado para obtener valor comercial! Esto es motivo de preocupación, ya que la empresa no extrae soluciones de los datos en lugar de proporcionar beneficios comerciales.
Sin embargo, la buena noticia es que la tecnología se está moviendo lo suficientemente rápido como para convertir los datos no estructurados en una realidad.
¿Cómo se ven los datos no estructurados? Aquí hay unos ejemplos:
- Medios que son ricos: Por ejemplo, datos meteorológicos, datos de análisis espacial y más que consisten en formatos de datos de imagen, audio y video.
- Datos de IoT: Por ejemplo, datos de sensores, información de ticker y más
- Datos generados por redes sociales: Por ejemplo, datos que incluyen la actividad del usuario, análisis de opiniones y más
De hecho, es un desafío hacer asociaciones, comparaciones, correlaciones y analizar este tipo de datos.
Tome el ejemplo de las publicaciones en las redes sociales. ¿Cómo cree que podemos derivar un valor de los datos generados? Aquí hay algunas preguntas que podemos hacer:
- ¿Cuántas publicaciones son tendencia sobre un tema en particular?
- ¿A cuántas publicaciones les gusta / no me gusta?
Este tipo de análisis es sencillo. Sin embargo, si analizáramos aspectos como:
- Para Facebook, ¿cuántas personas muestran emociones positivas sobre un tema de tendencia en el área de comentarios?
- Para Twitter: una organización puede analizar los tweets para comprender la satisfacción del cliente relacionada con un producto.
En un caso de uso como el anterior, entra en juego el análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos se basa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje automático. Ayudan a determinar qué emociones están detrás de las publicaciones en las redes sociales. Sobre esta base, las empresas pueden derivar estrategias de marketing, determinar la satisfacción del cliente y mucho más.
Aunque este tipo de datos no es tan fácil de manejar, contamos con tecnologías avanzadas que puede utilizar para guiar y respaldar sus decisiones comerciales. Según los datos recuperados, las organizaciones ahora pueden hacer sugerencias, correlaciones, similitudes y más.
Almacenamiento, procesamiento y uso de datos no estructurados en varias dimensiones: recorrido por la herramienta
Los datos no estructurados no se pueden almacenar en bases de datos relacionales tradicionales y almacenes de datos porque no se asignan al tipo de datos de columna de fila. También ocupan mucho espacio de almacenamiento. Sin embargo, existen herramientas como las que se mencionan a continuación que admiten datos no estructurados en múltiples dimensiones:
- Herramientas de Big Data: Por ejemplo, Hadoop puede almacenar y procesar datos no estructurados, complejos y en constante cambio.
- Bases de datos NoSQL: Por ejemplo, MongoDB es una base de datos NoSQL basada en documentos, Redis es una base de datos NoSQL basada en valores clave y Neo4j es gráfica.
- Lagos de datos: Los datos no estructurados también se almacenan en lagos de datos. Aquí los datos se integran en su formato sin procesar. Empresas como Google, Oracle y Teradata ofrecen soluciones de almacenamiento de lago de datos.
A continuación, se muestran algunas herramientas populares que se pueden utilizar para realizar operaciones en los datos:
- Apache Flume Ayuda a importar, agregar y mover datos no estructurados a Hadoop HDFS. Por ejemplo, puede usarlo para recuperar un flujo de datos en vivo en ejecución.
- TormentaTormenta
también permite incluir datos no estructurados en Hadoop. Este sistema basado en eventos se basa en el concepto de pernos y picos. - Chispa – chispear es otra alternativa para agregar datos no estructurados a Hadoop.
Todas estas herramientas proporcionan alta disponibilidad, escalabilidad y seguridad, que son fundamentales para las empresas.
Las plataformas externas como las siguientes también funcionan a la perfección con datos no estructurados:
- Software de inteligencia empresarial: Estas herramientas pueden analizar, extraer e informar para ayudar a las organizaciones a inferir decisiones comerciales a partir de datos no estructurados. Por ejemplo, Zoho Analytics y YellowFin son herramientas populares para ayudar en esto.
- Herramientas de integración de datos: Estas herramientas van un paso más allá al combinar datos no estructurados de múltiples fuentes para analizarlos más tarde para casos de uso empresarial. SAP Data Integrator, Hevo Data y Microsoft Azure son algunas de las herramientas más populares.
- Herramientas de DataOps: Cuando las personas, los procesos y las tecnologías trabajan juntos para proporcionar a las organizaciones y empresas datos útiles a lo largo de todo el ciclo de uso de datos, se crea DataOps. Por ejemplo, IBM CloudPak for Data Help da soporte a estas características.
- Herramientas de automatización de pruebas: Muchas herramientas de la nueva era que ayudan a automatizar las actividades de prueba también tienen capacidades de integración con bases de datos que admiten datos no estructurados. Por ejemplo, la herramienta TestProject se puede integrar con la base de datos Teradata, la base de datos Oracle, la base de datos PostgreSQL y más.
Conclusión
Los macrodatos están creciendo muy rápidamente en la actualidad. Entre los tipos de datos, uno de los mayores desafíos es aprovechar el valor de los datos no estructurados debido a su complejidad. Los datos no estructurados generados constituyen la mayoría de los datos y, por lo tanto, no se pueden ignorar. Los datos no estructurados son fundamentales para que todas las organizaciones y empresas tomen decisiones informadas y analicen los datos.
Sin embargo, ahora tenemos la suerte de que están evolucionando tecnologías que pueden analizar datos no estructurados y aprovecharlos al máximo para ayudar a las empresas a desarrollar un ideal basado en datos. Por ejemplo, el análisis avanzado y el aprendizaje profundo pueden ayudar a identificar contenido, emociones y más. Por lo tanto, las empresas han comenzado a utilizar sus datos analizados para prosperar y crecer con la mentalidad de investigar, procesar y utilizar este valioso producto. Por lo tanto, ¡tenemos que decodificar aún más los datos no estructurados en todas las dimensiones posibles! Mejorar el ciclo de vida de los datos es fundamental para cualquier empresa. Por lo tanto, debemos centrarnos en aprovechar al máximo estos valiosos datos.
