¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son información que ha sido formateada y transformada en un modelo de datos bien definido. Los datos brutos se asignan en campos prediseñados que luego se pueden extraer y leer a través de SQL fácilmente. Las bases de datos relacionales SQL, que consisten en tablas con filas y columnas, son el ejemplo perfecto de datos estructurados.

El modelo relacional de este formato de datos utiliza memoria, ya que minimiza la redundancia de datos. Sin embargo, esto también implica que los datos estructurados son más interdependientes y menos flexibles.

Ejemplos de datos estructurados

Este tipo de datos es generado tanto por humanos como por máquinas. Existen numerosos ejemplos de datos estructurados provenientes de máquinas, como datos de puntos de venta (TPV), como cantidades, códigos de barras y estadísticas de blogs. De igual manera, cualquiera que trabaje con datos habrá usado hojas de cálculo alguna vez en su vida, lo cual constituye un ejemplo clásico de datos estructurados generados por humanos. Debido a la organización de los datos estructurados, son más fáciles de analizar que los datos semiestructurados y no estructurados.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Es posible que no siempre encuentre que sus conjuntos de datos estén estructurados o no estructurados. Los datos semiestructurados o datos parcialmente estructurados son otra categoría entre datos estructurados y no estructurados. Los datos semiestructurados son un tipo de datos que tienen algunas características consistentes y definidas.

No se limita a una estructura rígida como la necesaria para bases de datos relacionalesLas empresas utilizan propiedades organizativas como metadatos o etiquetas semánticas con datos semiestructurados para que sean más manejables. Sin embargo, aún contienen cierta variabilidad e inconsistencia.

Ejemplos de datos semiestructurados

Un ejemplo de datos en formato semiestructurado son los archivos delimitados. Estos contienen elementos que permiten descomponer los datos en jerarquías independientes. De igual manera, en las fotografías digitales, la imagen no tiene una estructura predefinida, sino ciertos atributos estructurales que la hacen semiestructurada.

Por ejemplo, si tomas una foto con un smartphone, esta tendrá atributos estructurados como geoetiqueta, ID del dispositivo y fecha y hora. Después de guardarlas, puedes asignar etiquetas a las imágenes, como "mascota" o "perro", para darles estructura.

En algunas ocasiones, los datos no estructurados se clasifican como datos semiestructurados porque tienen uno o más atributos de clasificación.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados existen en su formato nativo sin procesar, sin una organización predefinida. De acuerdo con GartnerEsto representa entre el 80 y el 90 % de todos los datos empresariales nuevos y está creciendo tres veces más rápido que los datos estructurados.

Estos datos son difíciles de procesar con herramientas tradicionales, pero contienen información contextual valiosa que los datos estructurados no pueden capturar: sentimiento del cliente, patrones visuales, matices conversacionales y tendencias emergentes.

Los datos no estructurados incluyen publicaciones en redes sociales, chats, imágenes satelitales, datos de sensores de IoT, correos electrónicos y presentaciones. Gestión de datos no estructurados toma estos datos para organizarlos de manera lógica y predefinida en el almacenamiento de datos. Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a comprender los datos no estructurados que existen en un formato escrito.

Por el contrario, los datos estructurados se refieren a datos que siguen modelos predefinidos y son fáciles de analizar. Ejemplos de datos estructurados incluyen nombres de clientes ordenados alfabéticamente y números de tarjetas de crédito correctamente organizados.

Ejemplos de datos no estructurados

Los datos no estructurados pueden ser cualquier cosa que no esté en un formato específico. Puede ser un párrafo de un libro con información relevante o una página web. Un ejemplo de datos no estructurados también podrían ser los archivos de registro que no son fáciles de separar. Los comentarios y las publicaciones en las redes sociales tampoco están estructurados.

A continuación se muestra un ejemplo de datos no estructurados de un archivo de registro:

38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203

mié 23 de septiembre de 2020 05:21:01 GMT+0500

Los datos no estructurados son cualitativos, no cuantitativos, por lo que en su mayoría son categóricos y característicos por naturaleza.

Por qué esto es importante para las empresas

Los datos no estructurados revelan información difícil de capturar en formatos estructurados. El sentimiento en redes sociales predice las tendencias del mercado antes de que se reflejen en los datos de ventas. Los patrones de tickets de soporte identifican problemas con los productos antes de que se agraven. Las grabaciones de llamadas de clientes capturan objeciones que las encuestas pasan por alto.

Informe de organizaciones con lagos de datos:

• 41% de ganancias en ventaja competitiva
• Reducción de costes del 37%
• 35% de mejora en la experiencia del cliente
• 33% mejor respuesta a oportunidades y amenazas

¿El reto? Más del 95% de las empresas Reconocen que gestionar datos no estructurados es difícil y muchos gastan más del 30% de su presupuesto de TI en almacenamiento y gestión.

Los datos de redes sociales o sitios web pueden ayudar a predecir futuras tendencias de compra o determinar la efectividad de una campaña de marketing. Otro ejemplo de análisis de datos no estructurados es la detección de patrones en correos electrónicos y chats fraudulentos, lo cual puede ser útil para que las empresas supervisen el cumplimiento de las políticas. Las empresas extraen y almacenan datos no estructurados en almacenes de datos (también llamados data lakes) para su análisis.

La diferencia entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Considere tres tipos de entrevistas de trabajo: no estructuradas, semiestructuradas y estructuradas.

En una entrevista de formato no estructurado, las preguntas que se hacen son completamente a elección del entrevistador. Puede decidir las preguntas que quiere hacer y el orden en que las hará. Los ejemplos populares de preguntas no estructuradas incluyen "Cuéntame sobre ti" y "Describe tu rol ideal".

Otro tipo es una entrevista estructurada. En este caso, el entrevistador seguirá estrictamente un guión creado por el departamento de recursos humanos y utilizará el mismo guión para todos los candidatos. Del mismo modo, los datos estructurados frente a los no estructurados siguen un formato organizado con un esquema menos flexible.

El tercer tipo son los datos semiestructurados. En una entrevista semiestructurada, el entrevistador combinará los elementos de las entrevistas estructuradas y no estructuradas. Incluiría los elementos cuantitativos y de consistencia, similar a una entrevista estructurada.

Sin embargo, al mismo tiempo, al igual que los datos semiestructurados, las entrevistas estructuradas tendrán la flexibilidad de personalizar las preguntas según la situación. Para reiterar, la principal diferencia entre los datos no estructurados y semiestructurados es que los datos no estructurados no siguen un formato predefinido, mientras que los datos semiestructurados solo están parcialmente desestructurados.

Los siguientes puntos destacan las diferencias entre los datos estructurados frente a los datos no estructurados frente a los datos semiestructurados:

• Organización: Los datos estructurados están bien organizados. Por lo tanto, tiene el más alto nivel de organización. Los datos semiestructurados están parcialmente organizados; por lo tanto, el nivel de organización es menor que el de los datos estructurados pero mayor que el de los datos no estructurados. Por último, la última categoría no está organizada en absoluto.
• Flexibilidad y escalabilidad: Los datos estructurados dependen de una base de datos relacional o de un esquema, por lo que son menos flexibles y difíciles de escalar, mientras que los datos semiestructurados son más flexibles y fáciles de escalar que los datos estructurados. Sin embargo, los datos no estructurados no tienen un esquema que los convierta en los más flexibles y escalables de los otros dos.
• Versionado: Dado que los datos estructurados se basan en una base de datos relacional, el control de versiones se realiza sobre tuplas, filas y tablas. Por otro lado, en los datos semiestructurados, las tuplas o los gráficos son posibles, ya que solo se admite una base de datos parcial. Por último, en los datos no estructurados, es probable que el control de versiones sea un dato completo, ya que no hay soporte de base de datos.

Históricamente, las empresas sólo se han centrado en extraer y analizar información a partir de datos estructurados. Sin embargo, con el crecimiento de los datos semiestructurados y no estructurados, las empresas ahora necesitan buscar una solución que pueda ayudarlas a analizar los tres tipos de datos.