Cuando hablamos de datos o análisis, a menudo se discuten los términos datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estas son las tres formas de datos que ahora se han vuelto relevantes para todo tipo de aplicaciones comerciales. Los datos estructurados existen desde hace algún tiempo, y los sistemas y los informes tradicionales todavía se basan en esta forma de datos.

Sin embargo, ha habido un rápido aumento en la generación de fuentes de datos semiestructurados y no estructurados en los últimos años, debido al auge de Big Data. Como resultado, cada vez más empresas buscan llevar su inteligencia empresarial y análisis al siguiente nivel al incluir las tres formas de datos.

• Datos estructurados frente a datos semiestructurados frente a datos no estructurados
• Diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Esta publicación de blog examinará las diferencias entre datos estructurados y no estructurados, y cómo las herramientas modernas nos permiten analizar y procesar estos diferentes formatos de datos.

Datos estructurados frente a datos semiestructurados frente a datos no estructurados

Vayamos a lo básico:

Datos estructurados frente a datos semiestructurados frente a datos no estructurados (Fuente: The Data Wiki)

¿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 significa que los datos estructurados son más interdependientes y menos flexibles. Ahora veamos más ejemplos de datos estructurados.

Ejemplos de datos estructurados

Este tipo de datos es generado tanto por humanos como por máquinas. Hay numerosos ejemplos de datos estructurados de máquinas, como datos de POS como cantidad, códigos de barras y estadísticas de weblog. Del mismo modo, cualquier persona que trabaje con datos habría utilizado hojas de cálculo una vez en su vida, que es un caso clásico de datos estructurados generados por humanos. Debido a la organización de los datos estructurados, es más fácil de analizar que los datos semiestructurados y no estructurados.

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¿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. Contiene elementos que pueden dividir los datos en jerarquías separadas. De manera similar, en las fotografías digitales, la imagen no tiene una estructura predefinida en sí misma, sino que tiene ciertos atributos estructurales que las hacen semiestructuradas. F

Por ejemplo, si toma una foto desde un teléfono inteligente, tendría algunos atributos estructurados como geoetiquetado, ID de dispositivo y sello de fecha y hora. Después de guardarlas, puede asignar etiquetas a imágenes como 'mascota' o 'perro' para proporcionar una 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 se definen como datos presentes en forma absoluta sin procesar. Estos datos son difíciles de procesar debido a su compleja organización y formato.

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, el significado de datos estructurados son datos que siguen modelos de datos predefinidos y son fáciles de analizar. Los ejemplos de datos estructurados incluirían nombres de clientes ordenados alfabéticamente y números de tarjetas de crédito debidamente organizados. Después de comprender la definición de datos no estructurados, veamos algunos ejemplos.

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 de naturaleza categórica y característica. Por ejemplo, los datos de las redes sociales o los 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 que puede ser útil para que las empresas controlen el cumplimiento de las políticas. Es por eso que las empresas extraen y almacenan datos no estructurados en almacenes de datos (también llamados lagos de datos) para su análisis.

Diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Comprendamos la diferencia entre datos estructurados y no estructurados y datos semiestructurados usando una analogía de entrevistas. Podemos hacer esto mirando algunos ejemplos de datos estructurados y no estructurados en el mundo real. Suponga que existen tres tipos de entrevistas de trabajo: entrevistas 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.
• Gestión de transacciones: En datos estructurados, la concurrencia de datos está disponible y, por lo tanto, generalmente se prefiere para el proceso multitarea. En datos semiestructurados, la transacción se adapta desde DBMS, pero aún así, la concurrencia de datos no está disponible. Por último, en los datos estructurados no está presente la gestión de transacciones ni la concurrencia 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.

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El resultado es que puede traducir los datos de entrada de su base de datos, documentos, correos electrónicos, archivos PDF y varios otros formatos en un flujo constante de información de salida que los gerentes pueden usar para tomar decisiones comerciales clave.

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En resumen, es esencial que las empresas comprendan la diferencia entre datos estructurados, no estructurados y datos semiestructurados. Necesitan analizar las tres formas de datos para mantenerse por delante de su competencia y aprovechar al máximo su información.

Astera ofrece una herramienta de extracción de datos de extremo a extremo impulsada por IA que ayuda con la extracción de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. También convierte datos no estructurados a formato estructurado en una interfaz fácil de usar.

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