Los datos no estructurados son información que no tiene una estructura predefinida. Es uno de los tres tipos principales de datos, junto con formatos estructurados y semiestructurados.

Los ejemplos de datos no estructurados incluyen registros de llamadas, transcripciones de chats, contratos y datos de sensores, ya que estos conjuntos de datos no están organizados de acuerdo con un modelo de datos preestablecido. Datos no estructurados Deben estandarizarse y estructurarse en columnas y filas para que sean legibles por máquina, es decir, estén listos para el análisis y la interpretación. Esto complica las cosas y genera múltiples desafíos con los datos no estructurados.

Los datos no estructurados tienen una importancia creciente, considerando más de 80% de los datos comerciales está disponible en un formato no estructurado. Si eso no fuera suficiente, los datos no estructurados son proyectado para crecer rápidamente en 2025 y más allá.

Además, no se trata solo del volumen; las fuentes de datos no estructurados contienen información valiosa. Las facturas de compra, por ejemplo, pueden ayudar a un proveedor de telecomunicaciones a segmentar a sus clientes en función de sus datos demográficos y económicos. Este es solo un ejemplo; los datos no estructurados se pueden utilizar de numerosas maneras para desentrañar patrones y tendencias con el fin de mejorar la toma de decisiones.

A pesar de su importancia, muchas empresas enfrentan problemas para acceder y utilizar datos no estructurados. Algunos desafíos que presentan estos datos son:

• Incapacidad para procesar volúmenes de datos crecientes
• Acceso a datos en silos
• Incumplimiento normativo
• Usabilidad de datos reducida
• Mayor vulnerabilidad a los ciberataques

Analicemos estos factores con más detalle y cómo las empresas pueden superarlos.

Superar los desafíos de los datos no estructurados

Desafío n.° 1: Incapacidad para procesar volúmenes de datos crecientes

Hoy en día, las empresas recopilan cantidades cada vez mayores de información. Se prevé que el volumen de datos globales aumente a 221 zettabytes de 2026Esto plantea el desafío de capturar estos datos con precisión y en el momento oportuno.

Las empresas necesitan capturar y almacenar datos no estructurados para extraer información valiosa. Pero sin una planificación y una solución de almacenamiento adecuadas, estos volúmenes de datos cada vez mayores ejercen presión sobre la capacidad de almacenamiento existente. Por supuesto, las soluciones de almacenamiento locales tradicionales no pueden manejar datos a escala de petabytes.

Ingrese al almacenamiento basado en la nube. La migración de datos a la nube es parte de un enfoque flexible y escalable para el almacenamiento de datos. Los almacenes de datos en línea ofrecen muchos beneficios, como la conectividad a múltiples fuentes de datos no estructurados, un análisis más rápido y una recuperación ante desastres más fluida.

Una sólida herramienta de integración de datos simplifica la conexión al almacenamiento en la nube. Astera Generador de canalización de datos agiliza la migración de datos a la nube mientras conserva la calidad de los datos en un entorno sin código. Además, sus capacidades de automatización permiten a los usuarios comerciales capturar y transferir datos no estructurados en tiempo real.

Desafío n.º 2: acceder a datos en silos

En el entorno de trabajo digitalizado de hoy, los empleados exigen mayor transparencia de sus empleadores. Los actos de privacidad como CPRA y GDPR han enfatizado la protección de la información de los empleados y la mejora del acceso de los empleados a sus datos.

Además, las solicitudes de los empleados para acceder a sus datos personales están aumentando. El desafío es proporcionar un acceso transparente a la información confidencial almacenada en silos de datos en múltiples destinos, como chats, correos electrónicos y registros de audio.

El primer paso para resolver este desafío es descubrir las fuentes de información de los empleados. El siguiente paso es combinar información dispar almacenada en múltiples sistemas y construir un único repositorio. Posteriormente, los empleadores deben implementar un mecanismo sólido de verificación de identidad y enmascaramiento de datos para evitar fugas de datos.

Gestionar éticamente los datos de los empleados, proporcionarlos a pedido y comunicar las nuevas leyes sobre la privacidad de los empleados ayuda a cultivar un entorno de confianza dentro de una organización.

Desafío n.° 3: incumplimiento normativo

Los datos no estructurados a menudo no se controlan, ya que son difíciles de almacenar y analizar. Según IDC, alrededor 90% de estos datos permanece sin utilizar, y la mayoría de las empresas desconocen dónde residen. Los datos no regulados pueden generar numerosos riesgos legales y de cumplimiento, por ejemplo:

• La información confidencial, como los detalles del cliente, puede perderse en una violación de datos si no se protege adecuadamente.
• El uso de datos no estructurados con fines comerciales puede socavar el consentimiento obtenido durante la recopilación de datos. Por ejemplo, el uso de facturas de clientes reales para mostrar la funcionalidad de un software es una violación de la privacidad que puede dar lugar a una demanda.
• Los datos sin clasificar pueden almacenarse en un almacenamiento secundario. Las regulaciones de privacidad requieren que las empresas almacenen información confidencial en su almacenamiento principal.
• El incumplimiento de las solicitudes de recuperación y eliminación de información por parte de los empleados puede dañar la reputación de una empresa.

El incumplimiento de las solicitudes de recuperación y eliminación de información por parte de los empleados puede dañar la reputación de una empresa. ¿Cómo pueden las empresas permanecer dentro de los límites de las leyes de privacidad? Priorizando la identificación de datos no etiquetados y capacitando a los trabajadores para reconocerlos y revisarlos.

Una empresa debe ubicar fuentes de datos no estructurados dentro de la empresa y establecer pautas sobre lo que constituye información de identificación personal (PII). Toda la información confidencial debe marcarse y almacenarse de forma segura y solo debe ser accesible para usuarios autorizados.

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Desafío # 4: Usabilidad de datos reducida

La usabilidad de datos reducida presenta otro desafío para utilizar datos no estructurados. Las empresas deben transformarse datos no estructurados en un formato legible por máquina antes de procesarlo. Estos datos también necesitan indexación y esquema para ser útiles. Los requisitos adicionales de procesamiento de datos aumentan el tiempo de comprensión, lo que puede provocar retrasos en la toma de decisiones.

Por ejemplo, los recibos escaneados no se pueden analizar directamente y se deben pasar a través de una herramienta de OCR para capturar los datos relevantes. Del mismo modo, las publicaciones en las redes sociales deben rasparse y convertirse en un formato estructurado para realizar un análisis de sentimiento.

Hoy en día, las herramientas de extracción de datos pueden automatizar la extracción, el procesamiento y la carga de datos, esencialmente todo el proceso. Estas soluciones pueden raspar y procesar datos no estructurados a escala. La mayoría de las empresas prefieren soluciones de código cero que les permitan estructurar datos no estructurados sin escribir ningún código.

Astera ReportMiner es una potente herramienta basada en inteligencia artificial que simplifica la extracción, el procesamiento y la gestión de datos no estructurados. Permite a los usuarios generar plantillas con un solo clic y garantiza la precisión y la integridad de los datos mediante controles exhaustivos de calidad de los datos.

Desafío # 5: Mayor vulnerabilidad a los ataques cibernéticos

Informe de tendencias de gobierno de datos de 2021 de Egnyte afirma que el crecimiento y la desorganización de datos sin control aumentan el riesgo cibernético. Esto es particularmente cierto para los datos no estructurados, ya que son más propensos a la mala gestión y se almacenan en sistemas de datos aislados.

Las pequeñas y medianas empresas corren un mayor riesgo de sufrir filtraciones de datos. Además de la pérdida de datos, los ciberataques pueden provocar la pérdida de confianza de los clientes y multas elevadas. Pueden dañar permanentemente la credibilidad y la reputación de una marca.

La solución al aumento de las amenazas a la seguridad de los datos no es solo fortalecer los protocolos de seguridad. Las empresas necesitan identificar datos dispersos y consolidarlos en un repositorio centralizado para minimizar la vulnerabilidad política. También deben crear un procedimiento para almacenar de forma segura los nuevos datos entrantes.

Una herramienta de integración de datos de extremo a extremo es una excelente opción para consolidar datos de múltiples fuentes no estructuradas. Elija una solución que ofrezca sólidas funciones de seguridad y permisos de usuario para garantizar la integridad y seguridad de los datos.

Además de los cinco desafíos mencionados anteriormente, existen otros obstáculos para utilizar los datos no estructurados de manera efectiva. Douglas Laney, una autoridad líder en datos y análisis, explicó algunos de estos desafíos en un seminario web reciente.

Cómo las empresas pueden utilizar datos no estructurados: una perspectiva de telecomunicaciones

Hemos discutido los desafíos de administrar datos no estructurados. Ahora veamos cómo estos datos pueden ayudar a crear valor. La industria de las telecomunicaciones es un caso excelente, ya que los proveedores de telecomunicaciones (telcos) recopilan grandes cantidades de información a través de datos de llamadas, redes y clientes. Esta información se puede analizar para extraer información valiosa.

Las empresas de telecomunicaciones predicen el riesgo de abandono de cada cliente analizando sus compras anteriores. Para predecir el abandono de clientes, es necesario comparar los datos de los clientes actuales con los de los clientes que abandonaron la empresa y crear un modelo de predicción mediante un algoritmo de clasificación. En consecuencia, las empresas de telecomunicaciones pueden identificar a los clientes con un alto riesgo de abandono mediante paquetes personalizados.

La segmentación proactiva puede reducir significativamente la pérdida de clientes y ahorrar tiempo y dinero a la hora de atraer nuevos clientes. Otros beneficios incluyen una base de clientes más satisfecha con un LTV más alto.

Hay otras aplicaciones de la minería de datos además de la predicción de abandono. Al analizar los registros de detalles de llamadas, pueden encontrar los lugares más llamados por sus clientes. Quizás un gran subconjunto de clientes hace llamadas regulares a España. Estos conocimientos les ayudan a diseñar planes de llamadas internacionales relevantes.

Aborde los desafíos de los datos no estructurados con Astera

El análisis de datos ayuda a descubrir información rentable para los proveedores de telecomunicaciones. Hay beneficios adicionales además de la elaboración de campañas de marketing relevantes. Los conocimientos obtenidos del análisis de datos pueden ayudar a reducir el fraude de llamadas y mejorar la optimización de la red.

Sin embargo, el análisis efectivo requiere conjuntos de datos estructurados y limpios. Incluso la herramienta analítica más poderosa será ineficaz sin datos precisos. La extracción, preparación y combinación de datos de múltiples fuentes es esencial para ver una imagen completa.

Una herramienta de nivel empresarial impulsada por IA como Astera Data Pipeline Builder puede mejorar significativamente la forma en que las empresas utilizan sus datos estructurados y no estructurados para obtener información. ADPB potencia a las empresas combinando y estandarizando datos de distintas fuentes, preparándolos para el análisis y garantizando que estén listos para una variedad de aplicaciones posteriores.

La herramienta también admite distintas latencias de datos, cuenta con herramientas de preparación de datos basadas en la nube y permite a los usuarios desarrollar y automatizar procesos utilizando comandos en inglés. Astera Data Pipeline Builder está diseñado para ahorrar tiempo y aumentar la precisión en los procesos ETL, ELT y preparación de datos.

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