Según la revista GartnerEntre el 80 y el 90 % de los datos del mundo actual no están estructurados y crecen a un ritmo anual del 61 %. Para ilustrarlo mejor, las bases de datos empresariales estructuradas pueden constar de hasta decenas de terabytes de datos (incluidas las copias de seguridad y los registros duplicados). Pero cuando hablamos de conjuntos de datos no estructurados, como los generados a partir de dispositivos IoT, el tamaño puede ser de hasta XNUMX terabytes. exabytes (millones de terabytes).

Este gran volumen y complejidad hacen que la gestión de datos no estructurados sea cada vez más importante para organizaciones de todos los tamaños. En las últimas dos décadas, el tipo de datos que almacenan las empresas y la forma en que los gestionan ha cambiado considerablemente. El crecimiento simultáneo del almacenamiento en la nube y el big data también ha contribuido al auge de los datos no estructurados.

Pero antes de hablar sobre la gestión de datos no estructurados y su importancia, tengamos una idea clara de qué son los datos no estructurados para las empresas y en qué se diferencian de los datos estructurados.

También veremos algunos desafíos de datos no estructurados, cómo superarlos y qué puedes hacer para aprovecharlos Datos no estructurados para análisis y funciones de inteligencia empresarial (BI).

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se pueden definir como datos en cualquier forma que no tengan un modelo o formato predefinido. Este tipo de datos se genera a partir de varias fuentes, incluidos archivos de audio, videos, imágenes, publicaciones en redes sociales y archivos de texto.

La mayoría de las organizaciones cuentan con estrategias sólidas para gestionar y analizar sus datos estructurados, pero el valor real reside en gestionar esta nueva ola de datos semiestructurados o contenido no estructurado.

Más información: Comprender los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Importancia de la gestión de datos no estructurados

Los datos son el activo no humano más importante que tienen las organizaciones y, sin embargo, muy pocas son capaces de extraer el máximo valor de los enormes volúmenes de datos no estructurados que tienen a su disposición.

Sin embargo, aprovechar y utilizar grandes volúmenes de datos puede abrir muchas oportunidades para las empresas. Las organizaciones pueden ver la información en nuevas dimensiones mediante el análisis de datos no estructurados, lo que mejora la toma de decisiones.

A continuación se presentan dos áreas clave en las que la gestión de datos no estructurados puede resultar beneficiosa:

Inteligencia empresarial

Un buen enfoque de la inteligencia empresarial es utilizar datos internos y externos para análisis de los datosEs fácil acceder a datos estructurados desde un sistema interno. base de datos, pero utilizar información contenida en API de terceros y conjuntos de datos de código abierto disponibles en la web es un desafío. Esto se debe a que los usuarios deben procesar estos datos antes de introducirlos en un sistema de BI. Sin embargo, el uso de datos no estructurados puede ayudarlo a evaluar la información desde nuevos ángulos.

Por ejemplo, puedes identificar cuellos de botella en el recorrido de compra de tu tienda online estudiando las interacciones de los clientes con una herramienta como Hotjar. Puedes utilizar esta información para mejorar el diseño general de tu sitio web y hacer que las llamadas a la acción sean más efectivas, lo que en última instancia tendrá un impacto positivo en la tasa de conversión.

Servicio de Desarrollo de Productos

Toda organización desea mejorar su proceso de desarrollo de productos, y la captura y el análisis de datos no estructurados pueden ayudar a lograrlo. Los datos de fuentes como las redes sociales son en gran medida no estructurados, pero contienen información valiosa que puede ayudar a las empresas a desarrollar productos para satisfacer necesidades no satisfechas.

Por ejemplo, si sabe de qué hablan sus clientes en las redes sociales, puede obtener más información sobre sus intereses y patrones de comportamiento. Luego, su equipo de desarrollo de productos puede usar toda esta información para lanzar nuevos productos y servicios respaldados por pronósticos de demanda basados ​​en datos, lo que eventualmente generará un aumento de las ventas.

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Gestión de datos estructurados y no estructurados

La gestión de datos estructurados es sencilla y cómoda, sobre todo porque este tipo de datos están muy organizados y bien formateados. Sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los generadores de esquemas son solo dos ejemplos de los cientos de herramientas disponibles para almacenar, acceder y administrar datos estructurados.

Por otro lado, la gestión de datos no estructurados (UDM) no es tan simple debido al volumen significativamente mayor de datos y la falta de un formato coherente. La mayoría de los datos no estructurados son generados por máquinas (p. ej., a través de un dispositivo IoT) y carecen del formato y la consistencia adecuados. Además, la disponibilidad de menos herramientas y técnicas también hace que la gestión de datos no estructurados sea un desafío. Sin embargo, se recomienda invertir en la gestión del almacenamiento de datos no estructurados a pesar de sus complicaciones. A largo plazo, una solución de gestión de datos no estructurados puede proporcionarle un aluvión de conocimientos significativos.

Una de las principales diferencias entre los datos estructurados y los no estructurados es el tipo de información que proporcionan. Con una base de datos estructurada, se limita a datos descriptivos o de diagnóstico, pero con los datos no estructurados, se pueden aplicar algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para obtener datos predictivos y prescriptivos. Veamos una comparación más detallada entre los dos tipos:

Requisitos clave para la gestión de datos no estructurados

Para gestionar de forma eficaz los datos no estructurados es necesario utilizar las técnicas y herramientas adecuadas que puedan simplificar el proceso. A continuación, se indican dos requisitos clave que debe cumplir para indexar datos no estructurados:

1. Almacenar todo: El primer requisito clave para administrar los datos es comenzar a almacenar mucho datos que generas. Con el costo de almacenar datos cada vez más barato, la retención de datos a largo plazo puede costarle tan solo unos pocos dólares por terabyte al año en soluciones de almacenamiento basadas en la nube.
2. Separar datos del almacenamiento: Ahora que está almacenando toda esta información, el siguiente paso es utilizar estos datos para obtener información. Herramientas de gestión de datos, Tales como Astera, puedo ayudarte extraer datos no estructurados de varias fuentes e integrarlo Con sus datos estructurados para tener toda la información disponible para sus herramientas de análisis de datos

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Desafíos de la gestión de datos no estructurados

La gestión de datos no estructurados conlleva un conjunto único de desafíos debido a su complejidad y variedad inherentes. Estos son algunos de los desafíos clave que enfrentan las empresas cuando trabajan con datos no estructurados:

1. Falta de estandarización

A diferencia de los datos estructurados, los datos no estructurados carecen de un esquema predefinido, lo que dificulta su clasificación, indexación y almacenamiento eficaz. Esta variabilidad puede generar desafíos importantes a la hora de crear un esquema coherente. marco de gestión de datos.

Solución: La implementación de soluciones de clasificación e indexación impulsadas por IA que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (ML) puede ayudar a identificar patrones y categorizar datos no estructurados. Estas tecnologías generan metadatos de forma dinámica y establecen un marco flexible para el almacenamiento y la recuperación eficaces sin necesidad de esquemas predefinidos.

2. Volumen y escalabilidad

Los volúmenes cada vez mayores de datos no estructurados (que suelen medirse en petabytes o exabytes) dificultan su almacenamiento, recuperación y análisis. Los sistemas tradicionales no suelen poder escalar para gestionar esta avalancha de manera eficaz.

Solución: Las plataformas de almacenamiento y procesamiento basadas en la nube con escalabilidad elástica pueden manejar conjuntos de datos grandes y dinámicos. La combinación de estas soluciones con sistemas de archivos distribuidos y marcos de procesamiento paralelo puede optimizar la eficiencia del almacenamiento y permitir el análisis de datos a gran escala y a alta velocidad.

3. Integración de datos

La integración de datos no estructurados con sistemas de datos estructurados es compleja, ya que los sistemas de gestión de bases de datos relacionales no están diseñados para manejar datos no estructurados.

Solución: Aprovechar herramientas de integración híbridas que utilizan API, lagos de datos, y el middleware puede unir sistemas de datos estructurados y no estructurados. Estas herramientas permiten un flujo de datos sin fisuras entre diversos sistemas y permiten la integración en tiempo real, manteniendo al mismo tiempo la integridad y la coherencia de los datos.

4. Calidad y consistencia de los datos

Los datos no estructurados a menudo provienen de múltiples fuentes, como dispositivos IoT, redes sociales o correos electrónicos, lo que puede generar inconsistencias e imprecisiones. calidad de los datos Puede obstaculizar el análisis y la toma de decisiones.

Solución: El despliegue Soluciones de calidad de datos Las herramientas que aprovechan la IA pueden automatizar la detección y corrección de inconsistencias en las distintas fuentes de datos. Con estas herramientas, los usuarios pueden implementar marcos de validación que estandaricen los formatos y verifiquen la precisión de los datos durante la ingesta para mantener la confiabilidad en los análisis.

5. Disponibilidad limitada de herramientas

Si bien los datos estructurados se pueden gestionar mediante bases de datos relacionales bien establecidas, los datos no estructurados carecen de herramientas similares. Se requieren soluciones especializadas, que pueden implicar inversiones significativas en tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Solución: Las empresas pueden invertir en soluciones especializadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático diseñadas para la gestión de datos no estructurados, como las basadas en aprendizaje profundo. herramientas de extracción de datos o sistemas de búsqueda semántica. Estas herramientas son cada vez más accesibles y pueden ofrecer un alto retorno de la inversión.

6. Seguridad y cumplimiento

Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos no estructurados es un desafío, ya que a menudo contienen información confidencial distribuida en múltiples formatos y ubicaciones. Debido a esta naturaleza dispersa, el cumplimiento de regulaciones como GDPR e HIPAA se vuelve complejo.

Solución: Las plataformas de gobernanza de datos equipadas con cifrado, control de acceso y auditoría automatizada pueden ayudar a proteger los datos no estructurados. La integración de herramientas que mapean información confidencial y brindan informes detallados para regulaciones como GDPR o HIPAA garantiza el cumplimiento.

7. Altos costos de procesamiento

El procesamiento de datos no estructurados requiere recursos informáticos robustos y algoritmos avanzados, lo que puede incrementar los gastos de infraestructura y operativos.

Solución: Los costos de procesamiento se pueden reducir mediante el uso de soluciones en la nube rentables que ofrecen modelos de pago por uso y optimización impulsada por IA para reducir el consumo de recursos.

8. Búsqueda y recuperación

Sin una indexación o etiquetado predefinidos, localizar información específica dentro de conjuntos de datos no estructurados puede ser un proceso que demande mucho tiempo y recursos.

Solución: La implementación de tecnologías de búsqueda inteligente, como motores de búsqueda semánticos y sistemas de etiquetado basados ​​en inteligencia artificial, mejora la eficiencia de la recuperación. Estas soluciones permiten realizar búsquedas en función del contexto, lo que garantiza resultados más rápidos y precisos incluso en grandes conjuntos de datos no estructurados.

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Si bien los desafíos que rodean a los datos no estructurados han persistido durante un tiempo, los avances en las tecnologías de IA permiten soluciones de gestión de datos como Astera para ayudar a las empresas a aprovechar sus datos no estructurados. Astera La inteligencia artificial, nuestras capacidades, ayudan a optimizar y automatizar la gestión de datos no estructurados. A continuación, le indicamos cómo:

• Mapeo de datos semánticos: Utilizando algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML), Astera La inteligencia puede analizar el significado detrás de los datos, independientemente de su formato, y mapearlo en consecuencia.
• Extracción impulsada por IA: Al aprovechar la IA para extraer datos de documentos no estructurados, puede automatizar el proceso de extracción para ahorrar horas de trabajo manual y miles de dólares.
• Tipo de archivo compatible: Ya no tiene por qué limitarse a los tipos de archivos. Ya sea que sus datos no estructurados estén en archivos PDF o Excel, puede extraerlos fácilmente con el mismo nivel de precisión.
• Comprobaciones de validación integradas: La calidad de los datos es de suma importancia, por eso puede confiar en nuestros controles de validación integrados y ahorrar horas que habría dedicado a verificar dos veces el resultado.
• Búsqueda inteligente de sus datos: Con nuestra solución impulsada por RAG, puede realizar búsquedas inteligentes para extraer detalles clave contextualmente relevantes en cuestión de segundos.
• Precisión y eficiencia superiores: Administre terabytes de datos no estructurados con precisión y eficiencia incomparables utilizando nuestra plataforma impulsada por IA.
• Integración sin esfuerzo: Implemente flujos de trabajo en cuestión de horas e integre sus datos en minutos con nuestra amplia biblioteca de conectores y compatibilidad con todas las soluciones locales y en la nube más populares.

AsteraSolución de extracción de datos impulsada por IA Está diseñado para extraer datos estructurados y no estructurados. Al ofrecer una interfaz de usuario visual y capacidades de automatización, el software puede simplificar el proceso, que de otro modo sería complejo, de gestión de datos no estructurados.

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