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Datos estructurados y datos no estructurados
No todos los datos son iguales. Algunos datos son estructurados, pero la mayoría son no estructurados. Los datos estructurados y no estructurados se obtienen, recopilan y escalan de diferentes maneras, y cada uno reside en un tipo diferente de base de datos.
Los datos no estructurados, que se suelen clasificar como datos cualitativos, no se pueden procesar y analizar mediante las herramientas y métodos de datos convencionales. Como los datos no estructurados no tienen un modelo de datos predefinido, se gestionan mejor en bases de datos no relacionales (NoSQL). Otra forma de gestionar los datos no estructurados es utilizar los lagos de datos para conservarlos en bruto.
La importancia de los datos no estructurados está aumentando rápidamente. Proyecciones recientes indican que los datos no estructurados representan más del 80% de todos los datos empresariales, mientras que el 95% de las empresas dan prioridad a la gestión de datos no estructurados.
Algunos ejemplos de datos no estructurados son el texto, la actividad de los móviles, las publicaciones en las redes sociales, los datos de los sensores del Internet de las Cosas (IoT), etc. Sus beneficios implican ventajas en cuanto a formato, velocidad y almacenamiento, mientras que los pasivos giran en torno a la experiencia y los recursos disponibles:
Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
Los datos son fundamentales para las decisiones empresariales. La capacidad de una empresa para recopilar los datos adecuados, interpretarlos y actuar a partir de ellos suele ser lo que determina su nivel de éxito. Pero la cantidad de datos a la que tienen acceso las empresas es cada vez mayor, al igual que los diferentes tipos de datos disponibles. Los datos empresariales se presentan en una gran variedad de formatos, desde bases de datos relacionales estrictamente formadas hasta su último tweet. Todos estos datos, en sus diferentes formatos, pueden dividirse en dos categorías principales: datos estructurados y datos no estructurados.
Los datos estructurados son bastante sencillos de tratar, mientras que los semiestructurados y los no estructurados son más complejos y difíciles de organizar y extraer. Los datos en todas sus formas son muy valiosos para cualquier empresa, y aprender a manejarlos de forma eficiente ayuda a las empresas a minimizar los errores y aumentar la productividad.
El término datos estructurados se refiere a los datos que residen en un campo fijo dentro de un archivo o registro. Los datos estructurados suelen almacenarse en una base de datos relacional (RDBMS). Pueden consistir en números y texto, y su obtención puede producirse de forma automática o manual, siempre que estén dentro de una estructura RDBMS. Depende de la creación de un modelo de datos, que define qué tipos de datos incluir y cómo almacenarlos y procesarlos.
Aprendizaje automático de datos estructurados
En este artículo repasamos los dos tipos de datos y sus diferentes usos. Los datos no estructurados son el resultado bruto de dispositivos o software que recogen información que se traslada a los lagos de datos en su formato original. Los datos estructurados están organizados en formato numérico o de texto, y pueden ser catalogados, organizados, reorganizados y analizados dentro de parámetros predefinidos.
Hay dos formas de clasificar los datos a efectos de almacenamiento, análisis y toma de decisiones empresariales: estructurados y no estructurados. La diferencia entre estructurados y no estructurados depende de si la información está organizada o no a efectos de uso y análisis de los datos.
Los datos estructurados suelen consistir en información claramente definida (como texto duro y números) que se puede buscar fácilmente y mantener o rastrear a través de una tabla o base de datos muy organizada. Por su parte, los datos no estructurados se presentan en una variedad de formatos de archivos o medios de comunicación y no están intrínsecamente agrupados o clasificados.
Pero las diferencias entre los datos estructurados y los no estructurados van más allá de la forma en que se recopila la información. A efectos de análisis, cada uno de ellos requiere un conjunto diferente de herramientas tecnológicas y metodologías analíticas desplegadas por profesionales de los datos con distintos conocimientos y habilidades.
Aprendizaje automático de datos estructurados y no estructurados
Según IBM, se prevé que el volumen global de datos alcance los 35 zettabytes en 2020. Como aumenta cada día, los científicos de datos esperan que la cifra llegue a 175 zettabytes en 2025. Imagínese esto: 35ZB contienen aproximadamente 1 billón de horas de películas. Se necesitarán 115 millones de años para ver todas esas películas. Son cifras impresionantes, ¿verdad? Pues hay algo aún más impresionante en la esfera global de los datos. La parte predominante de los datos, que es el 80 por ciento más o menos, es no estructurada. Esto significa que los datos estructurados sólo representan un 20 por ciento de toda la información generada.
En este artículo, se analizará más de cerca los datos estructurados frente a los no estructurados. Vamos a ver cuál es la diferencia entre ambos y por qué debería conocerla en primer lugar. Además, te ayudaremos a entender cómo manejar cada tipo de datos y qué herramientas de software hay disponibles para cada propósito.
Los datos no estructurados no tienen ninguna estructura predefinida y se presentan en toda su diversidad de formas. Los ejemplos de datos no estructurados van desde las imágenes y los archivos de texto, como los documentos PDF, hasta los archivos de vídeo y audio, por nombrar algunos.