Hola tengo el libro de excel que adjunto y no tiene una gran estructura, necesito darle formato para eliminar las columnas innecesarias y darle a los datos encabezados y transponerlos etc. ¿Alguien puede ayudarme por favor? Hay una pestaña en la hoja que muestra los datos no estructurados del excel, y luego otra de ejemplo de cómo me gustaría que quedara (pestaña de ejemplo) . Dentro de la pestaña de ejemplo sólo he mostrado los primeros campos, todavía necesitaría todos los datos en la hoja no estructurada. Muchas gracias de antemano.
esto es genial, gracias. Estoy luchando para conseguir que mi transposición para trabajar al final? Básicamente quiero poder “anclar” (por así decirlo) el nombre y la fecha de FA, y luego tener las columnas restantes como cabeceras con los datos en la misma fila que el nombre. (ejemplo con datos ficticios abajo) Así que la salida final es; Nombre Fecha de FA apoyo a los ingresos beneficio solicitante de empleo etc etcJo Bloggs 14.01.2018 10.00 100.00 200.00 300.00 400.00
Hice una nueva versión del flujo de trabajo con tener sólo 1 fila con muchos campos. Y la herramienta clave utilizada ahora es la herramienta “CrossTab” que es mucho más fácil de entender que la herramienta “Tranpose”. Buena suerte con el resto de los campos y creo que puede copiar secciones de código alrededor para procesar más de las filas. Adjunto la versión 2 del flujo de trabajo con una sola fila con muchos campos.
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:
La mayoría de las empresas de los últimos tiempos dependen en gran medida de la toma de decisiones basada en datos. Las empresas reúnen una gran cantidad de datos para analizar en profundidad a sus consumidores y bienes, lo que les permite planificar sus planes de crecimiento, producto y marketing en el futuro. Sin embargo, las organizaciones producen enormes cantidades de datos no estructurados en esta era del Big Data, lo que hace necesaria la conversión de datos no estructurados en datos estructurados.
Gracias a los amplios desarrollos en materia de análisis de datos e inteligencia empresarial, las empresas pueden utilizar los datos de los clientes para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, ahora es mucho más fácil para las empresas obtener información sin problemas de los datos no estructurados. Conocerá a fondo los datos no estructurados y los datos estructurados. Lea más sobre la conversión de datos no estructurados a datos estructurados.
Los datos que no tienen un esquema o modelo de datos predeterminado se denominan datos no estructurados. Contrasta con los datos estructurados, a menudo organizados en filas y columnas y utilizados en los sistemas de bases de datos relacionales convencionales (RDBMS). Las tecnologías más recientes, como las bases de datos NoSQL, los lagos de datos y los almacenes de datos, pueden utilizarse para gestionar datos no estructurados.
En el pasado, los datos no estructurados solían infrautilizarse, dada la dificultad asociada a su interpretación. Las nuevas tecnologías han facilitado no sólo la comprensión de los datos no estructurados, sino también la extracción de valiosos conocimientos de este tesoro de información.
Según IDC, el volumen total de datos creados, capturados, copiados y consumidos en todo el mundo en 2024 superará los 149 zettabytes cada año, y gran parte de ellos serán no estructurados. Todas las organizaciones se beneficiarán de la creación de capacidades de análisis de datos no estructurados. El primer paso en este camino es simplemente entender qué son los datos estructurados frente a los no estructurados.
En este ejemplo, los datos pueden representarse como filas y columnas. Cada columna representa un atributo diferente, mientras que cada fila tendrá los datos asociados al atributo para una única instancia. Las filas y las columnas forman una tabla a la que se puede hacer referencia fácilmente.
Si se relacionan varias tablas de forma sucesiva y combinada, se crea una base de datos relacional. Por ejemplo, los datos de clientes, ventas e inventario de unos grandes almacenes pueden considerarse datos estructurados almacenados en una base de datos relacional.