Los datos son fundamentales para las decisiones empresariales. La capacidad de una empresa para recopilar los datos adecuados, interpretarlos y actuar en función de esos conocimientos es a menudo lo que determinará 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.
Los datos no estructurados son aquellos que no se ajustan a un modelo de datos y no tienen una estructura fácilmente identificable, de modo que no pueden ser utilizados por un programa informático con facilidad. Los datos no estructurados no están organizados de manera predefinida o no tienen un modelo de datos predefinido, por lo que no se adaptan bien a una base de datos relacional convencional. Características de los datos no estructurados: Fuentes de datos no estructurados: Ventajas de los datos no estructurados: Desventajas de los datos no estructurados: Problemas que plantea el almacenamiento de datos no estructurados: Posible solución para el almacenamiento de datos no estructurados: Extracción de información de datos no estructurados: Los datos no estructurados no tienen ninguna estructura. Por lo tanto, no pueden ser interpretados fácilmente por los algoritmos convencionales. También es difícil etiquetar e indexar los datos no estructurados. Por lo tanto, extraer información de ellos es una tarea difícil. Aquí están las posibles soluciones: Para leer las diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, consulte el siguiente artículo: Mis notas personales
Los datos no estructurados son grandes. Realmente grandes. Según un estudio de la MIT Sloan School of Management, entre el 80 y el 90 por ciento de los datos son información no estructurada, como fotos, texto, audio, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales. Esto no debería sorprender a los minoristas de comercio electrónico que recopilan y almacenan datos no estructurados de facturas, revisiones de productos en línea, presentaciones de ventas y conversaciones de chatbot con los clientes. Existe un enorme potencial para el procesamiento de datos no estructurados. Los minoristas de comercio electrónico pueden utilizarlos para generar información valiosa sobre sus clientes y sus procesos de inventario y utilizar tecnologías como Hadoop para manejar todo este big data.
A diferencia de los datos estructurados, que vienen perfectamente organizados en bases de datos relacionales, los datos no estructurados no tienen un esquema predefinido y no están disponibles en un formato específico. ¿Cómo puede su organización de comercio electrónico procesar esto? En primer lugar, hay que conocer los dos grupos diferentes de datos no estructurados:
El primer grupo de datos no estructurados está formado por los registros de la aplicación, almacenados como archivos que enumeran eventos como visitas a páginas, clics en botones, inicios de sesión, excepciones, etc. Se puede estructurar una parte de estos registros y hacer que contengan la fecha, el tipo de registro (información/advertencia/error) y la URL, mientras que la otra parte puede ser totalmente desestructurada con cualquier información que los desarrolladores de la aplicación decidan incluir. Los datos de registro también pueden incluir caracteres de nueva línea, lo que puede complicar aún más el procesamiento, para determinar dónde comienza un registro y dónde termina otro.
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.