Los datos estructurados son aquellos que se ajustan a un modelo de datos, tienen una estructura bien definida, siguen un orden coherente y pueden ser fácilmente accesibles y utilizados por una persona o un programa informático. Los datos estructurados suelen almacenarse en esquemas bien definidos, como las bases de datos. Los datos estructurados suelen ser tabulares, con columnas y filas que definen claramente sus atributos.
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.
Los datos tienen muchas formas. El primer paso a la hora de analizar los datos es preguntarse: ¿son datos estructurados o no estructurados? Otra forma de hacer esta distinción: ¿Llegaron estos datos en respuesta a una pregunta, o han sido recogidos sin ninguna intención?
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Se habla de datos estructurados cuando los datos tienen un formato estandarizado, una estructura bien definida, se ajustan a un modelo de datos, siguen un orden persistente y son fácilmente accesibles para las personas y los programas. Este tipo de datos suele almacenarse en una base de datos.
Aunque los datos estructurados sólo representan alrededor del 20% de los datos en todo el mundo, son la base actual del big data. Esto se debe a que es muy fácil acceder a ellos, utilizarlos y los resultados de su uso son mucho más precisos.
La mayor fuente de información que tiene una empresa sobre sus clientes, procesos y personal son los datos. Estos datos pueden adoptar muchas formas: comentarios de los clientes, tweets, información financiera, flujo de existencias, casi cualquier cosa. Sin embargo, una gran parte de los datos es completamente no cuantificable. No se pueden medir los sentimientos, las razones del comportamiento o un videoclip. Así que se necesitan datos estructurados porque se pueden extraer inferencias e información de ellos más fácilmente que de los datos no estructurados.
Si una empresa está planeando crecer o entrar en un nuevo segmento de productos, entonces se necesitan datos estructurados. Estos datos se utilizan fácilmente en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y dan lugar a predicciones precisas sobre lo que supondrá un mayor aumento del tamaño del negocio, o sobre qué nuevo producto se venderá mejor.