Cuando una conversación gira en torno a la analítica o el big data, los términos estructurado, semiestructurado y no estructurado pueden aparecer. Se trata de clasificaciones de datos que ahora es importante comprender con el rápido aumento de los datos semiestructurados y no estructurados en la actualidad, así como con el desarrollo de herramientas que hacen posible la gestión y el análisis de estas clases de datos. Esto es lo que hay que saber.
Los datos más fáciles de buscar y organizar, porque suelen estar contenidos en filas y columnas y sus elementos pueden asignarse a campos fijos predefinidos, se conocen como datos estructurados. Piense en los datos que podría almacenar en una hoja de cálculo de Excel y tendrá un ejemplo de datos estructurados. Los datos estructurados pueden seguir un modelo de datos creado por un diseñador de bases de datos: piense en registros de ventas por región, por producto o por cliente. En los datos estructurados, las entidades pueden agruparse para formar relaciones (“clientes” que también están “satisfechos con el servicio”). Esto hace que los datos estructurados sean fáciles de almacenar, analizar y buscar, y hasta hace poco eran los únicos datos fácilmente utilizables por las empresas. Hoy en día, la mayoría estima que los datos estructurados representan menos del 20% de todos los datos.
Los datos solían almacenarse en hojas de cálculo o bases de datos de forma ordenada y organizada. Los datos se han diversificado tras la llegada de la nube, las aplicaciones móviles, las páginas web y los dispositivos IoT. Estos datos, cuando se explotan de forma efectiva, pueden resultar muy eficaces para las empresas. Hay tres tipos de Big Data: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos semiestructurados se refieren al tipo de datos que no siguen una estructura tabular rígida o fija y no se almacenan en modelos de datos convencionales. Los datos estructurados son cuantificables y pueden ser comprendidos tanto por los seres humanos como por las máquinas. Los datos estructurados son cuantificables y pueden ser comprendidos tanto por los seres humanos como por las máquinas.
Para contextualizar, una entrevista estructurada es aquella en la que las preguntas que se hacen, así como el orden en que se hacen, están predeterminados por su equipo de RRHH y son consistentes para cada candidato. Una entrevista no estructurada, en cambio, es aquella en la que las preguntas, y el orden en que se formulan, quedan a la discreción del entrevistador, y pueden ser totalmente diferentes para cada candidato.
Cuando se consideran estos dos extremos, se pueden empezar a ver las ventajas de las entrevistas semiestructuradas, que son bastante consistentes y cuantitativas (como una entrevista estructurada), pero que siguen ofreciendo al entrevistador una ventana para establecer una relación y hacer preguntas de seguimiento.
Los datos semiestructurados son información que no reside en una base de datos relacional ni en ninguna otra tabla de datos, pero que, sin embargo, tiene algunas propiedades organizativas que facilitan su análisis, como las etiquetas semánticas. Un buen ejemplo de datos semiestructurados es el código HTML, que no restringe la cantidad de información que se quiere recoger en un documento, pero sigue imponiendo la jerarquía mediante elementos semánticos.
Los datos semiestructurados son datos que no se ajustan a un modelo de datos pero que tienen cierta estructura. Carecen de un esquema fijo o rígido. Son los datos que no residen en una base de datos racional pero que tienen algunas propiedades organizativas que facilitan su análisis. Con algunos procesos, podemos almacenarlos en la base de datos relacional. Características de los Datos semiestructurados: Fuentes de Datos semiestructurados: Ventajas de los Datos semiestructurados: Desventajas de los Datos semiestructurados Problemas que se presentan al almacenar datos semiestructurados Posible solución para almacenar datos semiestructurados Extracción de información de Datos semiestructurados Los datos semiestructurados tienen diferente estructura debido a la heterogeneidad de las fuentes. A veces no contienen ninguna estructura. Esto dificulta su etiquetado e indexación. Por lo tanto, extraer información de ellos es una tarea difícil. Para leer las diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, consulte el siguiente artículo – Mis notas personales