¿Qué son los datos no estructurados? – Diferentes tipos de datos

Diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Los datos no estructurados son información que existe en una estructura de datos no normalizada y no identificable. Clásicamente, se trata de archivos de texto, imagen, audio y vídeo que no se almacenan en bases de datos. Especialmente en el entorno de Big Data, los datos no estructurados tienen una enorme importancia.

Diferentes formas de datos

Los datos digitales pueden clasificarse en tres categorías diferentes. Éstas se distinguen principalmente por sus diferentes grados de estructuración:

Datos no estructurados

Se conoce el tipo de archivo, pero el contenido es completamente independiente en sí mismo. No se encuentran en bases de datos definidas y, por tanto, son muy difíciles de analizar. Además, la mayoría de los datos disponibles en las empresas no están estructurados

  • Los ejemplos incluyen los activos digitales de la empresa:
    • Presentaciones
    • Vídeos
    • Imágenes
    • Textos
      etc.

Datos semiestructurados

Existe una cierta estructura básica, pero el contenido en sí no está estructurado. Estos archivos contienen cierta información, como los metadatos, pero no son fáciles de procesar porque la mayor parte de la información no está estructurada. Por tanto, hay que clasificarlos entre los datos estructurados y los no estructurados.

  • Un ejemplo son los correos electrónicos: el asunto, el destinatario y el remitente están definidos, pero el resto de los datos no están definidos.

Datos estructurados

Los datos estructurados siempre tienen un formato predefinido en filas y columnas (por ejemplo, los sistemas CRM). Así, por un lado, son fáciles de encontrar/procesar con la ayuda de una base de datos SQL, pero, si están construidos sobre un modelo relacional, también evitan la duplicación de información (redundancia de datos).

Ejemplos de datos estructurados son, por ejemplo, los códigos de barras, las estadísticas de registro o las bases de datos de clientes. Las tablas de Excel también contienen datos estructurados creados manualmente.

Contenido de conocimiento de los datos no estructurados

El conocimiento almacenado en datos no estructurados es inicialmente más «rico» que el almacenado en forma estructurada. Esto se debe al hecho de que a menudo se puede inferir mucho más del contexto (por ejemplo, las emociones y el contexto de un correo electrónico) de lo que es posible con los datos estructurados. Con los datos estructurados, a menudo se pierde el contexto detallado. Los datos no estructurados son, por tanto, mucho más difíciles de interpretar y, a menudo, un caso para los científicos de datos.

Una confusión que se hace a menudo es entre Big Data y datos no estructurados. Los Big Data no son necesariamente no estructurados, sino que también pueden estar en forma estructurada (por ejemplo, los datos en streaming en Netflix). Al mismo tiempo, hay datos no estructurados que no pertenecen a Big Data, como los activos mediáticos individuales, como imágenes o vídeos.

Desafíos y soluciones

El problema de los datos no estructurados es que a los ordenadores les resulta muy difícil asignar, analizar y seguir procesando estos datos. La información más relevante en las empresas suele estar disponible en forma no estructurada. Para poder procesarla de forma automática, se utilizan métodos del ámbito de la inteligencia artificial, como el Procesamiento del Lenguaje Natural o el Deep Learning. El objetivo es extraer la información con la ayuda de estas tecnologías y hacerla comprensible para el software. Este software puede entonces procesar la información de diversas maneras, como un motor de búsqueda empresarial.

El gran reto es analizar y procesar en tiempo real grandes cantidades de datos procedentes de diferentes fuentes y formatos de archivo. Esto no es posible con las soluciones actuales. En su lugar, se necesitan soluciones escalables que también puedan procesar los crecientes volúmenes de datos del futuro.

Ejemplo:

Los contratos son el resultado de varias negociaciones, protocolos y modificaciones. Si sólo se mira el resultado, es difícil averiguar qué cosas fueron relevantes para las partes contratantes y cuáles influyeron en la celebración del contrato. En el pasado, esto podía hacerse mediante la evaluación por parte de los empleados de los documentos pertinentes, como las cartas de reclamación o los problemas con las entregas de los proveedores. Era posible confiar en la intuición y los conocimientos del empleado. Hoy, sin embargo, la cantidad de datos abruma a los empleados y a las empresas porque se almacenan muchos conocimientos, pero los empleados ya no pueden acceder a ellos de forma eficiente.

Hoy en día, generar y almacenar datos ya no es un problema. Todas las herramientas almacenan datos y los hacen fácilmente accesibles. Las empresas de hoy necesitan soluciones escalables que sean capaces de procesar eficazmente la información correspondiente y digitalizarla.

El futuro de los datos no estructurados

La proporción de datos no estructurados seguirá aumentando en el futuro debido a las redes sociales, los asistentes de voz y otros productores de datos. Por eso es aún más importante que las empresas desarrollen hoy una buena estrategia para tratar los datos no estructurados, ya que es esencial para el éxito futuro de la empresa. Esta estrategia no debe basarse únicamente en los archivos de texto no estructurados, sino que también debe incluir otros formatos de archivo que crecen rápidamente, como las imágenes y los archivos de audio y vídeo. Además, no hay que descuidar esto, ya que las empresas siempre producen información en diferentes medios (folletos, podcasts, vídeos explicativos, etc.).

Conclusión:

La mayoría de los conocimientos de una empresa se almacenan de forma no estructurada. Las empresas deben posicionarse de cara al futuro de forma que hagan accesible el conocimiento a los empleados y utilicen los correspondientes métodos escalables. Muchas tecnologías prometedoras se están desarrollando de forma rápida y prometedora, especialmente por parte de las startups, y las historias de éxito abundan. Quienes consigan abrirse camino en una fase temprana y confiar y comprender las nuevas tecnologías no sólo podrán mantener su ventaja competitiva, sino incluso ampliarla.

Bastian Maiworm ist der Gründer des Enterprise-Search-Tech-Startups ambeRoad. Als Jungunternehmer spricht er über die neuesten Entwicklungen im Bereich Startup und Enterprise Search. Bei ambeRoad war er maßgeblich an der Entwicklung der Vertriebsstrategie beteiligt und kennt aufgrund seiner Erfahrung die Probleme, die sich bei Kooperationen zwischen Konzernen und Startups ergeben, sehr genau. Dies nutzt er, um die Digitalisierung und Zusammenarbeit zwischen Startups und Konzernen weiter voranzutreiben und zu optimieren.

Los comentarios están cerrados.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More