Datos estructurados y no estructurados: ¿en qué se diferencian?
A la hora de analizar grandes cantidades de información es imprescindible conocer la diferencia entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Estos conceptos hacen referencia a la forma en la que se organizan los datos: cómo se agrupan, cómo se almacenan y cómo se relacionan entre sí, de forma que permiten ser localizados y accesibles, analizables o modificables.
De hecho, de acuerdo a Deloitte, es de vital importancia clasificar los datos antes de trabajar con ellos. Precisamente, en el comienzo de la historia del big data, las compañías que intentaron poner sus brazos alrededor de los datos trabajaban con procesos sencillos, estrictos y organizados. Aún así, la situación empezó a complicarse cuando diferentes tipos de datos ingresaron al sistema, y para mantener la consistencia y la calidad de los mismos, las compañías tuvieron que confiar en complejas tecnologías.
Para mejorar el conocimiento sobre la tipología de datos y comprender qué son exactamente cada uno de ellos y cómo extraer su información, a continuación se explican los tres principales términos: datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados.
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son la información ordenada que se encuentra en la mayoría de las bases de datos. En concreto, son archivos de tipo texto que se suelen mostrar en columnas y filas con títulos para que los datos se encuentren perfectamente etiquetados y puedan ser procesados fácilmente por todas las herramientas de data.
Para comprender qué son los datos estructurados, hay que imaginar un enorme archivador donde todo está identificado y es de fácil acceso. Básicamente, son aquellos con los que es habitual trabajar en un ordenador de uso común, sin la necesidad de contener un programa de procesamiento avanzado, por ejemplo:
- Hojas de cálculo o tablas de Excel
- Bases de datos
- Aplicaciones de cuestionarios en tipo test
- Formularios web
- Fichas estandarizadas de clientes
- Encuestas a usuarios sobre servicios
Gracias a su estructura ordenada, son los más fáciles de gestionar, tanto digital como manualmente. Además, este grado de organización permite una mayor predictibilidad y reduce los riesgos en cuanto al análisis de big data.
Concretamente, esta tipología de datos podría ser una tabla Excel con las columnas correspondientes a los nombres, apellidos, número de teléfono y dirección de un grupo de personas y las filas con los datos aparejados a cada uno de estos apartados. Por lo tanto, los datos estructurados se almacenan en un data lake para posteriormente mostrar la información en herramientas de data analytics.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados son datos binarios que no tienen una estructura comprensible para el lenguaje humano. Es una desorganización masiva de varios objetos que no tienen valor hasta que se identifican y almacenan de manera organizada. Una vez que se ordenan, los elementos que conforman su contenido pueden ser categorizados para obtener información.
Este data supone alrededor de un 80% de todo el existente en cualquier organización y su manejo resulta más complicado que el de los datos estructurados. Asimismo, no se puede almacenar en una herramienta de data tradicional, ya que sería imposible ajustarlos a las filas y columnas estandarizadas.
Entre los datos no estructurados se encuentran:
- Documentos en archivos de texto
- Imágenes
- Archivos PDF
- Archivos de registro y de datos de aplicaciones como .ini o .dll
- Datos de redes sociales como Facebook y Twitter
- Vídeos
- Correos electrónicos
- Datos de ubicación
- Archivos de audio como MP3 o grabaciones telefónicas
Las empresas que consiguen extraer la información de estos datos cuentan con una gran ventaja competitiva. Y es que, esta tipología de datos aporta una visión mucho más completa y profunda del mercado: gracias a técnicas de data mining, que implican métodos de machine learning, inteligencia artificial y estadística, las empresas pueden conocer mejor, a través de la información no estructurada, los hábitos y los ritmos de compra, los patrones de comportamiento o las afinidades con determinados productos, entre otros. De hecho, la capacidad de extraer valor de ellos es uno de los principales motivos por los que el análisis del big data está evolucionando a gran velocidad.
Los datos semiestructurados: ¿cuál es la diferencia con los datos estructurados?
La mayoría de las organizaciones cuentan con datos estructurados y no estructurados, aunque un pequeño porcentaje de estos se pueden clasificar como semi estructurados. Pero, ¿en qué se diferencian?
Los datos semi estructurados son aquellos que tienen un nivel medio de organización y clasificación, es decir, que se encuentran a medio camino entre las otras dos tipologías. Un ejemplo de datos semi estructurados es, por ejemplo un servidor local que almacena todos los datos de correo electrónico (datos no estructurados), y a su vez, recoge los archivos adjuntos de los mismos (datos estructurados).
Esta tipología de datos tiene un cierto nivel de estructura, jerarquía y organización, aunque no se trata de un esquema fijo. En lugar de estructuras esquemáticas, como es el caso del funcionamiento de los estructurados, se podría decir que los datos se organizan en forma de árbol y contienen etiquetas para facilitar su manejo. Entre las principales fuentes se encuentran, además de los correos electrónicos, los archivos comprimidos, el XML y otros lenguajes de marcado, los ejecutables binarios y los paquetes TCP / IP.
Otra de las principales características de los datos semi estructurados es que para agruparse y almacenarse hacen uso de los metadatos. Sin embargo, su automatización resulta mucho más dificultosa que la de los datos estructurados ya que no están del todo completos.
En definitiva, mientras que los datos estructurados son fáciles de obtener y clasificar, los no estructurados tienen una mayor complejidad, aunque es precisamente donde reside la información más valiosa del mercado, por lo que aporta un gran valor comercial a las empresas. Y por todo esto, el análisis de big data se ha convertido en una ventaja muy competitiva para empresas de todos los tamaños y sectores.
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