Datos no estructurados

¿Qué es la información no estructurada?

La información no estructurada se refiere a datos cualitativos, complejos y desorganizados en archivos de texto, audio y visuales. Algunos ejemplos de fuentes de datos no estructurados incluyen publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes generadas por usuarios, PDFs, correos electrónicos y grabaciones de video.

La falta de organización y formato predefinido hace que sea un desafío recopilar y analizar este tipo de datos, pero cuando se interpretan y analizan adecuadamente, los datos no estructurados pueden proporcionar información valiosa. Las empresas utilizan software de análisis estadístico para realizar análisis complejos, incluyendo la organización, interpretación y presentación de conjuntos de datos.

Tipos de datos no estructurados

Los datos no estructurados pueden ser textuales, no textuales, generados por humanos o por máquinas. A continuación se presentan algunos tipos típicos de datos no estructurados:

• Texto comprende documentos, mensajes de correo electrónico, presentaciones o mensajes de texto.
• Datos geoespaciales incluyen información del sistema de posicionamiento global (GPS) o datos de ubicación compartidos a través de teléfonos móviles.
• Datos multimedia cubren datos no estructurados como imágenes, videos y archivos de audio.
• Datos de sensores se generan a partir de sensores como acelerómetros y otros dispositivos.
• Datos web se procesan a partir de sitios web como lenguaje de marcado de hipertexto (HTML), hojas de estilo en cascada (CSS) o Javascript.
• Datos financieros incluyen facturas, extractos bancarios y otros registros fiscales.
• Medios enriquecidos abarcan todas las plataformas de publicidad o medios como redes sociales, entretenimiento, vigilancia o podcasts.

Ejemplos de datos no estructurados

Individuos y empresas generan grandes volúmenes de datos no estructurados en sus vidas diarias y operaciones. Viene en varios tipos, tales como:

• Correos electrónicos. Los datos no estructurados se encuentran comúnmente en forma de correos electrónicos. Los correos electrónicos generalmente contienen bloques de datos de texto no estructurados y archivos adjuntos de diferentes tipos y fuentes.

• Archivos de texto y documentos. Archivos de texto plano, documentos de Microsoft Word, Google Docs, archivos PDF, archivos HTML y otros formatos de procesamiento de texto pueden contener datos no estructurados en contenido escrito.

• Archivos de registro. Muchos sistemas y aplicaciones generan archivos de registro de datos no estructurados sobre varios eventos y actividades. Los registros del sistema, registros de aplicaciones, registros de seguridad y registros de servidores web son ejemplos.

• Imágenes. Los archivos JPEG, PNG, GIF y TIFF son diferentes tipos de imágenes que contienen datos no estructurados. Los archivos de imagen almacenan información y datos visuales.

• Videos. Los archivos MP4, MOV y AVI son diferentes tipos de archivos de video de datos no estructurados. Esto puede incluir contenido grabado, transmisión de medios y clips de video.

• Archivos de audio. Los archivos MP3, WAV y FLAC son diferentes tipos de archivos de audio con datos no estructurados. Algunos ejemplos comunes de archivos de audio en el lugar de trabajo incluyen grabaciones de voz, llamadas de servicio al cliente y entrevistas.

• Datos de sensores. Varios dispositivos utilizan sensores para medir y registrar datos físicos y ambientales. Estos incluyen datos de GPS y grabaciones de termómetros.

• Datos de redes sociales. Las publicaciones y historias de Instagram, las actualizaciones de estado de Facebook y las publicaciones en X son todos datos no estructurados de redes sociales. No tienen una estructura predefinida, ya sea basada en texto, una imagen o contenido multimedia.

• Datos del Internet de las Cosas (IoT). El IoT ofrece datos como estados de dispositivos, metadatos, lecturas de sensores o grabaciones de CCTV.
• Registros médicos. La industria de la salud produce enormes volúmenes de datos no estructurados generados por humanos y máquinas, lo que ayuda a los trabajadores de la salud a proporcionar un tratamiento adecuado. Los dispositivos de imagen médica como endoscopios, laparoscopios, robots de cirugía y datos de biosignales son ejemplos de grandes datos generados por máquinas.

Beneficios de los datos no estructurados

Los datos no estructurados incluyen varios tipos de contenido y vienen con varios beneficios e ideas profundas a pesar de su falta de estructura. Algunos de los beneficios clave de los datos no estructurados incluyen los siguientes.

• Fácil de recopilar y almacenar. Dado que los datos no estructurados no siguen un formato específico, se pueden recopilar rápidamente, en su forma bruta, sin esquemas predefinidos, tablas u otros modelos de datos. Una vez que se recopilan los datos, las organizaciones pueden almacenarlos en servidores en la nube compartidos o híbridos.

• Proporciona información más detallada que los datos estructurados. Los datos no estructurados son crudos y no filtrados, lo que significa que pueden ofrecer ideas más detalladas. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar datos específicos y lenguaje en correos electrónicos de servicio al cliente para mejorar el rendimiento de su equipo de servicio al cliente y construir un centro de conocimiento basado en diferentes aspectos de los datos de correo electrónico.

• Útil de múltiples maneras, más de una vez. Los equipos pueden utilizar los datos no estructurados más de una vez y analizarlos para múltiples propósitos porque no tienen una estructura predefinida ni siguen un conjunto de reglas. Las empresas pueden extraer conocimiento de la información subjetiva, opiniones y matices de los conjuntos de datos no estructurados.

• Conduce a un mejor servicio al cliente. Los datos no estructurados se recopilan al rastrear correos electrónicos, mensajes, chats en vivo y tickets generados por clientes. Las empresas identifican áreas de mejora al analizar estos datos.
• Útil en marketing. Los equipos de marketing determinan los requisitos de los clientes y los patrones de compra al evaluar los datos no estructurados. Ayuda en la planificación de campañas de marketing dedicadas.
• Resulta en una mejor toma de decisiones. Las organizaciones utilizan datos no estructurados para encontrar tendencias que podrían beneficiar al negocio. Proporciona a la gerencia y a los principales interesados más información para tomar decisiones eficientes.
• Recupera clientes. Los datos no estructurados, o grandes datos, revelan mucho sobre las necesidades, preferencias, gustos y disgustos o comportamiento de compra de un cliente. Las empresas pueden evaluar los datos para tomar mejores decisiones sobre cómo mantener a los existentes mientras adquieren nuevos.
• Funciona bien con el almacenamiento en lago de datos. Los lagos de datos acomodan un almacenamiento masivo para datos no estructurados. También tienen un precio de pago por uso que ayuda a las organizaciones a reducir costos.

Desafíos de los datos no estructurados

Incluso con todos los muchos beneficios de los datos no estructurados, presenta desafíos para las organizaciones debido a su falta de un formato predefinido. Algunos de los desafíos clave de los datos no estructurados incluyen:

• Preocupaciones de volumen y escalabilidad. Los datos no estructurados a menudo se acumulan rápidamente. Mientras que algunos pueden ocupar poco espacio, los archivos más grandes consumen el almacenamiento disponible, tensionando los recursos y creando problemas de crecimiento. Las soluciones de almacenamiento también pueden ser costosas si nadie se ocupa del mantenimiento de los datos no estructurados.

• Calidad. Aunque los datos no estructurados pueden ser más detallados que los datos estructurados, a menudo contienen errores e inconsistencias. Extraer información perspicaz de conjuntos de datos con errores, información innecesaria e inconsistencias requiere un procesamiento intrincado.

• Acceso a datos aislados. Los datos no estructurados a veces residen en fuentes de datos y repositorios aislados y desconectados que no pueden integrarse. Estos silos conducen a datos redundantes que desperdician espacio. Por otro lado, sin capacidades de integración, las organizaciones pueden necesitar excluir algunos datos aislados, lo que puede causar brechas en la identificación de patrones y tendencias.

Datos no estructurados vs. datos estructurados

Existen diferencias clave entre datos no estructurados vs. datos estructurados que son importantes de entender.

Los datos no estructurados carecen de una estructura predefinida; incluyen varios formatos y tipos, como imágenes, audio, texto y videos. Debido a su formato bruto y falta de marco, los datos no estructurados requieren tecnologías avanzadas, como técnicas de análisis estadístico y procesamiento de lenguaje natural, para obtener lecciones útiles de la información.

En comparación, los datos estructurados están altamente organizados con un esquema explícito que define los tipos de datos y las relaciones entre las piezas de información. Es más fácil de procesar y analizar que los datos no estructurados.

Los datos no estructurados son un tipo de grandes datos. Lea más para aprender sobre grandes datos y análisis de datos.