Los datos se consideran el nuevo oro para que las empresas tomen mejores decisiones y lleguen a más clientes. Sin embargo, los datos vienen en varias formas, incluyendo no estructurados y estructurados.
En este artículo, exploraremos el proceso de convertir datos no estructurados a datos estructurados. Analizaremos la importancia de los datos estructurados en el análisis y la toma de decisiones, así como los beneficios de convertir datos no estructurados para obtener una ventaja competitiva en el panorama actual basado en datos.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados son aquellos que no tienen ningún modelo o esquema predefinido, lo que dificulta su almacenamiento y procesamiento. Se espera que el volumen de datos no estructurados crezca a 175 mil millones de terabytes para 2025.
Ejemplos de datos no estructurados
- Mensajes de correo electrónico, publicaciones en redes sociales y conversaciones de chat.
- Imágenes como fotografías digitales.
- Música y grabaciones.
- Películas, clips de YouTube.
- Datos geoespaciales.
Retos de los datos no estructurados
Aunque los datos no estructurados son una fuente importante de información, plantean desafíos únicos en términos de procesamiento y análisis:
- No se pueden procesar ni analizar fácilmente debido a su estructura indefinida.
- Falta de estandarización porque vienen en varios formatos.
- La ausencia de metadatos dificulta la identificación de caracteres y la categorización.
- La extracción de datos no se puede realizar con precisión.
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados están altamente organizados y siguen un modelo o esquema de datos específico. Estos datos se pueden buscar y analizar fácilmente para su posterior procesamiento.
Ejemplos de datos estructurados
Los datos estructurados se almacenan en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) y contienen texto y números:
- Fechas y horas.
- Nombres, direcciones y números de teléfono de los clientes.
- Detalles de la factura (número, fecha).
- Detalles del producto (cantidad, descripción, precio unitario).
- Descuento y total general.
Conoce las diferencias clave entre datos no estructurados y estructurados
¿Por qué convertir datos no estructurados a estructurados?
Los datos estructurados son un activo valioso en la inteligencia empresarial y la toma de decisiones. Su análisis, consistencia, capacidades de integración, escalabilidad y soporte para la toma de decisiones basada en datos contribuyen a mejorar el rendimiento organizacional, la eficiencia y la planificación estratégica.
Al convertir datos no estructurados a estructurados, las empresas pueden obtener información valiosa, tomar decisiones informadas y mantenerse competitivas en un mundo impulsado por los datos.
Beneficios de la conversión de datos:
- Precisión y coherencia de los datos: Los datos estructurados se consideran más precisos y confiables porque tienen modelos predefinidos, lo que permite tomar decisiones más informadas.
- Análisis e informes de datos: Su esquema bien definido facilita el acceso y análisis de datos estructurados en comparación con los no estructurados.
- Integración con otras aplicaciones: Los datos estructurados permiten una integración y un intercambio de datos sin problemas con otras herramientas.
- Mejora la eficiencia y agiliza los flujos de trabajo: Se mejora la capacidad de búsqueda, lo que facilita la localización de datos específicos y reduce el esfuerzo manual.
¿Cómo convertir datos no estructurados en datos estructurados?
Existen diversas técnicas para convertir datos no estructurados a estructurados. Una de las formas más fáciles y asequibles es a través del análisis de datos utilizando herramientas como Parseur.
Convertir texto no estructurado a estructurado con Parseur
Parseur es una potente herramienta de procesamiento de documentos que automatiza la extracción de datos para su posterior análisis. Está integrado con un robusto motor de OCR que proporciona un alto nivel de precisión de datos.
Pasos para convertir datos con Parseur:
- Crea una cuenta gratuita de Parseur: Parseur tiene un plan gratuito con acceso a todas las funciones.
- Crea un buzón para recibir los datos no estructurados: Puedes crear buzones ilimitados para diferentes industrias o personalizados.
- Los datos se convierten en datos estructurados automáticamente: Parseur tiene plantillas integradas y la opción de crear plantillas personalizadas utilizando IA para procesar datos no estructurados al instante.
- Analiza los datos estructurados con otras aplicaciones: Exporta datos a otras aplicaciones como Hojas de cálculo de Google para su análisis.
Otras herramientas para la conversión de datos:
- Bibliotecas de Python (Pandas, NumPy, NLTK).
- Software de código abierto (Hadoop).
- Chat GPT-3.
- Bases de datos SQL.
La elección de la herramienta dependerá de tus necesidades y del tipo de datos no estructurados que desees convertir.
El potencial de los datos no estructurados
Si bien los datos no estructurados presentan desafíos para el análisis e integración, las técnicas de IA y aprendizaje automático están jugando un papel crucial en la automatización del proceso de conversión y extracción de información valiosa de manera más eficaz.
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