Los datos son un recurso invaluable para cualquier organización moderna, y el negocio de la gestión de datos ha estado en auge desde la adopción generalizada de Internet. Los datos se presentan en una variedad de formas y existen muchas ventajas tanto para las organizaciones que los hacen fácilmente disponibles como para aquellas que los administran adecuadamente.
Hay miles de formas de categorizar los datos, pero en este artículo nos centraremos en los tres métodos más comunes: la diferencia entre datos no estructurados, semiestructurados y estructurados.
¿Qué son los macrodatos?
El vasto volumen de datos, tanto organizados como no estructurados, que inunda una empresa a diario se conoce como macrodatos o Big Data.
En 2020, el mercado global de análisis de big data fue de $206.95 mil millones y se espera que el tamaño del mercado crezca a $549.73 mil millones para 2028.
¿Por qué es importante entender la diferencia entre los tipos de datos?
Para crecer y sobrevivir en la economía digital actual, las empresas deben aprovechar todos sus datos para mantenerse competitivas. Cantidades masivas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados están siendo creados cada día por personas, procesos, dispositivos conectados y más. Esta información podría proporcionar potencialmente una ventaja competitiva si las empresas pueden acceder a ella y analizarla con la suficiente rapidez.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados se pueden definir como información que no tiene un modelo o formato predefinido. Los datos no estructurados suelen ser generados por usuarios finales y no están organizados ni etiquetados de ninguna manera que facilite su búsqueda o análisis. En otras palabras, los datos no estructurados son datos en su forma natural y generalmente son generados por humanos.
Los datos no estructurados representan el 80% de los datos en las organizaciones. - Merrill Lynch
Ejemplos de datos no estructurados
Los tipos de datos no estructurados incluyen:
- Libros
- Correos electrónicos escritos a mano
- Mensajes de chat
- Publicaciones en redes sociales
- Mensajes de texto
- Currículums
- Historias clínicas
- Datos analógicos
Tratamiento de datos no estructurados
Es difícil trabajar con datos no estructurados dada su naturaleza de forma libre. Hay una variedad de herramientas especializadas disponibles para ayudar en la organización y el análisis de datos no estructurados.
- Minería de datos: la minería de datos no estructurados ayuda a desglosar los datos y buscar identificadores específicos para obtener un conjunto de datos mucho más refinado.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL): el PNL aprovecha la IA (inteligencia artificial) para procesar datos no estructurados. En la industria de la salud, el PNL es una técnica importante para analizar el 80% de los datos de salud (citas, signos vitales, registros médicos).
- Reconocimiento óptico de caracteres: OCR lee un documento escaneado o escrito a mano y extrae el texto identificado.
- Análisis de texto: uso de herramientas como el análisis de sentimiento o la clasificación de intenciones para identificar patrones y clasificar los datos.
¿Qué son los datos semiestructurados?
Los datos semiestructurados, a veces también denominados datos autodescriptivos, se encuentran en algún lugar entre los estructurados y los no estructurados. Al igual que los datos estructurados, pueden tener un modelo de datos definido, pero no tan rígido como el que se encuentra en las bases de datos relacionales, por ejemplo. Contiene etiquetas u otros marcadores para separar elementos semánticos y hacer cumplir jerarquías y relaciones de datos.
Hay dos grandes familias de datos semiestructurados:
- documentos generados por máquina: son documentos producidos por una máquina para ser leídos por humanos, por ejemplo, una factura en PDF. Contienen información formateada visualmente de forma estructurada, pero los datos subyacentes no están disponibles fácilmente.
- datos en bases de datos NoSQL: contienen datos que están disponibles fácilmente. Sin embargo, siguen una estructura flexible que puede variar de un documento a otro.
Ejemplos de datos semiestructurados
Los datos semiestructurados se pueden encontrar en una variedad de tipos de archivos, que incluyen:
- Correos electrónicos generados por máquinas
- Facturas PDF
- Pedidos de confirmación de comercio electrónico
- Notificaciones del sistema
¿Cómo analizar datos semiestructurados?
Administrar datos semiestructurados puede ser un desafío, pero no imposible con las herramientas adecuadas.
- Coincidencia de patrones: identifica datos específicos que siguen un patrón particular; utilizado para extraer direcciones IP, números, fechas, números de teléfono, nombres o URL.
- OCR zonal y dinámico: extrae el texto de una zona específica en la imagen del documento.
- Análisis de documentos: extrae datos de documentos, por ejemplo, utilizando un analizador de PDF o un analizador de correo electrónico utilizando plantillas visuales o reglas de análisis.
Intermedio: ¿Conoces Parseur?
Parseur es un potente software de procesamiento de documentos que extrae datos de documentos semiestructurados como archivos PDF, correos electrónicos y hojas de cálculo.
Su motor basado en plantillas no requiere conocimientos de codificación y te permitirá comenzar en minutos. Todo lo que tienes que hacer es enseñarle a Parseur qué datos quieres extraer de un documento específico. Parseur aprende rápidamente y cada vez que procese el mismo tipo de documento automáticamente.
Algunas de las principales características de Parseur incluyen:
- Potente motor OCR para documentos basados en imágenes, incluidos OCR zonal y OCR dinámico
- Extracción automática de datos de tablas
- Detección automática de diseño
- Post-procesamiento avanzado
- Integración con miles de aplicaciones como Make, Zapier, Power Automate.
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son datos organizados de una manera que hace posible que una máquina los lea y los entienda fácilmente. Tiene una estructura bien definida y se ajusta a un modelo de datos específico con un esquema fijo.
Ejemplos de datos estructurados
Los datos estructurados vienen en diferentes formatos, como:
- Bases de datos relacionales
- JSON
- XML
- CSV
Analizando datos estructurados
Debido a su estructura definida, los datos estructurados son fáciles de analizar. Dependiendo de la industria en la que te encuentres, existen varias herramientas de análisis de datos que se pueden utilizar. Hemos mencionado algunos de ellos a continuación:
- Bases de datos relacionales como PostgreSQL o MySQL
- Bibliotecas de análisis estándar para leer JSON, CSV y XML
- Herramientas de visualización de datos como Tableau
- Hojas de cálculo como Microsoft Excel o Google spreadsheet
- Plataformas de inteligencia empresarial como Microsoft Power BI
- Software de análisis de datos como RapidMiner
En pocas palabras: datos no estructurados vs semiestructurados vs estructurados
Hemos resumido las diferencias clave entre los 3 tipos de datos en la siguiente tabla:
| Datos no estructurados | Datos semiestructurados | Datos estructurados | |
|---|---|---|---|
| Contexto típico | Producido por humanos para que los humanos lo consuman | Producido por máquinas para que lo consuman los humanos o producido por humanos para que lo consuman las máquinas | Producido por máquinas para que las máquinas lo consuman |
| Estructura | Forma libre | Tiene alguna estructura que puede cambiar. O los datos subyacentes no son accesibles de inmediato por una máquina | Predefinido |
| Flexibilidad | Muy flexible | Menos flexible, debe ajustarse a las reglas utilizadas para producir el contenido | No flexible |
| Uso | Libros, trabajos de investigación, documentos, correos electrónicos escritos a mano, mensajes de chat | Documentos generados por máquinas, correos electrónicos o archivos PDF, base de datos NoSQL, HTML | Datos en una base de datos SQL relacional, datos en JSON estructurado, XML o CSV |
| Enfoque de análisis | Minería de datos, OCR, procesamiento del lenguaje natural | Coincidencia de patrones, coincidencia de plantillas, OCR zonal, OCR dinámico | Bibliotecas de análisis estándar para leer SQL, JSON, XML, CSV |
Gestionar y analizar datos de forma rentable
La recopilación de datos está aumentando a un ritmo mayor para casi todas las organizaciones a una tasa estimada del 30 % cada año. La mayoría de las organizaciones almacenan la mayoría de los datos no estructurados y nunca los analizan todos. Debido a eso, tienen que aumentar su espacio de almacenamiento, lo cual es costoso.
Una mejor comprensión de los diferentes tipos de datos, su formato y cómo hacer el mejor uso de ellos puede ahorrarle a tu empresa horas de trabajo. Con el proceso adecuado y la herramienta tecnológica, cualquiera puede realizar un mejor análisis de sus datos actuales. Este análisis en profundidad ayudará a obtener una ventaja competitiva y a fidelizar clientes.
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