¿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 usualmente son generados por humanos.
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.
Existen miles de formas de categorizar los datos, pero 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. Todos los días las personas, los procesos, los dispositivos conectados y más generan cantidades masivas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Esta información podría proporcionar una ventaja competitiva si las empresas pueden acceder a ella y analizarla con la suficiente rapidez.
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
- 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 (PLN): el PLN aprovecha la IA (inteligencia artificial) para procesar datos no estructurados. En la industria de la salud, el PLN 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 análisis de sentimiento o 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 un punto intermedio entre estructurados y 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 en los datos.
Existen dos grandes familias de datos semiestructurados:
- documentos generados por máquinas: son documentos producidos por una máquina para ser leídos por humanos, por ejemplo, una factura en PDF. Contienen información visualmente formateada de forma estructurada, pero los datos subyacentes no están fácilmente disponibles.
- datos en bases de datos NoSQL: contienen datos a los que se puede acceder 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 reto, pero no es imposible con las herramientas adecuadas.
- Coincidencia de patrones: identifica datos específicos que siguen un patrón particular; se utiliza para extraer direcciones IP, números, fechas, números de teléfono, nombres o URL.
- OCR Zonal y OCR 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 usando 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 programación y te permitirá empezar en minutos. Solo tienes que enseñarle a Parseur qué datos quieres extraer de un documento específico. Parseur aprende rápido y cada vez procesará automáticamente ese mismo tipo de documento.
Algunas de las principales características de Parseur incluyen:
- Potente motor OCR para documentos basados en imágenes, incluyendo 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 son fáciles de analizar. Dependiendo de la industria en la que te encuentres, existen varias herramientas de análisis de datos que se pueden utilizar. Mencionamos algunas de ellas 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 | Producidos por humanos para que los humanos los consuman | Producidos por máquinas para que los humanos los consuman o producidos por humanos para que los consuman las máquinas | Producidos por máquinas para que las máquinas los consuman |
| Estructura | Forma libre | Tiene algo de estructura que puede cambiar. O los datos subyacentes no son inmediatamente accesibles 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, bases 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.
Comprender mejor los diferentes tipos de datos, su formato y cómo sacarles el mayor provecho puede ahorrarle a tu empresa horas de trabajo. Con el proceso adecuado y la herramienta tecnológica correcta, cualquiera puede analizar mejor sus datos actuales. Este análisis en profundidad ayudará a obtener una ventaja competitiva y a fidelizar clientes.
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