Datos no estructurados vs estructurados

¿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

Una captura de pantalla de datos no estructurados
Una conversación de chat es un ejemplo de datos no estructurados

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

Una captura de pantalla de datos semiestructurados
Una factura en PDF es un ejemplo de datos semiestructurados. Todas las facturas de este proveedor tendrán un aspecto similar, pero una máquina no puede acceder a los datos de inmediato sin usar un analizador de PDF

¿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.

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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

Una captura de pantalla de datos estructurados
La misma factura que la anterior, pero esta vez estructurada como JSON y fácilmente utilizable por una máquina

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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Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre las diferencias entre datos no estructurados, semiestructurados y estructurados, junto con cómo trabajar con cada tipo.

Los datos estructurados son información organizada en un esquema fijo que una máquina puede leer y analizar fácilmente, como las filas de una base de datos relacional. Los datos no estructurados no tienen un modelo o formato predefinido y suelen ser generados por humanos en su forma natural, como correos electrónicos, mensajes de chat o documentos. La diferencia clave es que los datos estructurados son inmediatamente legibles por máquina, mientras que los datos no estructurados requieren procesamiento antes de poder ser analizados.

Los datos no estructurados incluyen libros, correos electrónicos escritos a mano, mensajes de chat, publicaciones en redes sociales, mensajes de texto, currículums, historias clínicas y datos analógicos. Estos formatos son generados por humanos para que otros humanos los consuman, por lo que no tienen una estructura consistente que una máquina pueda leer directamente. Se estima que los datos no estructurados representan alrededor del 80% de los datos que poseen las organizaciones.

Los macrodatos se refieren al vasto volumen de información, tanto organizada como no estructurada, que inunda una empresa a diario. El mercado global de análisis de macrodatos se valoró en $206.95 mil millones en 2020 y se proyecta que crezca a $549.73 mil millones para 2028. Los macrodatos abarcan tipos estructurados, semiestructurados y no estructurados, y su valor proviene de analizarlos lo suficientemente rápido como para obtener una ventaja competitiva.

Los datos semiestructurados, como facturas en PDF y correos electrónicos, se pueden convertir en formatos estructurados utilizando coincidencia de patrones, OCR Zonal, OCR Dinámico y análisis de documentos. Parseur es una herramienta de procesamiento de documentos que extrae datos de documentos semiestructurados como PDF, correos electrónicos y hojas de cálculo y los genera como datos estructurados listos para herramientas de procesamiento posterior. Su IA integrada extrae los campos que solicitas de cualquier diseño, por lo que no necesitas una plantilla separada para cada formato de documento.

Parseur extrae datos estructurados de documentos semiestructurados como PDF, correos electrónicos y hojas de cálculo sin necesidad de programación. Le enseñas qué campos capturar, y su IA maneja nuevos documentos del mismo tipo automáticamente a través de diversos diseños. Parseur cumple con el RGPD y ofrece un paso opcional de revisión manual donde una persona puede verificar y corregir los datos extraídos antes de que sean enviados.

Los datos semiestructurados se encuentran entre los datos estructurados y no estructurados y a veces se denominan datos autodescriptivos. Tienen algún modelo definido pero no tan rígido como una base de datos relacional, y utilizan etiquetas o marcadores para separar elementos y establecer jerarquías. Ejemplos comunes incluyen facturas en PDF, correos electrónicos generados por máquinas y datos almacenados en bases de datos NoSQL.

Los datos estructurados se presentan en formatos como bases de datos relacionales, JSON, XML y CSV. Cada uno de estos se ajusta a un esquema fijo que define exactamente cómo están organizados los datos, lo que facilita que una máquina los lea y analice. Debido a esta estructura definida, los datos estructurados se pueden consultar con herramientas estándar como SQL, hojas de cálculo y plataformas de inteligencia empresarial.

Los datos no estructurados se pueden procesar utilizando minería de datos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y análisis de texto. Estas técnicas desglosan el contenido de forma libre y buscan identificadores para producir un conjunto de datos mucho más refinado. Para los datos basados en documentos, el OCR lee el texto escaneado o escrito a mano y lo convierte en un formato legible por máquina.

Comprender la diferencia entre datos no estructurados, semiestructurados y estructurados ayuda a las empresas a elegir las herramientas y procesos adecuados para aprovechar su información. Las personas, los procesos y los dispositivos conectados crean diariamente cantidades masivas de los tres tipos, y las empresas que pueden acceder a ellos y analizarlos rápidamente obtienen una ventaja competitiva. Conocer cada formato también reduce los costos de almacenamiento desperdiciados, ya que muchas organizaciones almacenan datos no estructurados sin llegar a analizarlos nunca.