Datos semiestructurados

Esta página cubre:

• ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados?
• Características de los datos semiestructurados
• Ejemplos de datos semiestructurados
• Ventajas y retos de los datos semiestructurados
• Técnicas de análisis de datos semiestructurados
  
• Herramientas de datos semiestructurados
• Conclusión

¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados?

Las siguientes comparaciones explican en qué se diferencian los datos semiestructurados de los no estructurados y los estructurados.

Datos semiestructurados frente a datos no estructurados

Datos no estructurados es información que no tiene un formato o esquema predefinido, por lo que no puede almacenarse en una base de datos relacional tradicional. Los datos semiestructurados se diferencian de los no estructurados en que tienen algunos elementos estructurales, como etiquetas y metadatos, que imponen una jerarquía organizativa de registros y campos dentro de los datos.

Datos semiestructurados frente a datos estructurados

Los datos semiestructurados y estructurados se distinguen por dos características principales: el esquema y la estructura de los datos.

A diferencia de los datos estructurados, los semiestructurados no requieren una definición previa del esquema, lo que los hace más flexibles para la evolución de los datos. Además, los datos semiestructurados admiten una estructura que contiene una jerarquía de datos anidados, mientras que los datos estructurados se encuentran en una tabla plana. La estructura anidada hace de los datos semiestructurados un formato ideal para trabajar con datos recibidos de dispositivos IoT.

Características de los datos semiestructurados

• No se ajusta a un modelo de datos, pero tiene cierta estructura
• No necesita un esquema fijo antes del almacenamiento, lo que permite una mayor flexibilidad en cuanto a la estructura y los tipos de datos que pueden almacenarse.
• Contiene metadatos utilizados para agrupar datos y organizarlos jerárquicamente.
• No puede almacenarse en forma de filas y columnas en una base de datos relacional.

Ejemplos de datos semiestructurados

Los datos semiestructurados son cada vez más comunes a medida que las organizaciones recopilan y procesan más datos de diversas fuentes, como las redes sociales y los dispositivos IoT. Algunos ejemplos de datos semiestructurados son:

Documentos XML: Es uno de los formatos de datos semiestructurados más populares. XML es un lenguaje de marcado versátil y fácil de usar que permite a los usuarios definir las etiquetas y atributos necesarios para almacenar datos jerárquicamente.

JSON: JSON se utiliza para recopilar datos semiestructurados de dispositivos IoT, navegadores web y teléfonos inteligentes, para luego organizarlos en lotes y transferirlos a un plataforma de datos.

Código HTML, gráficos y tablas, y correos electrónicos son otros ejemplos de datos semiestructurados que suelen encontrarse en las bases de datos orientadas a objetos.

Ventajas y retos de los datos semiestructurados

La flexibilidad es el mayor punto fuerte de los datos semiestructurados, pero también introduce algunos problemas que no se encuentran con los datos estructurados. He aquí las ventajas y los retos más importantes:

Beneficios

• Flexible y más fácil de escalar que los datos estructurados
• Adaptable a la evolución de las fuentes de datos
• Su naturaleza autodescriptiva garantiza que el contexto y el significado de los datos estén integrados en ellos, lo que facilita su comprensión e interpretación.
• Los datos semiestructurados permiten una inspección humana sencilla y un procesamiento informático eficaz, por lo que son adecuados para una amplia gama de aplicaciones, desde servicios web hasta análisis de datos.

Desafíos

• La falta de un esquema fijo puede dar lugar a problemas de escalabilidad
• La consulta y la extracción de información pueden ser complicadas y llevar mucho tiempo, y a menudo requieren herramientas y conocimientos especializados para procesar los datos con eficacia.
• La flexibilidad puede dar lugar a incoherencias en la representación de los datos, dificultando la agregación y el análisis debido a variaciones en la estructura o a la falta de elementos.

Técnicas de análisis de datos semiestructurados

Puede utilizar las siguientes técnicas para analizar datos semiestructurados:

• Modelización gráfica
• Lenguaje de marcado extensible (XML)
• Análisis exploratorio de datos
• Reconocimiento de patrones
• Análisis de textos
• Análisis del sentimiento
• Detección de anomalías

Herramientas de datos semiestructurados

Puede almacenar, procesar y analizar datos semiestructurados utilizando varias herramientas. Por ejemplo:

• Las bases de datos NoSQL como Couchbase y MongoDB™ están diseñadas para manejar datos semiestructurados
• Puede utilizar XML y el modelado basado en gráficos para definir atributos, intercambiar información e indexar datos en orden jerárquico.

Conclusión

Bases de datos no relacionaleso Bases de datos NoSQLson cada vez más populares por su capacidad para manejar datos semiestructurados o no estructurados. Utilizan una variedad de modelos de datos para acomodar diversos tipos y estructuras de datos, lo que las hace muy adecuadas para manejar conjuntos de datos grandes y complejos que pueden evolucionar.

Couchbase es una base de datos distribuida que admite modelos de datos clave-valor y documento. Está diseñada para ofrecer una gran escalabilidad, rendimiento y disponibilidad, y cuenta con funciones como auto-sharding, caché en memoria y búsqueda de texto completo. Couchbase es muy adecuado para manejar grandes conjuntos de datos y un alto rendimiento de escritura, lo que la hace popular para aplicaciones de comercio electrónico, juegos y redes sociales.

Visite nuestro Centro de conceptos para saber más sobre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados y muchos otros temas relacionados con las bases de datos.