Datos no estructurados

Los datos no estructurados son información como texto, vídeo o audio que no tiene un formato o esquema predefinido. Los datos no estructurados suelen ser generados por humanos, pero también por máquinas. Independientemente de su origen, los datos no estructurados no se ajustan a un modelo o esquema de datos preestablecido y, por tanto, no pueden almacenarse en un sistema tradicional de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).

La mayor parte de los datos que generan y recopilan las organizaciones son datos no estructurados. Estos datos contienen información crucial para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa, pero como carecen de estructura, las empresas suelen necesitar técnicas avanzadas para analizarlos. Para hacer frente a este reto, las empresas están recurriendo a herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) para potenciar sus aplicaciones analíticas.

Esta página tratará:

• Datos no estructurados frente a datos estructurados
• Ejemplos de datos no estructurados
• Casos de uso de datos no estructurados
• Ventajas e inconvenientes de los datos no estructurados
• Cómo analizar datos no estructurados
• Herramientas de datos no estructurados
• Conclusión

Datos no estructurados frente a datos estructurados

Los datos no estructurados y los estructurados presentan claras diferencias, como los tipos de análisis para los que se pueden utilizar, el esquema utilizado para organizar los datos, el formato de los datos y la forma en que se almacenan.

Los datos estructurados suelen almacenarse en una base de datos relacional donde pueden asignarse fácilmente a campos designados. Por ejemplo, los clientes pueden identificarse por detalles coherentes como números de teléfono y direcciones. La información se clasifica en un formato rígido, lo que garantiza una coherencia que facilita la búsqueda, el procesamiento y el análisis de los datos, tanto para humanos como para algoritmos. Para buscar datos de forma eficaz en bases de datos relacionales, los administradores de bases de datos suelen utilizar un lenguaje de consulta estructurado (SQL).

En cambio, los datos no estructurados no pueden almacenarse en una base de datos relacional tradicional porque carecen de una estructura interna coherente. Esta falta de estructura ofrece la ventaja de la flexibilidad, pero hace que los conjuntos de datos sean más difíciles de buscar, procesar y analizar.

Ejemplos de datos no estructurados

Algunos ejemplos de datos no estructurados generados por el ser humano son textos, correos electrónicos, redes sociales, documentos, páginas web, fotos, archivos de audio, vídeo y mucho más.

Los datos no estructurados generados por máquinas pueden consistir en archivos de registro de sitios web, servidores, redes y aplicaciones. También pueden incluir imágenes de satélite, grabaciones de vigilancia y datos de sensores de dispositivos conectados al Internet de las cosas.

Casos de uso de datos no estructurados

• Inteligencia empresarial: Información para tomar mejores decisiones
• Análisis de clientes: Utilizar los datos para comprender y atender mejor a los clientes
• Análisis de las comunicaciones: Garantizar el cumplimiento de la normativa
• Seguimiento de las redes sociales: Analizar las pautas de conversación e interacción
• Mantenimiento predictivo: Los fabricantes utilizan sensores para detectar posibles fallos

Ventajas e inconvenientes de los datos no estructurados

Los datos no estructurados presentan ventajas e inconvenientes notables en cuanto a flexibilidad, perspectivas empresariales y trabajo con conjuntos de datos.

Pros

• Flexible: Puede mantener los conjuntos de datos en diferentes formatos que no son uniformes.
• Perspicaz: Las decisiones basadas en datos producen resultados empresariales mejores y más predecibles.
• Abundante: Los datos no estructurados constituyen la mayor parte de los datos generados por las empresas.

Contras

• Difícil de buscar, procesar y analizar: La falta de uniformidad es un reto.
• Recursos intensivos: Gestionar, mantener y utilizar eficazmente volúmenes masivos de datos no estructurados puede resultar casi imposible.
• Difícil de compartir: Colaborar eficazmente en grandes conjuntos de datos es complejo y requiere una inversión significativa.

Cómo analizar datos no estructurados

Existen varias herramientas y técnicas para analizar datos no estructurados:

• Minería de datos: Este proceso implica técnicas como la limpieza, clasificación, agrupación y visualización de datos para descubrir patrones y relaciones en los datos no estructurados. Una vez organizados los datos, es más fácil interpretarlos y actuar en consecuencia.
• Aprendizaje automático: El ML es bueno para el análisis de datos no estructurados porque puede analizar grandes conjuntos de datos. En primer lugar, los datos deben transformarse en un formato específico para los algoritmos de ML y, a continuación, se utilizan métodos como la clasificación de textos, la agrupación en clústeres, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje profundo para el análisis.
• Análisis predictivo: Una vez convertidos los datos no estructurados en datos estructurados, se pueden utilizar modelos predictivos como la regresión, los árboles de decisión o las redes neuronales para realizar previsiones. La información obtenida de los modelos predictivos ayuda a una organización a tomar decisiones y planificar el futuro.
• Análisis del sentimiento: Se trata de limpiar y tokenizar texto no estructurado y, a continuación, utilizar métodos de análisis de sentimiento (basados en léxico o ML) para determinar si el sentimiento del texto es positivo, negativo o neutro. Estos datos se utilizan para comprender mejor la experiencia del cliente y tomar decisiones en consecuencia.
• Procesamiento del lenguaje natural: La PLN utiliza métodos como la tokenización, la lematización, la eliminación de palabras vacías y el modelado temático para procesar datos. El uso de la PNL para el análisis de datos no estructurados es especialmente útil para sanidad, finanzasy marketing.

Herramientas de datos no estructurados

• Couchbase: Base de datos distribuida que admite modelos de datos clave-valor y documento.
• MongoDB™: Base de datos orientada a documentos que almacena datos en documentos de tipo JSON.
• Apache Cassandra: Base de datos distribuida que almacena datos en formato de familia de columnas.
• Redis: Un almacén de valores clave que puede utilizar como base de datos, caché y agente de mensajes.
• Amazon DynamoDB: Un servicio gestionado de base de datos NoSQL proporcionado por Amazon Web Services (AWS).
• Neo4j: Una base de datos gráfica que almacena datos en nodos y aristas.

Conclusión

En general, los datos no estructurados constituyen la mayor parte de todos los datos generados y recopilados por las organizaciones, y ofrecen una importante oportunidad para mejorar la toma de decisiones empresariales. Las organizaciones deben contar con la plataforma y las herramientas adecuadas para aprovechar al máximo esta oportunidad.

No relacional bases de datos, o Bases de datos NoSQLson cada vez más populares por su capacidad para manejar datos no estructurados o semiestructurados. 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.