Definir los datos estructurados vs. los datos sin estructurar
Existen dos formas en las que los datos se clasifican para poder almacenarlos, analizarlos y tomar decisiones empresariales: estructurados y sin estructurar. La diferencia entre los datos estructurados y sin estructurar depende de si la información se puede organizar o no para poder analizar y usar los datos.
Los datos estructurados por lo general están compuestos de información claramente definida (como texto y números verificables) que se puede buscar y mantener o rastrear fácilmente a través de una tabla o base de datos altamente organizada. Por su parte, los datos sin estructurar vienen en una variedad de formatos de archivo o medios y no están agrupados o clasificados cuidadosamente.
Pero las diferencias entre los datos estructurados y sin estructurar van más allá de la manera cómo se recopila la información. A la hora de realizar el análisis, cada tipo de datos requiere un conjunto de herramientas tecnológicas y metodologías analíticas que son implementadas por profesionales de datos quienes cuentan con amplios conocimientos y habilidades.
Las empresas tienden a usar más los datos estructurados que los datos sin estructurar. Cerca del 43 % de todos los datos que las empresas capturan se quedan sin ser utilizados y representan un enorme valor sin aprovechar en relación a los datos sin estructurar. Pero ambos tipos de datos son valiosos y pueden aprovecharse siempre y cuando las empresas comprendan en qué se diferencian, y las capacidades que se requieren para hacer uso de ellos.
¿Qué son los datos sin estructurar?
Los datos sin estructurar es información en su formato sin procesar; por lo general permanecen cerca de la ubicación original en la que fueron recopilados o en lagos de datos. Prácticamente no se diferencian de los conjuntos de datos. Debido a que representan todos los tipos de datos sin procesar que se recopilan, incluidos los que no han sido catalogados o analizados, representan cantidades masivas de valor potencial y por lo tanto requieren implementar centros de datos resistentes y arquitecturas de nube con sistemas de almacenamiento de muy alta capacidad.
Por eso, los datos sin estructurar son para una unidad de disco duro resistente. La necesidad de descubrir un mayor valor al retener grandes cantidades de datos sin estructurar de forma económica, significa que hay una demanda mucho más alta que nunca de tener sistemas de almacenamiento de capacidad masiva centrados en las unidades de disco duro, lo cual sigue proporcionando ventajas significativas de costo total de propiedad, a medida que los avances de la tecnología de las unidades de disco duro sigan permitiendo capacidades cada vez más altas. La necesidad de acceder a los datos sin estructurar cerca de su origen y moverlos, cuando sea necesario, a una variedad de centros de datos de nube pública y privada con diferentes fines, también está impulsando el cambio de las arquitecturas de TI cerradas, exclusivas y aisladas a las arquitecturas componibles e híbridas en las que los datos se pueden mover de manera libre y eficiente a través de la empresa distribuida.
La información sin estructurar también se refiere a datos cualitativos, es decir simplemente es información que ha sido observada o registrada. Por ejemplo, los sensores del Internet de las cosas en una fábrica podrían recopilar datos sobre el rendimiento continuo de los equipos. La información se envía a los servidores para que la almacenen en un formato sin estructurar, como PDF y archivos de videos.
Otros ejemplos de los datos sin estructurar incluyen fotos satelitales, informes climáticos, datos de señales biológicas de los pacientes en un hospital, las imágenes de las cámaras digitales que aún no han sido etiquetadas o catalogadas de forma organizada. El común denominador es que los datos son recopilados y transmitidos de forma pasiva sin ningún formato organizacional prestrablecido. Aun cuando los datos sin estructurar tienen la oportunidad de ser extremadamente útiles a la hora de identificar grandes tendencias y construir modelos predictivos cuando se revisan y se entienden como parte de un conjunto de datos masivo, es difícil buscarlos y analizarlos fácilmente para los fines de la analítica empresarial.
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son datos organizados de manera cuantitativa (comúnmente en un formato numérico o en datos basados en texto) y que existen en una clase de formato estándar en un campo fijo dentro de un archivo o registro. La información que existe en las hojas de cálculo o en las bases de datos relacionales son ejemplos comunes de los datos estructurados. Esta forma de organización facilita la consulta de los datos cuando se realizan búsquedas a través de piezas de datos o grupos de información específicos.
Por ejemplo, los sensores agrícolas de una granja podrían recopilar datos climáticos sin procesar para determinar cuándo se deben regar los cultivos y cuánta agua necesitan. Para que los datos sean estructurados, deben estar categorizados y formateados. Este tipo de datos en un formato estructurado podría lucir como una tabla con columnas denominadas "momento del día", "temperatura" y "humedad". La estructura facilita la búsqueda, la clasificación y el análisis.
Datos estructurados vs. datos sin estructurar
La principal diferencia entre los datos estructurados y sin estructurar es el formato. Los datos sin estructurar están almacenados en su formato original, como PDF, video, o la salida del sensor. Los datos estructurados se presentan con rigor y de forma predefinida o con indicadores predefinidos que los describen y en un formato estandarizado que puede ser fácilmente puesto en una tabla, hoja de cálculo o base de datos relacional.
Los datos sin estructurar por lo general están albergados en algo que se llama lago de datos, que básicamente es un repositorio que almacena datos sin procesar en varios formatos. Los datos estructurados residen en almacenes de datos y repositorios que solo aceptan datos formateados a través de especificaciones preestablecidas. Un lago de datos es una reserva que almacena datos sin estructurar y que también puede almacenar datos estructurados, mientras que los almacenes de datos solo albergan datos estructurados que están organizados y formateados.
Si los datos están en un lago o un almacén, la información está almacenada en algún tipo de base de datos. La principal diferencia es que los datos estructurados están almacenados en una base de datos relacional, almacenados en filas y columnas a través de formatos organizados como el lenguaje de consulta estructurada (SQL, por sus siglas en inglés), PostgreSQL o MongoDB. Estos formatos hacen que los usuarios, o las máquinas, puedan buscar, clasificar y trabajar con los datos estructurados de una manera mucho más fácil. Por el contrario, los datos sin estructurar se almacenan en una base de datos no relacional como NoSQL.
Los dos tipos de datos también se diferencian en la manera en la que pueden analizarse, así como con las herramientas y necesidades personales que se necesitan para trabajar con ellos y gestionarlos. Los datos sin estructurar por lo general se analizan a través de técnicas como la agrupación de datos y la minería de datos, las cuales han sido desarrolladas para funcionar con metadatos y llegan a conclusiones más generales. Cuando se trata de datos estructurados, se pueden usar la mayoría de las formas de análisis matemático, como la clasificación, la agrupación y el análisis de la regresión de los datos. En términos de herramientas y tecnologías, los datos estructurados facilitan el uso de las herramientas de gestión y análisis. Ejemplos de herramientas que se usan para trabajar con datos estructurados:
- Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés)
- La gestión de relaciones con el cliente (CRM, por sus siglas en inglés)
- Procesamiento analítico en línea (OLAP, por sus siglas en inglés)
- Procesamiento de transacciones en línea (OLTP, por sus siglas en inglés)
Los software que pueden funcionar con grandes conjuntos de datos existen en varios formatos y por lo general se usan para gestionar y analizar los datos sin estructurar. Los ejemplos de herramientas para los datos sin estructurar incluyen:
- Sistema de gestión de bases de datos NoSQL
- Herramientas de análisis de datos impulsadas por la IA
- Herramientas para visualizar los datos
Los datos sin estructurar requieren ser gestionados por un experto bien capacitado, y las herramientas de software que tienen inteligencia artificial más avanzada y capacidades de modelado predictivo, que aquellas que se usan para los datos estructurados. El aprendizaje automático es una de las estrategias que se usan para analizar los datos sin estructurar.
Debido a que los datos estructurados ya están clasificados y organizados, las herramientas de software que se usan para trabajar con esas hojas de cálculo son más accesibles para usuarios empresariales sin experiencia. Por ejemplo, las entradas, las búsquedas, las consultas y la manipulación de los datos por lo general se realizan con un modelo de autoservicio a través de un usuario de interfaz altamente organizado.
Ejemplos de uso
Una explicación de cómo se pueden usar los datos sin estructurar es en la forma en la que los sensores de los datos de los dispositivos del Internet de las cosas pueden usarse para el modelado predictivo. Por ejemplo, los datos de una granja, que son datos sobre el clima, la salud de los cultivos y la funcionalidad de los equipos agrícolas, son constantemente recopilados y difundidos. Las herramientas de la IA pueden analizar los datos y construir modelados predictivos para mejorar la gestión y la toma de decisiones. Las capacidades de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden aprender de esos patrones con el tiempo, producir modelados más efectivos gracias a cada análisis posterior.
Los datos sin estructurar relacionados con el clima y los patrones de crecimiento de los cultivos se pueden analizar para predecir cuánta agua o nutrientes debe proveer la maquinaria automatizada en el futuro. Entonces, el software de la IA realiza un análisis automatizado y construye un modelado predictivo para informar mejor a los administradores de la granja en el futuro. Este análisis se basa en los patrones que la IA reconoce a medida que va seleccionando los datos no estructurados en múltiples formatos, como los patrones del crecimiento de los cultivos y de los nutrientes del suelo que se recopilan desde los sensores.
Los datos estructurados se usan en escenarios que envuelven el análisis cuantitativo. La gestión de inventarios y la logística son áreas en las que los datos estructurados son útiles a la hora de mejorar la eficiencia y la toma de decisiones. El almacén de inventarios por lo general es albergado como los datos estructurados con columnas y filas en una base de datos relacional. Estos datos pueden entonces interactuar con la gestión de inventarios o los sistemas de analítica empresarial para informar tanto a las empresas como a los usuarios de la ciencia de los datos. Los usuarios y sus herramientas de software, pueden poner valores sólidos en métricas como la rentabilidad de ciertas líneas de productos y gastos generales asociados con contrataciones y envíos. Las empresas pueden tomar decisiones con base en resultados cuantificables.
Hoy en día, los dos tipos de datos tienen usos diferentes. Los datos sin estructurar son la salida sin procesar de dispositivos o software que recopilan información que se mueve a lagos de datos en su formato original. Los datos estructurados se organizan en un formato numérico o de texto y se pueden catalogar, organizar, reorganizar y analizar a través de unos parámetros preestablecidos. A medida que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático continúen avanzando, es probable que surjan nuevas capacidades para extraer, analizar y aprender de los datos sin estructurar y hacer un uso inmediato ellos.
