Datos estructurados vs no estructurados: las diferencias

Analicemos la diferencia entre datos estructurados y no estructurados. No existe un estándar uniforme para todos los datos. Una pequeña parte de los datos está estructurada, mientras que la gran mayoría no está estructurada. Se utilizan diferentes bases de datos para almacenar datos estructurados y no estructurados debido a las diferencias en cómo se recopilan, analizan y escalan cada uno.

Big data es un término general para datos estructurados y no estructurados. Aunque todos los tipos de datos pueden brindarle una gran perspectiva, es esencial saber cuáles recopilar y cuándo y cuáles mirar para obtener el conocimiento y la comprensión que desea.

Esta publicación explorará ambos tipos para ayudarlo a aprovechar al máximo sus datos. Primero, veamos los datos estructurados.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados se refieren a datos que han sido formateados para cumplir con una estructura predeterminada. Es más simple de usar y su estructura hace que las búsquedas sean más rápidas. La base de datos relacional es la mejor ilustración de datos estructurados. Hay muchas fuentes de datos estructurados, algunas de las cuales incluyen las que se enumeran a continuación:

• Bases de datos que usan SQL
• Programas de hojas de cálculo como Microsoft Excel
• Servidores web y registros de la red
• Dispositivos médicos
• Etiquetas o sensores como RFID o GPS
• Formulario en linea
• Sistema OLTP o procesamiento de transacciones en línea

Pros y contras de los datos estructurados

Hay ventajas y desventajas de usar datos estructurados a considerar. Analicemos algunos pros y contras:

ventajas

• Los datos estructurados son más manejables y requieren menos procesamiento que los datos no estructurados, lo que facilita su mantenimiento.
• El diseño de datos estructurados distintivo y bien organizado hace que sea fácil de usar para los algoritmos de ML.
• El uso de datos estructurados no requiere una comprensión profunda de los tipos de datos y cómo funcionan. Si los usuarios entienden el tema de los datos, pueden acceder a ellos y analizarlos fácilmente.
• Más tecnologías admiten datos estructurados, lo que facilita el consumo, la gestión y el análisis.
• Los datos estructurados ayudan a los motores de búsqueda a identificar y comprender el contenido de un sitio web.

Contras

• Debido a que los datos estructurados tienen un formato establecido, se utilizan para los fines previstos. Esta estructura organizativa restringe la variedad y los casos de uso.
• Los almacenes de datos están diseñados para reducir el espacio de almacenamiento. Sin embargo, son difíciles de ajustar y carecen de escalabilidad y adaptabilidad para nuevas aplicaciones.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados no pueden procesarse ni evaluarse utilizando herramientas y metodologías de datos tradicionales. Los datos no estructurados funcionan mejor con bases de datos no relacionales (NoSQL) porque carecen de un modelo de datos predeterminado. Otro método para administrar datos no estructurados es almacenarlos en su forma original en el almacenamiento de datos.

Los datos no estructurados incluyen varios formatos y fuentes, como documentos, páginas web, conversaciones, videos, fotos, respuestas de comentarios y muchos otros. Los datos no estructurados tienen una serie de las siguientes características:

• Los datos carecen de una estructura bien definida.
• Es difícil de usar para los programas de computadora ya que no hay una estructura obvia.
• Las filas y columnas utilizadas en las bases de datos no se pueden utilizar para almacenar datos.
• Los datos no están organizados y no se relacionan con un modelo.
• Los datos no tienen una estructura o secuencia establecida.

Pros y contras de los datos no estructurados

Al emplear datos no estructurados, se deben tener en cuenta tanto sus ventajas como sus inconvenientes. Analicemos algunos pros y contras de este tipo de datos:

ventajas

• Los datos no estructurados permanecen sin definir hasta que se necesiten. Su versatilidad aumenta los formatos de archivo en la base de datos, ampliando el conjunto de datos y permitiendo que los científicos de datos preparen y evalúen solo los datos necesarios.
• Los datos se pueden obtener rápidamente y sin muchas molestias, ya que no es necesario especificarlos de antemano.
• Permite el almacenamiento masivo con precios de pago por uso, lo que mejora la rentabilidad y facilita la expansión.

Contras

• Los datos no estructurados requieren experiencia en ciencia de datos debido a su naturaleza indefinida/sin formato. Esto ayuda a los analistas de datos, pero aliena a los clientes comerciales que no comprenden los problemas específicos de los datos o cómo utilizarlos.
• Los datos no estructurados requieren herramientas especializadas para procesar, lo que reduce la gama de opciones disponibles para los administradores de datos con respecto a los productos.

Diferencias entre datos estructurados y no estructurados

Se deben considerar varias distinciones clave entre datos estructurados y no estructurados cuando se trabaja con cualquier tipo de datos. Examinemos algunas de las principales áreas de diferencia:

Conclusión

No importa si es un experto en datos experimentado o un propietario de negocio novato; ser capaz de manejar todos los diferentes tipos de datos es esencial para su éxito. Podrá llevar a cabo una gestión de datos óptima, lo que eventualmente beneficiará su objetivo si utiliza posibilidades de datos estructurados frente a no estructurados.

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