Datos no estructurados: ¿qué son y para qué sirven?

Los datos no estructurados son el tipo más común en el mundo de big data actual. Hay mucha información útil en este tipo de almacén de datos que se puede utilizar para ayudar a tomar decisiones comerciales. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se utilizan para crear nuevas soluciones de software que filtran cantidades masivas de datos en busca de información comercial útil.

La mayor parte de la información creada y recopilada por las empresas no está estructurada y su volumen se expande rápidamente. En este artículo, definiremos datos no estructurados, discutiremos sus diferentes tipos y discutiremos los usos que tienen en varios campos.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son complejos de usar para un programa de computadora porque carecen de un marco claro. No cumple con un modelo de datos y no tiene una estructura para reconocer. La mayoría de estos tipos de datos consisten en texto, pero también pueden incluir otros tipos de información, como fechas, números y hechos.

La siguiente es una lista de características de los datos:

• Los datos no están estructurados y no siguen un modelo de datos.
• Los datos no tienen una estructura claramente definida.
• Los datos no siguen un formato u orden específico.
• La falta de una estructura reconocible dificulta el uso de los programas de computadora.
• Los datos no se pueden guardar en filas y columnas como en las bases de datos.

Se está expandiendo rápidamente debido a que más personas utilizan servicios y aplicaciones digitales. Los datos estructurados son cruciales, pero si los datos no estructurados se evalúan correctamente, pueden ser mucho más beneficiosos para las empresas. Puede ofrecer una variedad de ideas que las cifras y las estadísticas no pueden transmitir. Exploremos algunos ejemplos de sus tipos.

Tipos de datos no estructurados

Los datos no estructurados incluyen varios formatos y fuentes, como documentos legales, audio, conversaciones, videos, fotos, texto en un sitio web y muchos otros. A continuación encontrará algunos ejemplos de algunos de los tipos más comunes de la misma.

• Correos electrónicos

Hay una tonelada de datos no estructurados producidos todos los días por los numerosos correos electrónicos que enviamos, y las herramientas de análisis tradicionales no pueden analizarlos. Sin embargo, los metadatos de un correo electrónico le brindan cierta estructura y ciertos algoritmos de análisis de texto pueden recuperar información importante de miles de correos electrónicos en cuestión de segundos.

• Redes sociales

Los datos recopilados de las plataformas de redes sociales no están estructurados. Pero al igual que los correos electrónicos, se puede configurar de formas específicas. Un excelente ejemplo de esto serían los hashtags.

Los usuarios pueden utilizar hashtags para encontrar temas que les interesen. Sin embargo, los mensajes de los hashtags no están estructurados.

• Respuestas de la encuesta

Los cuestionarios de investigación de mercado, compromiso de los empleados y experiencia del cliente a menudo incluyen preguntas abiertas y de opción múltiple. Estas preguntas requieren respuestas de texto no estructurado.

• Publicaciones

Los datos no estructurados se publican en muchas formas mediante publicaciones, directorios y portales. Los ejemplos de contenido incluyen artículos de noticias, ofertas de trabajo, reseñas de películas, listados de bienes raíces, reseñas de restaurantes, bases de datos de currículums, solicitudes de propuestas, etc. En cada uno de ellos se incluyen datos en forma de texto o imágenes.

• Datos de comunicaciones

En estos días, hay muchas maneras de tener conversaciones significativas con los demás, tanto a nivel profesional como personal. Imagine una empresa cuyos empleados participan con frecuencia en conversaciones con clientes y proveedores a través de varios canales, generando datos de audio, imagen y texto no estructurados.

• Archivos multimedia

Los archivos multimedia aún no están estructurados, ya que no estamos seguros de qué representa realmente la imagen, la música o el video, aunque pueden estar etiquetados con títulos o temas y guardados en bases de datos como MP3, JPG, PNG, GIF, etc.

• Documentos

Las evaluaciones, los documentos legales y las presentaciones de diapositivas para empresas con frecuencia se escriben a mano, se publican en Internet o se guardan como archivos PDF. Estos archivos también pueden incluir hojas de cálculo, imágenes o archivos XML. Aunque los archivos de texto se pueden escribir de manera estándar, los datos no se organizan de manera que sea posible realizar análisis sin tecnologías sofisticadas de IA.

• Páginas web

Los datos no estructurados se producen a un ritmo exponencial en Internet. El texto, las fotos, el audio, el video y otros tipos de material se pueden encontrar en las páginas web.

Usos de los datos no estructurados

Los datos no estructurados son inherentemente incompatibles con los programas de procesamiento de transacciones; Analytics y BI son sus principales usos.

Los minoristas, los fabricantes analizan estos tipos de datos y otras empresas para mejorar la experiencia del cliente y permitir anuncios efectivos. Además, analizan los comentarios de los clientes para saber cómo se sienten acerca de los productos, servicios y marcas de una empresa a través de la lente del análisis de sentimientos.

Uno de los casos de uso emergentes para análisis con datos no estructurados es el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, los productores pueden examinar los datos de los sensores para detectar problemas en los equipos en los sistemas de producción o productos finales en el campo.

El análisis de los datos de registro del sistema de TI revela tendencias de utilización, restricciones de capacidad y causas de problemas de aplicaciones, averías del sistema y cuellos de botella en el rendimiento. Además, se pueden utilizar enormes conjuntos de datos no estructurados para lo siguiente:

• Examinar los mensajes para el cumplimiento de las regulaciones.
• Seguimiento y evaluación de las interacciones y comentarios de los clientes en las redes sociales.
• Obtener información confiable sobre las preferencias y el comportamiento general de los clientes.

Desafíos de datos no estructurados

La disponibilidad y la aplicación de datos no estructurados para las necesidades analíticas, normativas y de toma de decisiones impulsan el requisito de buscar y examinar cuidadosamente estos datos. Los siguientes son algunos desafíos que pueden surgir al trabajar con datos no estructurados:

• Larga espera para datos nuevos y modificados: lleva mucho tiempo analizar sistemas de archivos de almacenamiento completos y procesar cambios diarios en grandes volúmenes de cientos de millones o incluso miles de millones de archivos no estructurados.
• Dificultad para encontrar datos de alta calidad: cuando se trata de calidad, los datos no estructurados pueden ser bastante inconsistentes. Debido a que los datos son difíciles de verificar y, por lo tanto, no siempre son correctos, existe una falta de consistencia en la calidad.
• La gestión de datos es difícil: estos datos están en su forma original y no han sido estructurados de ninguna manera. Encontrar datos confiables puede ser un desafío. Además, la búsqueda de datos relevantes y la indexación son tareas complejas.
• Almacenamiento inadecuado: los límites de respaldo heredados impulsan a las empresas a crear replicaciones costosas que "adjuntan" datos a un proveedor y marca de almacenamiento.
• Datos inaccesibles: el software de copia de seguridad no escalable no puede transmitir datos críticos de forma rápida y segura entre almacenamientos. Esto dificulta la migración de datos del almacenamiento antiguo al nuevo.

Conclusión

Los datos no estructurados pueden parecer abrumadores debido a su desorganización y al gran volumen de información. Sin embargo, se puede manejar fácilmente y se puede adquirir una variedad de datos utilizando inteligencia artificial.

Reconoce mejor a tus rivales y clientes. Tome el control y administre sus datos no estructurados para obtener información que se pueda usar de inmediato. El software de análisis basado en el aprendizaje automático le permite profundizar en los datos no estructurados de Big Data para observar el panorama general o realizar estudios detallados.

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