Las empresas producen todo tipo de datos cada día. Piense en los informes de ventas, los correos electrónicos, las reseñas y los comentarios de los clientes, los inventarios de productos, las publicaciones en las redes sociales e incluso las grabaciones de las reuniones.
Si bien algunos de estos datos son ordenados y organizados, como las hojas de cálculo llenas de registros financieros que rastrean los gastos y los márgenes de ganancia, otros están más dispersos y se parecen más a una caja de archivos aleatorios, como correos electrónicos, videos y comentarios en las redes sociales.
Esto es lo que significan los datos estructurados y no estructurados. Piense en los datos estructurados como un álbum de fotos perfectamente organizado, y los datos no estructurados son más como el caótico y aleatorio carrete de la cámara de su teléfono móvil.
Ya sean estructurados o no estructurados, ambos tipos de datos son vitales y las organizaciones los utilizan de diferentes maneras.
Ya sea para decodificar el significado detrás del repentino aumento de las reseñas en línea o para tratar de dar sentido a las tendencias de compra de los clientes, comprender los datos y sus tipos y encontrar los datos correctos en el momento adecuado puede ayudarlo a tomar decisiones más inteligentes y rápidas.
Este artículo explora las diferencias clave, los beneficios y las aplicaciones de los datos estructurados frente a los no estructurados y cómo puede aprovecharlos al máximo. ¡Vamos!
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados, como su nombre indica, son datos que están organizados en un formato estructurado y siguen un modelo predefinido específico.
Este tipo de datos sigue campos fijos y encaja perfectamente en filas y columnas. Los ejemplos incluyen
- Registros de empleados con columnas específicas como nombre, ID, departamento y salario.
- Los datos de ventas con información como ID de venta, nombre del producto, ID del producto, precio, fecha y calidad, a menudo se almacenan en una base de datos.
- Datos financieros con detalles como ingresos, métricas de ganancias y gastos
La naturaleza de los datos estructurados facilita la búsqueda, el almacenamiento y el análisis, especialmente con los sistemas y métodos tradicionales como las bases de datos SQL y las hojas de cálculo.
Beneficios de los datos estructurados
Estos son los beneficios de los datos estructurados:
- Toma de decisiones confiable y precisa debido a su formato organizado.
- Los modelos y algoritmos de aprendizaje automático los utilizan fácilmente debido a la fácil manipulación y consulta de los datos.
- Compatible con una amplia gama de sistemas de procesamiento, bases de datos relacionales y herramientas como las herramientas de inteligencia empresarial (BI).
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados, por el contrario, no siguen ningún formato predefinido. Pueden ser basados en texto o no basados en texto, dispersos en varios tamaños y formatos, como imágenes, videos, audio, texto y archivos.
Este tipo de datos no estructurados dificulta la búsqueda y el análisis. Para dar un ejemplo simple en el contexto de un correo electrónico, cuando la información del remitente y del destinatario son datos estructurados, el contenido y los archivos adjuntos del correo electrónico son datos no estructurados.
Sin embargo, a pesar de ser caóticos, los datos no estructurados contienen una mina de oro de información valiosa que las organizaciones y las empresas pueden aprovechar utilizando herramientas avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Beneficios de los datos no estructurados
A pesar de no estar formateados y no organizados, los datos no estructurados ofrecen beneficios clave, que incluyen:
- Proporciona información cualitativa sobre el comportamiento y las preferencias del cliente. Captura las emociones, los sentimientos y las opiniones del cliente.
- Puede adaptarse a diversos casos de uso debido a los diversos formatos.
Datos estructurados vs no estructurados de un vistazo
Datos estructurados vs no estructurados: diferencias clave
Hay más diferencias entre los datos estructurados y no estructurados además del formato. Echemos un vistazo a las principales diferencias entre los dos.
- Organización
Los datos estructurados están altamente organizados y tienen un formato y una estructura de datos definidos. Están organizados en filas (entradas de datos) y columnas (atributos) en un formato tabular asignado a campos predefinidos.
Si bien esto facilita el análisis y la recuperación de datos, los datos estructurados carecen de flexibilidad. Cada vez, la estructura debe definirse antes de que se almacenen los datos.
Los datos no estructurados, por otro lado, no tienen un formato fijo, lo que los hace flexibles pero difíciles de procesar o analizar. Por lo tanto, los datos no estructurados requieren herramientas avanzadas y un esfuerzo significativo para organizarlos y analizarlos.
2. Almacenamiento de datos
El almacenamiento es una de las diferencias clave entre los datos estructurados y no estructurados; primero veamos cómo se almacenan los datos estructurados.
Las empresas almacenan datos estructurados en almacenes de datos. Un almacén de datos es un repositorio centralizado diseñado para administrar y almacenar datos estructurados. Esto incluye bases de datos relacionales, cubos OLAP, bases de datos espaciales e incluso herramientas tradicionales como hojas de cálculo.
Un almacén de datos utiliza un esquema predefinido para determinar cómo almacenar los datos. Los ejemplos incluyen el almacenamiento de datos como registros de ventas o datos demográficos de clientes en Hojas de cálculo de Google o tablas SQL. El único desafío real con el almacenamiento de datos estructurados es que no maneja tipos de datos complejos, como imágenes y videos.
Los datos no estructurados, por otro lado, se almacenan en lagos de datos, soluciones de almacenamiento en la nube o bases de datos noSQL (como MongoDB).
Un lago de datos contiene una gran cantidad de datos sin procesar y sin procesar en su formato nativo u original. A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos no necesita estructurar los datos cuando se almacenan; en cambio, la estructura se aplica más tarde durante el análisis.
3. Capacidad de búsqueda
La organización y el almacenamiento adecuados y ordenados de los datos estructurados facilitan la búsqueda.
Por ejemplo, puede buscar fácilmente datos como “ventas superiores a $1000” o “clientes de entre 18 y 25 años que compraron el producto X” utilizando consultas sencillas con SQL o herramientas de filtrado.
Por lo tanto, es bastante rápido, fácil y eficiente encontrar exactamente lo que está buscando con datos estructurados.
Mientras que no puede simplemente buscar algo muy específico de un montón aleatorio de datos desorganizados cuando se trata de datos no estructurados. En cambio, requiere herramientas especializadas como IA, ML y PNL para dar sentido a los datos y encontrar lo que está buscando.
Esto hace que la capacidad de búsqueda de datos no estructurados requiera mucho tiempo, lo que requiere la dependencia de herramientas avanzadas y experiencia en comparación con los datos estructurados.
4. Datos cualitativos vs. cuantitativos
Los datos estructurados a menudo se clasifican como datos cuantitativos que consisten en elementos o atributos que se pueden contar. Por ejemplo, información del producto, número de ventas en un mes, etc.
Por el contrario, los datos no estructurados se clasifican como datos cualitativos, lo que permite obtener información más profunda, como el reconocimiento visual y el análisis del tono de las entrevistas, las encuestas a los clientes, los comentarios de los clientes y las interacciones en las redes sociales.
5. Análisis de datos
Puede analizar datos estructurados utilizando herramientas tradicionales de inteligencia empresarial, como Tableau, Excel, Power BI o consultas basadas en SQL. Esto simplifica el análisis de datos incluso para equipos con menos experiencia técnica.
Sin embargo, el análisis de datos no estructurados no es sencillo. Se requieren herramientas y técnicas de análisis avanzadas, como la minería de texto, el reconocimiento de imágenes, la IA y los modelos de aprendizaje automático, que necesitan software confiable y personal capacitado.
6. Volumen y escalabilidad
Los datos estructurados suelen ser más pequeños en tamaño y menos en volumen, ya que solo almacenan información esencial de forma organizada.
Por ejemplo, una organización tiene un almacén de datos solo para un número fijo de empleados y un número promedio fijo de clientes, lo que hace que los datos estructurados solo sean escalables dentro de los sistemas de bases de datos tradicionales.
Por otro lado, los datos no estructurados tienen un gran volumen y crecen exponencialmente, lo que representa hasta el 80% de todos los datos empresariales. Por lo tanto, requiere una infraestructura de almacenamiento escalable, como las soluciones en la nube.
Aplicaciones de datos estructurados
Según el formato de los datos y cómo están organizados, estructurados y no estructurados, los datos tienen aplicaciones y casos de uso únicos, como se menciona a continuación.
La naturaleza bien organizada de los datos estructurados y la facilidad de análisis los hacen ideales para tareas que requieren alta claridad y precisión.
Inteligencia empresarial (BI) e informes
Los datos estructurados permiten a las empresas crear informes, paneles y visualizaciones detallados con datos recopilados de sistemas ERP, bases de datos operativas o software CRM.
Esto permite a los ejecutivos monitorear los KPI, como las tasas de adquisición de clientes, los ingresos y los gastos, para una mejor toma de decisiones.
Gestión de relaciones con los clientes (CRM)
Las plataformas CRM como Hubspot, Zoho y Salesforce almacenan datos estructurados e información del cliente, como detalles del cliente, métricas de participación e historial de ventas.
A través de estos datos, las empresas pueden rastrear las interacciones con los clientes y personalizar la comunicación para mejorar la experiencia del cliente.
Cumplimiento y gestión financiera
Los datos financieros que se derivan de las pasarelas de pago, los sistemas de contabilidad y los registros de transacciones a menudo están estructurados.
Estos datos son cruciales para manejar información confidencial, facilitar auditorías precisas y garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios, como PCI-DSS, GDPR y SOX.
Detección de fraude
Los datos de los registros de pago, las transacciones y las cuentas de los clientes sirven como fuentes de datos estructurados.
Estos datos transaccionales estructurados ayudan a reconocer actividades fraudulentas a través de la detección de anomalías y el análisis de patrones para mitigar las pérdidas financieras.
Aplicaciones de datos no estructurados
Al ser más flexibles, los datos no estructurados sirven para diversas aplicaciones que van desde la IA hasta el conocimiento del cliente.
Atención al cliente y análisis de comentarios
Los datos que las empresas obtienen de la minería de correos electrónicos, las respuestas a encuestas y las transcripciones de chat les permiten mejorar el servicio al cliente al identificar los puntos débiles clave.
Por ejemplo, las empresas pueden abordar los problemas comunes de los clientes más rápido, y el equipo de desarrollo de productos también puede trabajar en las opiniones de los clientes sin filtrar para brindar un mejor servicio.
Análisis de redes sociales
Los datos no estructurados, como los comentarios de Instagram y YouTube que son los más gustados y con los que más se interactúa con el contenido y los tweets, facilitan la comprensión de los sentimientos de los clientes, la medición del rendimiento de la campaña y el seguimiento de las tendencias.
Recomendación y personalización de contenido
Los datos no estructurados, como las consultas de búsqueda, el comportamiento del usuario y los hábitos de visualización que las empresas obtienen del historial de navegación o la interacción con el producto de un cliente, les permiten seleccionar recomendaciones personalizadas. Esto ayuda a mejorar la participación del usuario, las ventas y la retención de clientes.
Análisis de imágenes y videos
Los datos de imágenes y videos no estructurados, como las imágenes de CCTV, el contenido multimedia generado por el usuario o las imágenes de productos, ayudan a las empresas de varias maneras, incluido el monitoreo de la automatización de la seguridad y la obtención de información de marketing.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Extraer información valiosa de vastos datos utilizando PNL y automatizar tareas que requieren mucha mano de obra es uno de los principales casos de uso de datos no estructurados. La PNL puede derivar significado y ofrecer información al extraer y procesar datos de correos electrónicos, documentos legales o artículos.
Búsqueda de IA
La IA utiliza la PNL y la visión artificial para dar sentido a las consultas no estructuradas o las consultas de voz. Sin embargo, la mayoría de las plataformas y soluciones de búsqueda de IA están rotas y no ofrecen los resultados esperados.
Esto se debe a problemas como la falta de contexto, la mala comprensión del contexto, la dependencia excesiva y el fuerte enfoque en las palabras clave, el sesgo en los resultados y la información incorrecta o alucinada.
Especialmente cuando los datos no están estructurados, esperar resultados sensatos y precisos de una plataforma de búsqueda de IA rota es una pérdida de tiempo y esfuerzo. Para resolver estos desafíos, desarrollamos nuestra propia herramienta de búsqueda de IA: AskX en Slite, que ayuda a
- Conecte todas sus herramientas y equilibre los datos estructurados y no estructurados de cada herramienta para garantizar la precisión.
- Acepte el hecho de que sus datos están llenos de información contradictoria y poco clara, pero también es donde reside casi la mitad de sus datos.
- Proporciona una opción avanzada de indicaciones personalizadas de filtrado para obtener respuestas rápidamente.
- Mejora con el tiempo al identificar las brechas de contenido y los puntos ciegos y permitir que los miembros del equipo agreguen el contenido faltante.
Asegurarse de utilizar la herramienta de búsqueda de IA adecuada que cumpla su propósito es clave para aprovechar al máximo los datos no estructurados de su empresa.
Desafíos al tratar con datos estructurados y no estructurados
Independientemente del tipo de datos, tanto los datos estructurados como los no estructurados plantean desafíos importantes, ya sea con respecto a la escalabilidad y el almacenamiento de datos o para garantizar la seguridad y satisfacer las necesidades de cumplimiento.
- El principal desafío con los datos estructurados es la escalabilidad y la gestión de un gran volumen de datos estructurados. Si bien es cierto que las computadoras y los lenguajes de programación pueden comprender mucho más fácilmente los datos estructurados que los datos no estructurados debido a su formato predefinido.
El problema es que la gestión de una gran cantidad de datos estructurados puede abrumar las bases de datos tradicionales, especialmente cuando el número de relaciones en una base de datos relacional crece significativamente.
- Otro desafío de los datos estructurados es la integración de datos. La combinación o integración de datos estructurados de múltiples fuentes, como hojas de cálculo y bases de datos, puede resultar en problemas de compatibilidad debido a los diferentes formatos, esquemas y convenciones de nomenclatura.
Además, los datos estructurados son inflexibles debido a su alta dependencia de esquemas fijos; los datos estructurados son inflexibles. Cualquier cambio mínimo en el esquema interrumpe las estructuras y los procesos existentes o requiere ajustes.
Al mismo tiempo, los datos no estructurados vienen con estos desafíos específicos:
- El primero es el almacenamiento de datos. Las bases de datos tradicionales no pueden almacenar una estructura de datos tan vasta como los datos no estructurados. Requiere sistemas especializados, como el almacenamiento de objetos o los sistemas de archivos distribuidos. El alto volumen, los diversos formatos y la necesidad de sistemas especializados aumentan los costos de almacenamiento y gestión de los datos no estructurados.
- Otro desafío importante es la búsqueda y el análisis. No solo es complejo extraer datos e información específicos de datos no estructurados, sino que el procesamiento de datos no estructurados tampoco es tan sencillo como el de datos estructurados. Requiere herramientas avanzadas, como algoritmos de PNL y ML, que deben ser precisos, funcionar bien y ser precisos.
- Otra preocupación y desafío importante con los datos no estructurados es garantizar la seguridad y satisfacer las necesidades de cumplimiento. Reconocer información confidencial en datos no estructurados es muy desafiante y requiere herramientas sofisticadas. Esto hace que garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como GDPR, PCI-DSS o HIPAA, sea un poco difícil para las empresas.
Datos estructurados vs. no estructurados: ¿Qué es mejor?
Claramente, tanto los datos estructurados como los no estructurados tienen sus propios beneficios.
Si bien los datos estructurados facilitan el análisis y la interpretación de los datos, los datos no estructurados proporcionan gemas ocultas e información clave para el crecimiento de una empresa.
Las empresas se esfuerzan por equilibrar los dos tipos de estructura de datos, ya que ambos son esenciales para el éxito de una empresa. Cuando se trata de la búsqueda de IA, en particular, las organizaciones deben encontrar una solución que comprenda y dé sentido de manera eficiente tanto a los datos estructurados como a los no estructurados para garantizar la precisión y la confiabilidad.
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