Big data datos estructurados

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Big data qué es

Realización de la revisiónDespués de planificar la revisión, se refinaron y seleccionaron los estudios basándose en los criterios de inclusión y exclusión. Los estudios seleccionados se filtraron en función de la relevancia de los objetivos del estudio. El proceso de selección comenzó con la lectura del “título” de los estudios seleccionados. A continuación, se filtraron los estudios en función del “resumen” y las “palabras clave” y, por último, se seleccionaron en función de la “lectura del artículo completo”. El recuento de publicaciones de cada paso para seleccionar los estudios más relevantes para esta revisión se presenta en la Tabla 2.Presentación de la revisiónLa Figura 2 ilustra los lugares de publicación para cada tipo de datos desde 2013 hasta 2018, y la Fig. 3 ilustra la distribución de los estudios seleccionados sobre las fuentes de datos.Fig. 2Los lugares de publicaciónImagen a tamaño completo

Se ha identificado que la ambigüedad del texto, la falta de recursos, las entidades anidadas complejas, la identificación de la información contextual, el ruido en forma de homónimos, la variabilidad del lenguaje y los datos que faltan son retos importantes en el reconocimiento de entidades a partir de big data no estructurado [11, 16, 105]. También se constata que el volumen de big data no estructurado cambió el paradigma tecnológico de las técnicas tradicionales basadas en reglas o en el aprendizaje a técnicas avanzadas. Las variaciones de las técnicas de aprendizaje profundo, como la CNN, tienen un mejor rendimiento para estos sistemas NER [9, 10].Extracción de relaciones (RE)La extracción de relaciones (RE) es una subtarea de IE que extrae relaciones sustanciales entre entidades. Las entidades y las relaciones se utilizan para anotar correctamente los datos mediante el análisis de las propiedades semánticas y contextuales de los mismos. Los enfoques supervisados utilizan técnicas basadas en características y en núcleos para la RE. DIPRE, Snowball y KnowItAll son algunos ejemplos de ER semisupervisada [108]. Se han introducido varios enfoques supervisados, débilmente supervisados y autosupervisados para extraer relaciones uno a uno y muchos a muchos entre entidades. En el presente estudio, se han extraído varias características léxicas, semánticas, sintácticas y morfológicas y, a continuación, se han identificado las relaciones entre entidades mediante técnicas basadas en el aprendizaje. La tabla 5 resume los trabajos presentados sobre la extracción de relaciones o pares de relaciones entre entidades.Tabla 5 Extracción de relacionesTabla completa

Definición de datos estructurados y no estructurados

Big data se ha convertido en algo más que una palabra de moda, ya que la información se ha vuelto más compleja y vasta en cantidad y las organizaciones se esfuerzan por reunir, curar, comprender y utilizar los datos de manera eficaz. También describe los retos de las TI, los negocios y las tecnologías analíticas emergentes. Pero, ¿de dónde viene el término, cómo puede utilizar los big data en su organización y cómo puede avanzar en sus estrategias de análisis de big data? Abordaremos estas cuestiones y ofreceremos consejos para empezar a utilizar los big data.

En los años 60, Estados Unidos creó un gran centro de datos para almacenar millones de registros fiscales. Este centro de datos fue el primer caso de uso real de la gestión de datos digitales. A lo largo de las décadas de 1990 y 2000, los líderes del espacio de datos se preocuparon de que la tecnología existente no fuera capaz de almacenar las grandes cantidades de información producidas por las empresas, por el gobierno y por la gente de todo el mundo. Una preocupación aún mayor: si alguien sería capaz de dar sentido a esa cantidad de datos. Hoy en día, gracias a las innovaciones tecnológicas y a las capacidades analíticas más sofisticadas, es más barato y fácil almacenar datos y luego analizarlos. Ahora, la preocupación se ha trasladado a la utilización eficaz de los big data en muchos formatos, como los estructurados, los no estructurados y los semiestructurados, para fundamentar las decisiones empresariales.

Ejemplos de datos estructurados en big data

La importancia de los datos para tomar decisiones empresariales importantes es inmensa. La capacidad de una organización para recopilar datos correctos, interpretarlos con precisión y trabajar con esos conocimientos es fundamental para determinar su éxito. La clave para desbloquear el valor de esas cantidades masivas de datos es entender la estructura de los mismos.

La estructura de datos se refiere a una forma específica de organizar y almacenar vastos conjuntos de datos en una base de datos o almacén para que las empresas puedan acceder a ellos y analizarlos rápidamente. Sin embargo, las organizaciones de hoy en día están inundadas por la enorme cantidad de diversas formas de datos disponibles en una amplia variedad de formatos, desde bases de datos relacionales, registros de correo electrónico hasta datos de redes sociales.

Todos estos datos disponibles en distintos formatos pueden dividirse en dos categorías principales: los datos estructurados y los datos no estructurados de big data. Este post explorará la diferencia entre estos dos tipos de datos y cómo pueden integrarse en el análisis de datos extensos.

Otras aplicaciones típicas de bases de datos relacionales con datos estructurados son los sistemas de reservas de las aerolíneas, las transacciones de ventas, el control de inventarios y la actividad de los cajeros automáticos. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) permite realizar fácilmente consultas sobre este tipo de datos estructurados dentro de las bases de datos relacionales.

Datos estructurados y no estructurados

¿Qué son los datos estructurados? Los datos estructurados son aquellos que se ajustan a un modelo de datos, tienen una estructura bien definida, siguen un orden coherente y pueden ser fácilmente accesibles y utilizados por una persona o un programa informático. Los datos estructurados suelen almacenarse en esquemas bien definidos, como las bases de datos. Los datos estructurados suelen ser tabulares, con columnas y filas que definen claramente sus atributos.

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