Datos estructurados y no estructurados big data

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características de los big data

Lo primero que hay que entender es que no todos los datos son iguales. Esto significa que los datos generados por las aplicaciones de las redes sociales son completamente diferentes de los datos generados por los sistemas de puntos de venta o de la cadena de suministro.

Los datos estructurados están muy organizados y formateados para que se puedan buscar fácilmente en bases de datos relacionales.  Los datos no estructurados no tienen un formato u organización predefinidos, por lo que son mucho más difíciles de recopilar, procesar y analizar.

Los datos estructurados se suelen clasificar como datos cuantitativos y son el tipo de datos con los que la mayoría de nosotros estamos acostumbrados a trabajar. Piense en los datos que encajan perfectamente en campos y columnas fijas en bases de datos relacionales y hojas de cálculo.

Los datos estructurados están muy organizados y son fáciles de entender por el lenguaje de la máquina. Quienes trabajan con bases de datos relacionales pueden introducir, buscar y manipular datos estructurados con relativa rapidez utilizando un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Esta es la característica más atractiva de los datos estructurados.

El lenguaje de programación utilizado para gestionar los datos estructurados se llama lenguaje de consulta estructurado, también conocido como SQL. Este lenguaje fue desarrollado por IBM a principios de los años 70 y es especialmente útil para manejar las relaciones en las bases de datos.

ejemplo de datos semiestructurados

La importancia de los datos para tomar decisiones empresariales significativas 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, semiestructurados y no estructurados

Los datos no estructurados son información que no está organizada según un modelo o esquema de datos preestablecido y, por tanto, no puede almacenarse en una base de datos relacional tradicional o RDBMS. El texto y el multimedia son dos tipos comunes de contenido no estructurado. Muchos documentos empresariales son no estructurados, al igual que los mensajes de correo electrónico, vídeos, fotos, páginas web y archivos de audio.

Los almacenes de datos no estructurados contienen una gran cantidad de información que puede utilizarse para orientar las decisiones empresariales. Sin embargo, los datos no estructurados han sido históricamente muy difíciles de analizar. Con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, están surgiendo nuevas herramientas de software que pueden buscar entre grandes cantidades de ellos para descubrir inteligencia empresarial beneficiosa y procesable.

Tomemos primero los datos estructurados: normalmente se almacenan en una base de datos relacional o RDBMS, y a veces se denominan datos relacionales. Se pueden mapear fácilmente en campos designados, por ejemplo, para códigos postales, números de teléfono y tarjetas de crédito, respectivamente. Los datos que se ajustan a la estructura RDBMS son fáciles de buscar, tanto con consultas definidas por el ser humano como con software.

datos estructurados y no estructurados

No todos los datos son iguales. Algunos datos son estructurados, pero la mayoría son no estructurados. Los datos estructurados y no estructurados se obtienen, recopilan y escalan de diferentes maneras, y cada uno reside en un tipo diferente de base de datos.

Los datos no estructurados, que se suelen clasificar como datos cualitativos, no se pueden procesar y analizar mediante las herramientas y métodos de datos convencionales. Como los datos no estructurados no tienen un modelo de datos predefinido, se gestionan mejor en bases de datos no relacionales (NoSQL). Otra forma de gestionar los datos no estructurados es utilizar los lagos de datos para conservarlos en bruto.

La importancia de los datos no estructurados está aumentando rápidamente. Proyecciones recientes indican que los datos no estructurados representan más del 80% de todos los datos empresariales, mientras que el 95% de las empresas dan prioridad a la gestión de datos no estructurados.

Algunos ejemplos de datos no estructurados son el texto, la actividad de los móviles, las publicaciones en las redes sociales, los datos de los sensores del Internet de las Cosas (IoT), etc. Sus beneficios implican ventajas en cuanto a formato, velocidad y almacenamiento, mientras que los pasivos giran en torno a la experiencia y los recursos disponibles:

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