Diferencias entre datos estructurados y no estructurados
Web developmentHoy en día, pocas decisiones se toman ya sin utilizar datos, y lo mismo sucede con los procesos o estrategias que se implementan. La posibilidad de contar con ellos repercute positivamente tanto en la marcha de cualquier empresa como en los servicios de los que disfrutan sus clientes. Pero, ¿sabías que no todos son del mismo tipo? En este artículo, veremos la diferencia que hay entre datos estructurados y no estructurados y cuándo se usa cada uno de ellos.
Pero como la utilización de datos seguirá en expansión y es probable que en los próximos años veamos nuevas funcionalidades a partir de ellos, si quieres desarrollar tus conocimientos en esta interesante temática, te recomendamos hacerlo con el Máster en Business Analytics e IA.
¿Qué son los datos estructurados y no estructurados?
Vamos a comenzar con una aproximación a lo que son los datos estructurados y no estructurados. Los primeros son aquellos que tienen un formato predefinido y que siguen una estructura clara. Se presentan en tablas con filas y columnas, como las que se encuentran en una base de datos relacional. Los ejemplos más habituales de datos estructurados incluyen nombres, direcciones, números de teléfono y registros financieros.
Por el contrario, los datos no estructurados son aquellos que no tienen una estructura predefinida y que, por tanto, no se pueden organizar fácilmente en tablas o en bases de datos relacionales. Estos datos pueden ser texto libre, imágenes, audio, video, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y un largo etcétera. Dada su naturaleza tan diversa, los datos no estructurados son mucho más complejos de analizar y procesar.
Hay que mencionar que existen también los datos semiestructurados. Como su nombre indica, son un punto intermedio entre los dos anteriores. Tienen una estructura, pero no tan rígida como los estructurados. Además, pueden contener etiquetas y marcadores para separar elementos de datos, pero no están organizados en tablas como en una base de datos relacional. Algunos ejemplos son los archivos XML, JSON y HTML, donde los datos están estructurados con etiquetas, pero no necesariamente siguen un formato tabular.
¿Cuándo se usa cada uno de ellos?
Los datos estructurados se suelen utilizar para aplicaciones que requieren consultas y análisis específicos. Debido a que tienen un formato predefinido y una estructura clara, estos datos se pueden procesar con rapidez mediante consultas SQL o herramientas de análisis de datos. Por ejemplo, en una empresa, los datos estructurados se suelen usar con frecuencia en sistemas de gestión de bases de datos para realizar seguimiento de inventarios, registros de clientes y transacciones financieras.
En el caso de los datos no estructurados, estos encuentran su aplicación en áreas donde la creatividad y la interpretación son aspectos fundamentales. Por ejemplo, se pueden usar en el análisis de sentimientos en redes sociales para comprender las opiniones de los clientes sobre un producto o servicio. También se utilizan en aplicaciones de reconocimiento de voz para convertir el habla en texto, en sistemas de recomendación de contenido para personalizar las experiencias de usuario y en el análisis de imágenes médicas para diagnosticar enfermedades.
Estos últimos son muy importantes en el Big Data y Business Intelligence, en los que se analizan grandes volúmenes muy variados para obtener insights de calidad.
Al margen de ambos encontramos el dark data, que son datos que se procesan, pero que por su antigüedad o poco valor, no se utilizan para la toma de decisiones.
Diferencias principales entre datos estructurados y no estructurados
Ahora que hemos visto una definición, vamos a conocer en detalle las diferencias entre datos estructurados y no estructurados.
Estructura
La diferencia fundamental es su estructura, como bien indican sus nombres. Mientras que los datos estructurados siguen un formato definido y se organizan en tablas con campos específicos, los datos no estructurados carecen de una estructura clara y pueden tener diferentes formatos y fuentes de origen.
Por ejemplo, en una base de datos de clientes, los datos estructurados pueden incluir campos como nombre, dirección, edad y número de teléfono, todos organizados en columnas separadas. En contraste, los datos no estructurados pueden ser imágenes de productos compartidas en redes sociales, correos electrónicos de servicio al cliente o comentarios de clientes en blogs. Todos ellos requerirán un procesamiento más complejo para extraer información que pueda tener valor.
Flexibilidad
Los no estructurados son, por naturaleza, más flexibles que los estructurados. Pueden adaptarse a diferentes tipos de formatos y de contenido, por lo que son especialmente útiles para aplicaciones que requieren un enfoque más dinámico y experimental. Algunos ejemplos son el análisis de redes sociales, donde estos datos pueden incluir texto, imágenes, videos, emojis y hashtags. Cada uno de ellos tiene valor porque dan información sobre las preferencias y las opiniones de los usuarios.
Los datos estructurados presentan una menor flexibilidad, pero al mismo tiempo ofrecen una mayor consistencia y uniformidad en su manipulación. Por estas características, son ideales para aplicaciones donde se requiere mucha precisión y coherencia de datos, como en los sistemas de gestión de bases de datos para transacciones financieras o en registros de inventario.
Accesibilidad
La tercera diferencia es la accesibilidad. Los datos estructurados suelen ser más accesibles y fáciles de gestionar, tanto por su organización como por las distintas herramientas especializadas para su manipulación, con lenguajes de consulta específicos, como SQL,
Los no estructurados necesitan técnicas más avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y aprendizaje automático para extraer información significativa. No obstante, gracias al avance de la tecnología, también existen tecnologías y herramientas avanzadas para su manipulación.
Máster en Marketing Digital e Inteligencia Artificial (Barcelona y Madrid)
