estructurado vs. Datos no estructurados en aprendizaje automático

Los datos son la columna vertebral del progreso tecnológico y el crecimiento empresarial. Teniendo en cuenta el enorme volumen de datos que las empresas generan diariamente, las herramientas convencionales no son suficientes para procesar o aprovechar el análisis de datos para extraer información significativa.

Da la casualidad de que analizar y comprender los datos es un requisito previo para el procesamiento de datos. Esto es particularmente importante porque los datos vienen en dos formas diferentes: estructurados y no estructurados. Cada tipo de datos se acumula, procesa, ordena y analiza para obtener información valiosa y mejorar la toma de decisiones en general. Tanto los datos estructurados como los no estructurados se almacenan en diferentes bases de datos.

En este artículo, exploraremos los dos principales tipos de datos y veremos las ventajas y limitaciones de cada uno para hacer una comparación entre datos estructurados y no estructurados.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados están bien organizados, son fáciles de cuantificar, están bien definidos, son fáciles de buscar y analizar con software de análisis de datos. Los datos estructurados generalmente se encuentran en un campo específico dentro de archivos o registros. Es fácil colocar datos estructurados en un patrón estándar de filas, tablas y columnas establecidas.

Un buen ejemplo de manejo de datos estructurados es acceder a la base de datos del hotel donde se puede acceder fácilmente a todos los detalles relevantes de los reclusos, como nombre, número de contacto, dirección, etc. Estos tipos de datos están estructurados.

Los datos estructurados están encerrados en RDBMS (bases de datos relacionales). Cualquier información almacenada en la base de datos puede ser actualizada por personas o máquinas y se puede acceder a ella con facilidad mediante algoritmos o búsqueda manual. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es la herramienta estándar que se utiliza para manejar datos estructurados, ya sea para ubicarlos, agregarlos, eliminarlos o actualizarlos.

Ahora echemos un vistazo a los pros y los contras de los datos estructurados.

Ventajas de los datos estructurados

1. Fácil aplicabilidad a algoritmos de aprendizaje automático

La naturaleza cuantitativa y bien organizada de los datos estructurados hace que sea muy fácil para ellos actualizar, modificar y buscar datos.

2. Fácil de usar para gente de negocios

Cualquier persona con conocimientos básicos de datos y sus aplicaciones relacionadas puede utilizar datos estructurados. Los datos estructurados facilitan el modo de autoservicio de acceso a los datos para el usuario. Por lo tanto, no es necesario tener un conocimiento profundo de los tipos de datos y sus relaciones.

3. Más opciones de herramientas

Dado que los datos estructurados se han utilizado durante mucho tiempo, la mayoría de las herramientas han sido probadas para determinar su eficiencia en el análisis de datos. Los administradores de datos tienen muchas herramientas para elegir al abordar datos estructurados.

4. Integraciones perfectas

Se pueden usar programas simples y optimizados como Excel para almacenar y organizar datos estructurados. Además, varias otras herramientas analíticas se pueden vincular a Excel para un mayor análisis de datos según sea necesario.

5. Idoneidad

Los datos estructurados son muy adecuados para la organización básica y el análisis cuantitativo.

Contras de los datos estructurados

1. Uso limitado

Los datos estructurados carecen de versatilidad. Solo se puede usar con una visión establecida y no puede desviarse de ella, ya que tiene una estructura predefinida.

2. Almacenamiento de datos restringido

Los datos estructurados se almacenan en almacenes de datos con un método de almacenamiento de datos rígido. Cualquier cambio en el almacenamiento de datos requerirá una actualización completa de los datos existentes para adaptarse a los requisitos adicionales costosos y lentos.

3. No apto para análisis detallado

Los datos estructurados pueden ofrecer información limitada, ya que funcionan con parámetros preestablecidos. No proporciona los detalles de cómo y por qué se lleva a cabo el análisis de datos.

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¿Qué son los datos no estructurados ?

Los datos no estructurados se refieren a la información que no está organizada y no puede acomodarse en un marco establecido o definido. Puede almacenarse solo en su forma original hasta que se ponga en uso. Esta función se conoce como esquema en lectura .

La mayoría de los datos que encontramos no están estructurados. Casi el 80 % de los datos empresariales no están estructurados; este porcentaje parece estar en constante crecimiento. Los datos no estructurados vienen en varios formatos, como correos electrónicos, publicaciones en plataformas de redes sociales, chats, presentaciones, imágenes, transmisiones satelitales y datos de sensores IoT.

Naturalmente, las empresas que invierten tiempo y dinero en descifrar datos no estructurados obtienen acceso a inteligencia comercial vital y valiosa para aumentar sus ganancias. También puede ayudarlos a conectarse con sus clientes de manera más eficiente y personalizada, contribuyendo así a aumentar las ganancias.

Los datos no estructurados son bastante difíciles de descifrar; extraer información valiosa de datos no estructurados requiere herramientas de vanguardia y algoritmos complejos por parte de profesionales de datos capacitados que pueden aprovechar las habilidades de programación y análisis de datos de primera clase.

Sin embargo, los resultados son muy gratificantes ya que los conocimientos cualitativos cruciales (comentarios de los clientes, toma de decisiones) ayudan a las empresas a optimizar las consultas de los clientes y mejorar la eficiencia organizacional.

Ventajas de los datos no estructurados

1. Libertad para permanecer en la forma natural

Como los datos no estructurados se acumulan en su forma original (forma nativa), no se definen hasta que se utilizan. Esto da como resultado un grupo de reserva más grande, ya que los datos no estructurados pueden adaptarse a cualquier requisito de datos. También facilita que los analistas de datos y los científicos de datos procesen y analicen solo la información requerida.

2. Recopilación de datos fácil y rápida

Los datos no estructurados tienen una tasa de acumulación impresionante. Como no requiere parámetros preestablecidos, se puede recopilar fácil y rápidamente.

3. Almacenamiento masivo de datos

Los lagos de datos en la nube almacenan datos no estructurados debido a su impresionante capacidad de almacenamiento. Los lagos de datos en la nube cobran según el uso y son muy rentables, flexibles y escalables.

Desventajas de los datos no estructurados

1. Necesidad de experiencia en ciencia de datos

Como mencionamos antes, necesita experiencia en ciencia de datos para aprovechar los datos no estructurados para un procesamiento y análisis útiles. Por lo tanto, una persona de negocios o un usuario normal posiblemente no pueda extraer ninguna información significativa de los datos no estructurados en su forma nativa cruda. El procesamiento de datos no estructurados requiere el conocimiento del tema relacionado con los datos y el conocimiento de vincular los datos para que sean ingeniosos. Aún más desventajoso es que hay una escasez de profesionales de la ciencia de datos a pesar de la demanda en continuo crecimiento en todas las industrias.

2. Selección limitada de herramientas

Los datos no estructurados requieren herramientas especializadas para la manipulación además de la experiencia en ciencia de datos. Las herramientas estándar de análisis de datos son útiles y compatibles con los datos estructurados, y los ingenieros de datos solo tienen una selección limitada de herramientas para analizar datos no estructurados. Sin embargo, se están desarrollando nuevas herramientas y tecnologías en el mercado mientras hablamos.

Datos estructurados frente a datos no estructurados: una comparación

Datos estructurados

Datos no estructurados

Los datos estructurados se pueden cuantificar y representar en números, fechas, cadenas y valores.

Los datos no estructurados son cualitativos y se representan en chats, videos, transmisiones satelitales de audio, etc.

Los datos estructurados se almacenan en bases de datos relacionales en filas y columnas.

En los lagos de datos en la nube, los datos no estructurados se almacenan en sus formas nativas (audio, imágenes, chats o video).

Se estima que alrededor del 20% de los datos disponibles están en forma estructurada.

Se estima que el 80% de los datos disponibles no están estructurados.

Se pueden ver en encuestas cerradas como puntuaciones de NPS, marcas CSAT y análisis web.

Se pueden ver en consultas de clientes, comentarios, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos, reseñas, etc.

Se almacenan en un almacén de datos.

Se almacenan en bases de datos no relacionales como NoSQL, aplicaciones, almacenes de datos y lagos de datos.

Muestran las tendencias para mostrar lo que está sucediendo.

Muestran patrones y tendencias que explican en detalle por qué sucede algo en particular.

Demanda menos capacidad de almacenamiento

Exige más capacidad de almacenamiento

Se pueden analizar con herramientas simples como Excel.

Solo se pueden analizar con herramientas especializadas de IA.

Los datos estructurados tienen un modelo de datos definido.

Los datos no estructurados no tienen un modelo de datos definido, ya que no requieren ninguna manipulación hasta que se usan.

Los usuarios comerciales comunes sin el conocimiento del análisis de datos pueden usar datos estructurados ya que brindan acceso de autoservicio.

El manejo y el análisis requieren experiencia en ciencia de datos, y solo los ingenieros de datos pueden manejar datos no estructurados.

Se conocen como esquemas en escritura ya que tienen un formato predefinido.

Se conocen como esquemas de lectura ya que están en su formato nativo.

Los datos estructurados tienen sus fuentes en sensores GPS, aplicaciones en línea, registros de servidores web, etc.

Los datos no estructurados tienen su origen en mensajes de correo electrónico, chats, mensajes de voz, archivos PDF, etc.

Los departamentos de gestión de relaciones con los clientes, reservas en línea y contabilidad utilizan datos estructurados.

La minería de datos, el análisis predictivo y los chatbots utilizan datos no estructurados.

Datos semiestructurados

La tercera categoría de datos presenta datos estructurados y no estructurados, conocidos como datos semiestructurados. Los datos semiestructurados no encajan en ningún parámetro preestablecido o estructuras organizadas en una base de datos relacional que se asemeje a los datos no estructurados. Sin embargo, tienen marcadores o metadatos que transportan información procesada, analizada y estructurada al igual que los datos estructurados.

El mejor ejemplo de datos semiestructurados son las imágenes de los teléfonos inteligentes. Cada imagen o foto en un teléfono inteligente tiene datos no estructurados y detalles estructurados como la hora, la ubicación y otra información relacionada. Los datos semiestructurados se pueden ver en formato de archivo JSON, CSV y XML.

Terminando

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