¿Qué son los datos estructurados en el entorno de Big Data?

A medida que avanza la era de Internet, estamos creando continuamente una cantidad inconmensurable de datos cada segundo de cada día. Todo lo que hacemos en línea, desde comprar hasta enviar una solicitud de amistad, realizar una búsqueda en Google y crear listas de reproducción en Spotify, se suma a la cantidad de datos que se producen. El volumen de estos datos es tan vasto y en constante aumento que lo denotamos simplemente como Big Data.

Tanto es así que denotamos este montón de datos cada vez mayor como Big Data. Naturalmente, este Big Data presenta muchas oportunidades para que las empresas, los analistas y todos los demás aprendan muchas cosas y mejoren sus procesos, técnicas y estrategias. A medida que crecían los datos, las empresas comenzaron a invertir en herramientas y técnicas que podrían ayudar a simplificar los datos y convertirlos en información. Esto condujo a una caracterización y categorización adecuada de los datos para facilitar el análisis. Esto nos dio, en términos generales, tres categorías de datos:

• Estructurado
• no estructurado
• Semiestructurado.

¡Este artículo analizará los datos estructurados en un entorno de Big Data!

Además, sumerjámonos en el mundo de los grandes datos para saber más sobre los tipos de grandes datos.

En los términos más simples, todos los datos a los que se puede acceder, procesar, almacenar y recuperar en un formato fijo pueden denominarse datos estructurados. A medida que las tecnologías han evolucionado, se ha vuelto más accesible y fácil trabajar con datos estructurados y recopilar información.

Para definir de manera más formal, los datos estructurados se ajustan o pertenecen a algún modelo de datos ya existente, tienen una estructura bien definida y siguen patrones y órdenes que ayudan a obtener información de ellos. Los datos estructurados pueden ser accedidos, recuperados, manipulados y estudiados fácilmente por una persona o cualquier programa de computadora.

En general, los datos estructurados en un entorno de Big Data se almacenan en bases de datos y otras estructuras y esquemas bien definidos. Los datos estructurados tienen atributos claramente definidos para facilitar el acceso y son tabulares, con filas y columnas que describen claramente la estructura de datos. El lenguaje de consulta estructurado, abreviatura de SQL, es principalmente el lenguaje de referencia para comunicarse con datos estructurados en un entorno de Big Data.

Si todavía está confundido sobre qué son los datos estructurados, le recomendamos que piense en los datos estructurados como la mayoría de sus datos cuantitativos como:

• Años
• Habla a
• Ganancias
• Gastos
• Detalles de contacto
• Datos de la tarjeta (débito o crédito)
• Detalles de facturación, etc.

Veamos un ejemplo básico para brindarle una mejor comprensión de los datos estructurados. Aquí hay una tabla de 'Estudiantes' en una base de datos que contiene sus números de lista, nombres, géneros, clases y nombres de maestros de clase.

Como puede ver, los datos de la tabla anterior están bien definidos, tienen atributos explícitos y se puede acceder a ellos de manera sistemática y estructurada.

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Ahora, hablemos de algunas cosas más prácticas sobre los datos estructurados, es decir, ¿de dónde vienen y cómo se generan?

¿Cómo se genera Big Data estructurado?

Con la evolución de las tecnologías, han evolucionado nuevas formas de generación de datos estructurados que son más sofisticadas, más fáciles y más eficientes para acceder y analizar. Estas fuentes de datos producen datos estructurados en grandes volúmenes y en tiempo real. Por lo tanto, la generación de Big Data estructurado se puede atribuir en términos generales a dos categorías:

• Generación mecánica de datos estructurados: Es el Big Data estructurado generado sin intervención humana. Las máquinas u ordenadores son los responsables de la generación automática de estos datos.
• Generación humana de datos estructurados: estos son los datos que nosotros, los humanos, proporcionamos al interactuar con computadoras y otros dispositivos digitales.

También hay fuentes híbridas que utilizan elementos generados por máquinas y por humanos, ¡pero eso se puede dejar para más adelante!

Profundicemos un poco más en lo que significan los datos generados por máquinas y por humanos al observar algunos ejemplos.

Ejemplos de Big Data estructurado generado por máquina:

• Sensorial: los datos sensoriales se producen automáticamente utilizando fuentes como medidores inteligentes, equipos médicos, datos de GPS, etiquetas de frecuencia y más. Estos datos son cruciales para las empresas que buscan mejorar la gestión de su cadena de suministro.
• Weblog: hay muchos servidores, aplicaciones y programas que se ejecutan en todo el mundo en todo momento. Producen una gran cantidad de datos estructurados durante su tiempo de ejecución. Esto equivale a un volumen masivo de datos estructurados valiosos y perspicaces que las empresas pueden usar para lidiar sin problemas con los SLA y trabajar de manera proactiva en las infracciones de seguridad.
• Punto de venta: todos los datos generados durante las actividades del punto de venta, incluido el escaneo del código de barras de todos los productos, generan mucha información estructurada relacionada con el producto.

Ejemplos de Big Data estructurado generado por humanos:

• Todos los datos de entrada: todos los datos que ingresamos en cualquier lugar de Internet o cualquier aplicación digital se suman a la enorme pila de Big Data. Estos datos son beneficiosos para comprender y modificar los sentimientos y el comportamiento de los clientes.
• Flujo de clics: cada clic en cualquier sitio web se suma a los datos del flujo de clics. Esto también puede rastrear, rastrear e influir en el comportamiento de compra.
• Datos de juego: incluso los juegos que jugamos y cada compra en el juego y otras acciones se suman a la pila de Big Data estructurado.
• Acciones de compra: todas las actividades que realizamos en cualquier sitio web de redes sociales, desde buscar el producto hasta realizar la compra final, todo se agrega continuamente a Big Data.

Para obtener una perspectiva de cuán grande es el tamaño de Big Data generado por humanos, ¡piense que millones de usuarios diferentes envían información diferente juntos! Además del tamaño masivo, los datos en tiempo real lo hacen ideal para las empresas que buscan hacer predicciones mediante la comprensión de patrones.

Cualquiera que sea el modo de producción de datos, el punto es que es increíblemente perspicaz y puede resolver muchos problemas comerciales.

Eso explica la mayor parte de lo que necesita saber sobre los datos estructurados en el entorno de Big Data. Pero antes de terminar este artículo, veamos rápidamente algunos puntos de comparación entre datos estructurados y no estructurados, para que tenga una cierta comprensión antes de profundizar en los datos no estructurados.

Datos estructurados frente a datos no estructurados

La principal diferencia entre los dos tipos de datos es el esquema y el formato que utiliza para el almacenamiento y la recuperación, lo que influye en el tipo de análisis que se puede extraer de él.

Los datos estructurados funcionan con un esquema rígido que proporciona consistencia y eficiencia. Por otro lado, los datos no estructurados no tienen una estructura uniforme y son inconsistentes. Para el almacenamiento, los datos estructurados se basan en RDBMS y siguen una estructura de columnas y filas. Como estos datos están bien categorizados, pueden ser utilizados fácilmente tanto por humanos como por máquinas. Para ello se utiliza SQL, que se basa en consultas de búsqueda.

Por otro lado, los datos no estructurados no están organizados de una manera predefinida o no funcionan con ningún modelo de datos establecido. Estos datos generalmente tienen mucho texto, pero a veces también pueden incluir otra información como números, fechas, etc. Los ejemplos de datos no estructurados pueden incluir registros de salud, archivos de audio/video/imagen, documentos de texto, metadatos, libros, datos analógicos, correos electrónicos. , etc

La mayoría de las veces, encontrará datos estructurados y no estructurados que se utilizan juntos, la mayoría de las veces. Por ejemplo, un sistema CRM (datos no estructurados) podría estar produciendo una hoja de Excel de datos de la empresa (datos estructurados).

En conclusión,

Los datos estructurados se están creando constantemente rápidamente, lo que solo aumentará con el tiempo. Como resultado, las empresas tienen que lidiar con montones de datos que contienen información vital y potencial para ayudar a la empresa a alcanzar sus objetivos. Saber extraer conocimiento de los datos es una de las habilidades clave del presente y del futuro.

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