¿Qué son los datos estructurados?

Se llama datos estructurados cuando los datos están en un formato estandarizado, tienen una estructura bien definida, cumplen con un modelo de datos, siguen un orden persistente y son de fácil acceso para humanos y programas. Este tipo de datos generalmente se almacena en una base de datos.

Si bien los datos estructurados solo representan alrededor del 20 por ciento de los datos en todo el mundo, son la base actual de Big Data. Esto se debe a que es muy fácil de acceder, usar y los resultados de su uso son mucho más precisos.

¿Por qué una empresa necesita datos estructurados?

La mayor fuente de información que tiene una empresa sobre sus clientes, procesos y personal son los datos. Estos datos pueden adoptar muchas formas: comentarios de los clientes, tweets, información financiera, flujo de existencias, casi cualquier cosa. Sin embargo, una gran proporción de datos es completamente no cuantificable. No se pueden medir sentimientos, motivos de comportamiento o un videoclip. Por lo tanto, se requieren datos estructurados porque puede extraer inferencias e información de ellos más fácilmente que los datos no estructurados.

Si una empresa planea crecer o pasar a un nuevo segmento de productos, se requieren datos estructurados. Estos datos se utilizan fácilmente en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y dan como resultado predicciones precisas sobre qué generará el mayor aumento en el tamaño de la empresa o qué producto nuevo se venderá mejor.

Los datos estructurados también son útiles para el personal: detalles de los clientes, información de ventas, niveles de existencias, información del día a día que debe ser accesible, fácil de administrar y que proporcione información relevante.

Características de los datos estructurados

Los buenos datos estructurados tendrán una variedad de características, independientemente de cómo se almacenen los datos o de qué se trate la información. Datos estructurados:

• Tiene una estructura identificable que se ajusta a un modelo de datos.
• Se presenta en filas y columnas, como en una base de datos.
• Está organizado de manera que la definición, el formato y el significado de los datos se entiendan explícitamente.
• Está en campos fijos en un archivo o registro.
• Tiene grupos similares de datos agrupados en clases.
• Los puntos de datos en el mismo grupo tienen los mismos atributos.
• La información es de fácil acceso y consulta para humanos y otros programas.
• Los elementos se pueden abordar, lo que permite un análisis y un procesamiento eficientes.

Las fuentes de estos datos varían, dependiendo de la organización. Hay datos generados por computadora o máquina que son creados por una máquina sin necesidad de intervención humana. Esto incluye cosas como datos de sensores, registros web, detalles de puntos de venta e información financiera. Todo esto es capturado automáticamente por las máquinas.

Los datos generados por humanos son, obviamente, proporcionados por humanos. Esto incluye datos de entrada de las respuestas de encuestas, datos de flujo de clics que registran todas las acciones que un ser humano realiza en un sitio web o un desglose movimiento por movimiento de las acciones realizadas en un juego en línea.

Alternativas a los datos estructurados

Datos semiestructurados

Estos datos no están en una base de datos relacional, no se ajustan a un modelo de datos, pero tienen algunos elementos de estructura. Si bien no es tan rígido como los datos estructurados, tiene algunos elementos que son similares.

Estos datos no se pueden almacenar en filas y columnas o bases de datos. Estos datos contienen metadatos y etiquetas que ayudan a agruparlos adecuadamente y describen la forma en que se almacenan. Los datos semiestructurados se organizan jerárquicamente, aunque las entidades dentro de ese grupo pueden no tener las mismas propiedades o atributos. Es difícil de automatizar y administrar y es difícil acceder a los programas.

Los datos semiestructurados incluyen datos en lenguaje XML, correos electrónicos, archivos comprimidos, archivos web y ejecutables binarios.

Datos desestructurados

Estos datos no estructurados no se ajustan a ningún otro modelo y no tienen una estructura fácilmente identificable. No tiene organización y no se puede almacenar de ninguna manera lógica. Los datos no estructurados no encajan en ninguna estructura de base de datos, no tienen reglas ni formato, y los programas no pueden utilizarlos fácilmente.

Este tipo de datos incluye videos, informes, encuestas, documentos de Word, imágenes y notas.

Ventajas de los datos estructurados

Los datos estructurados tienen una serie de ventajas. Si una organización tiene la intención de usar datos para predicciones o análisis comerciales, entonces debe estar estructurado.

Fácil almacenamiento y acceso

Debido a que los datos estructurados tienen una arquitectura bien definida, es fácil encontrar los datos cuando se necesitan. Humano o informático, la base de datos relevante es rápida y fácil de localizar.

La minería de datos es simple

Si se requieren datos para la inteligencia artificial o el aprendizaje automático, es fácil de aplicar. El conocimiento se puede extraer fácilmente de los datos, incluso mediante cálculos manuales.

Facilidad de actualización y eliminación

Si los datos están bien estructurados, actualizar y eliminar datos se convierte en una tarea sencilla.

Fácilmente escalable

Debido a que los datos se ajustan a una arquitectura preestablecida, es fácil agregar más. En términos de datos transmitidos o datos que se actualizan constantemente, se agregarán automáticamente en el lugar correcto.

Mejor inteligencia empresarial

La minería de datos es un ejercicio mucho más simple cuando los datos están estructurados. Esto significa que es más probable que cualquier predicción hecha o suposición de inteligencia de negocio extraída de ella sea correcta y precisa. Los algoritmos de aprendizaje automático rastrean fácilmente los datos, lo que facilita las consultas y la manipulación de datos.

La seguridad de los datos es fácil

Los datos estructurados se almacenan en un almacén de datos, que generalmente tendrá capas de seguridad. Si bien nada es 100 % seguro, la seguridad de los datos estructurados es fácil de implementar y sigue las mejores prácticas estándar de la industria.

Búsquedas fáciles de información

Debido a que los datos estructurados se pueden indexar en cadenas de texto y atributos, esto simplifica las operaciones de búsqueda. La naturaleza de los datos se entiende fácilmente, y los significados y las relaciones detrás de los datos se aceptan fácilmente.

Desventajas de los datos estructurados

Inflexibilidad de almacenamiento

Los almacenes de datos o bases de datos de relaciones donde se almacenan datos estructurados tienen estructuras establecidas que no son flexibles. Si, por cualquier motivo, los requisitos de los datos cambian, es probable que todos los datos estructurados deban actualizarse.

Casos de uso limitado

Porque todos los datos han sido recogidos de una manera determinada para un uso determinado, así se utilizarán. Como resultado, los datos estructurados tienen menos flexibilidad.

El futuro de los datos estructurados

Si bien los datos estructurados representan actualmente el 20 por ciento del tipo de datos de una organización, ese porcentaje está disminuyendo. El enorme aumento de datos no estructurados y semiestructurados, que está creciendo a un ritmo acelerado, está reduciendo la proporción de datos. Actualmente, los datos estructurados siguen siendo valiosos con un énfasis cada vez mayor en las predicciones para los negocios. Debido a que los datos estructurados son mucho más accesibles que los datos no estructurados, actualmente son valiosos para las empresas.

Solo se usa y analiza el 0,5 por ciento de los datos no estructurados, pero es una valiosa fuente de información. A medida que la industria se orienta hacia el descifrado y la cuantificación de datos no estructurados, la dependencia de los datos estructurados disminuirá. Los datos semiestructurados se transfieren cada vez más al formato JSON, que se puede analizar para las máquinas. Esto significa que otros formularios de datos, que tienen una estructura menos rígida, se convertirán en la fuente de más análisis de datos.

Si bien el enfoque ha estado en convertir datos no estructurados o semiestructurados en datos estructurados, el énfasis ahora está en tener los datos disponibles para las máquinas sin el paso adicional, costoso y lento de convertirlos en datos estructurados.