¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son datos que carecen de una estructura o arquitectura identificable. Esto significa que no se ajusta a un modelo de datos predefinido y, como resultado, no es apto para una base de datos relacional convencional. Al no tener una estructura fácilmente identificable, dificulta su lectura por parte de un programa informático.

En la actualidad, se estima que la cantidad de datos generados por las grandes organizaciones empresariales crecerá rápidamente, a una tasa del 40 al 60 por ciento anual.

¿De dónde vienen los datos no estructurados?

Algunas fuentes de datos no estructurados incluyen:

• Páginas web.
• Vídeos.
• Comentarios de usuarios en blogs y sitios de redes sociales.
• Notas.
• Informes
• Respuestas de la encuesta.
• Documentos (Word, PPT, PDF. Texto).
• Textos no estructurados.
• Transcripciones de llamadas de atención al cliente.
• Imágenes en Internet (JPEG, PNG, GIFs, y otros).
• Registros de medios.

Estos datos se almacenan en bases de datos, registros de transacciones, correos electrónicos, registros de voz, etc. Por lo general, no está muy estructurado, fragmentado y disperso para obtener información de un vistazo. Simplemente almacenarlo tal como está no sirve para nada.

Si estos datos fueran cohesivos a través de los silos y fácilmente accesibles en toda una organización, sus patrones decodificados y los conocimientos extraídos a través del análisis de datos, podría proporcionar a las partes interesadas una gran cantidad de información valiosa.

Una nueva forma emergente de datos no estructurados son los datos de máquina. Esto incluye archivos de registro de sitios web, servidores, redes y aplicaciones móviles que registran una gran cantidad de datos de actividad y rendimiento. Las empresas capturan y analizan cada vez más datos del Internet de las cosas y dispositivos conectados, incluso sensores inteligentes en equipos de fabricación.

Almacenamiento de datos no estructurados: los desafíos

Aunque almacenar datos no estructurados sin usarlos para el análisis no tiene ningún propósito práctico, almacenarlos tampoco es tan simple. Puede haber varios problemas:

• Los datos no estructurados están literalmente por todas partes y consumen una gran cantidad de espacio de almacenamiento. Dado que una gran parte de él se encuentra en forma de archivos grandes como video, audio e imágenes, ocupan grandes porciones del gráfico circular de almacenamiento.
• En comparación con los datos estructurados, con su arquitectura compacta y ordenada, cuesta mucho más conservar o mantener los datos no estructurados.
• Debido a su falta de estructura y arquitectura, ejecutar búsquedas, eliminar partes o lanzar actualizaciones en el sistema suele ser difícil.
• Cuanto mayor sea la cantidad de datos no estructurados, más difícil será indexarlos.

¿Cómo se pueden almacenar los datos no estructurados?

Existen algunos métodos posibles para almacenar datos no estructurados:

• Primero debe convertirse a un formato más manejable. El lenguaje de marcado extensible (XML) suele ser el formato de elección.
• Se utiliza un sistema de almacenamiento de contenido direccionable (CAS) para almacenar datos no estructurados. Este sistema almacena datos accediendo a sus metadatos y asignando un nombre único a cada elemento u objeto almacenado dentro de los datos. El objeto se puede recuperar en función de su contenido, no de su ubicación.
• Los datos no estructurados pueden almacenarse en un sistema de software y luego usarse para mantener bases de datos relacionales. Algunos sistemas de bases de datos relacionales ofrecen la opción de utilizar el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para enviar consultas y mantener la base de datos.
• Un objeto binario grande (también llamado BLOB) es un sistema viable para almacenar datos no estructurados. Un objeto binario grande es una colección de datos binarios almacenados como una sola entidad en un sistema de gestión de base de datos. Los objetos binarios grandes suelen ser imágenes, audio u otros objetos multimedia. A veces, incluso el código ejecutable binario se almacena como un objeto binario grande.

Desventajas de los datos no estructurados

Las desventajas de los datos no estructurados son claras:

• La ausencia de esquema y estructura hace que los datos no estructurados sean difíciles de administrar, además de ser engorrosos de almacenar.
• La indexación de datos no estructurados no solo es difícil, sino que deja la puerta abierta a errores debido a una estructura difusa y la falta de atributos predefinidos. Ejecutar búsquedas es una actividad bastante dolorosa, ya que los resultados de búsqueda no son lo suficientemente precisos como para ser útiles.
• También es extremadamente difícil mantener seguros los datos no estructurados.

Extracción de información de datos no estructurados

Como se mencionó anteriormente, los datos no estructurados son notoriamente difíciles de etiquetar, indexar y leer. No puede ser interpretado fácilmente por algoritmos convencionales. Las posibilidades de errores son altas. A continuación se presentan algunas estrategias que son útiles en la extracción de datos no estructurados para extraer información utilizable:

• El almacenamiento de datos en un repositorio virtual como Documentum permite que se etiquete automáticamente.
• Ejecutar varias herramientas de minería de datos.
• La taxonomía o clasificación de datos le da estructura y jerarquía. Esto simplifica el proceso de búsqueda con su lógica inherente.
• Mediante el uso de plataformas de aplicaciones como el procesamiento analítico en línea extendido (XOLAP), que es útil para extraer información de correos electrónicos y documentos basados en XML.
• Las herramientas y técnicas utilizadas en datos no estructurados en entornos de big data incluyen herramientas de análisis de texto. Estos buscan patrones, palabras clave y sentimientos en datos textuales a un nivel muy avanzado. Otra es la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP), un tipo de inteligencia artificial que evalúa el contexto y deriva el significado del texto y el habla humana. Esto se logra mediante algoritmos de aprendizaje profundo que utilizan redes neuronales para analizar datos.

Otras técnicas utilizadas en el análisis de datos no estructurados pueden incluir la minería de datos o el uso de Machine Learning y la analítica predictiva.

Ventajas de los datos no estructurados

Sin embargo, los datos no estructurados tienen sus ventajas. Algunas de sus desventajas pueden volverse más favorables.

La falta de esquema permite flexibilidad

La falta de esquema y arquitectura de los datos no estructurados los hace menos rígidos. De hecho, puede ser muy flexible. Esta flexibilidad lo hace escalable y sin restricciones. Los datos no estructurados son portátiles.

Fuente de información más rica

La heterogeneidad de las fuentes garantiza que se capturen datos más completos en su formato no estructurado. Cuando se analizan correctamente, los datos no estructurados pueden tener una variedad de aplicaciones y ofrecer información valiosa sobre inteligencia comercial.

Los datos no estructurados vienen en muchos formatos

Los conjuntos de datos se pueden mantener en una variedad de formatos. La falta de una estructura de almacenamiento uniforme libera a los equipos de análisis para analizar y trabajar con todos los datos disponibles sin tener que centrarse en consolidarlos y estandarizarlos primero. Esto sienta las bases para análisis más amplios y completos de lo que sería posible en un formato de datos más rígido.

En qué se diferencian los datos no estructurados de otros tipos de datos

Big data contiene otros tipos de datos además de los datos no estructurados, a saber, datos estructurados y semiestructurados.

Datos estructurados

Esto es lo contrario de los datos no estructurados en todos los sentidos. Los datos estructurados se presentan para un análisis efectivo en cualquier momento, estando organizados dentro de una base de datos o repositorio con formato similar.

El término datos estructurados técnicamente se aplica a todos los datos que se pueden almacenar en una base de datos. Se trata de todos los datos que se pueden almacenar a través del lenguaje de consulta estructurado (SQL) en una tabla con filas y columnas. Tales estructuras se caracterizan por sus claves relacionales y pueden mapearse fácilmente en campos prediseñados. Los datos estructurados son el tipo más procesado. Es la forma más sencilla y organizada de gestionar la información. Los datos relacionales son un ejemplo de datos estructurados.

El formato rígido de los datos estructurados hace que sea muy difícil ampliarlos. Un ejemplo serían los datos de transacciones en los sistemas financieros y otras aplicaciones comerciales. En la mayoría de los casos, por lo general tiene que ajustarse a una estructura determinada para garantizar la coherencia en los procesos y análisis.

Datos semiestructurados

Los datos semiestructurados son información que no pertenece a una base de datos relacional. Sin embargo, todavía tiene algunas propiedades organizativas que hacen que sea más fácil de extraer y analizar que los datos puramente no estructurados. Por ejemplo, si se agregan etiquetas de metadatos, hay más información y contexto sobre lo que contienen los datos. Los datos XML son un ejemplo.

Según algunos expertos en gestión de datos, todos los datos, incluso los no estructurados, tienen algún nivel de estructura. Sostienen que la línea entre datos no estructurados y semiestructurados es borrosa. Dado que los datos no estructurados tienden a contener un amplio conjunto de conocimientos que los científicos de datos pueden usar para estructurar mejor sus modelos, la importancia de los datos no estructurados simplemente no se puede enfatizar lo suficiente.