Los editores de Solutions Review comparan los datos estructurados vs. los datos no estructurados para ayudarte a identificar tu estrategia de gestión de big data. El auge del big data ha facilitado muchas conversaciones nuevas entre los profesionales de negocios en la empresa. Una de estas conversaciones gira en torno a los dos principales tipos de datos que las empresas recopilan. Estos son los datos estructurados y los datos no estructurados, y juntos conforman la suma de la colección de datos de una organización. Ambos tipos de datos son vitales en la empresa digital moderna, pero deben ser gestionados de manera diferente, por lo que es necesario tener una conversación que defina claramente el papel de cada tipo de dato en la empresa. Los analistas de datos y los interesados en los negocios dependen de los datos para producir ideas accionables, por lo que es fundamental comprender los entresijos de cada tipo de dato para entender las mejores prácticas con las que se puede realizar la recopilación, archivo y descubrimiento de datos.
¿Qué son los Datos Estructurados?
Datos Estructurados Definidos Los datos estructurados a veces se consideran datos tradicionales, que consisten principalmente en archivos de texto que incluyen información muy bien organizada. Los datos estructurados se almacenan dentro de un almacén de datos donde se pueden extraer para su análisis. Antes de la era del big data y las nuevas fuentes de datos emergentes, los datos estructurados eran los que las organizaciones utilizaban para tomar decisiones comerciales. Los datos estructurados son altamente organizados y fáciles de comprender, lo que permite el análisis a través del uso de soluciones de minería de datos heredadas. Más específicamente, los datos estructurados están compuestos en gran medida por datos básicos del cliente, que incluyen nombres, direcciones e información de contacto. Además, las empresas también recopilan datos de transacciones como fuente de datos estructurados, que pueden consistir en información financiera que debe almacenarse adecuadamente para cumplir con los estándares de cumplimiento. Los datos estructurados se gestionan en gran medida con soluciones analíticas heredadas debido a su naturaleza ya organizada. Incluso con el rápido aumento de nuevas fuentes de datos, las empresas en todas partes seguirán recurriendo a sus almacenes de datos estructurados como medio para producir ideas que les muestren nuevas formas de hacer negocios. Si bien las empresas impulsadas por datos de todo el mundo han analizado datos estructurados durante muchas décadas, ahora están comenzando a tomar en serio las fuentes de datos emergentes, lo que ha creado caos en lo que alguna vez fue un sector empresarial maduro.
¿Qué son los Datos No Estructurados?
Datos No Estructurados Definidos Los datos no estructurados continúan creciendo en influencia en la empresa a medida que las organizaciones intentan aprovechar nuevas y emergentes fuentes de datos. Estas nuevas fuentes de datos están compuestas en gran medida por datos en tiempo real provenientes de plataformas de redes sociales, aplicaciones móviles, servicios de ubicación y tecnologías de Internet de las cosas. Dado que la diversidad entre las fuentes de datos no estructurados es tan prevalente, las empresas tienen mucho más problemas para gestionarlos que con los datos estructurados de la vieja escuela. Como resultado, las empresas se enfrentan a desafíos de una manera que no lo hacían antes y tienen que ser creativas para extraer datos relevantes para el análisis. La madurez y el crecimiento de los lagos de datos y la plataforma Hadoop son el resultado directo de la expansión de la recopilación de datos no estructurados. Los entornos tradicionales de almacén de datos no son rival para los diferentes tipos de datos que las empresas ahora desean analizar. De esta manera, las empresas tienen que invertir recursos adicionales en talento humano y programas de software para ayudarles con esta tarea. La falta de una estructura fácilmente definible dentro de un almacén de datos no estructurados presenta una oportunidad única para una profesión emergente, el científico de datos. Los datos no estructurados no se pueden simplemente registrar en una hoja de cálculo de Excel o en una tabla de datos, y requieren habilidades y herramientas más especializadas para trabajar con ellos, pero aquellos que buscan ideas comerciales están dispuestos a hacer esas inversiones iniciales.
Conclusión
Para tener éxito en general, las organizaciones deben analizar correctamente y de manera efectiva todos sus datos, independientemente de la fuente o el tipo. Dada la experiencia que tiene la empresa con los datos estructurados, no es de extrañar que todo el revuelo se centre en los datos recopilados de fuentes no estructuradas. Están comenzando a surgir nuevas tecnologías que ayudan a las empresas de todos los tamaños a analizar todos sus datos en una sola pantalla, lo que facilita su uso para los usuarios finales que necesitan generar respuestas rápidas a preguntas comerciales importantes.
