Diferencias entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados
A la hora de hablar de datos o análisis de datos, es habitual que los diferenciemos entre: datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Hoy queremos que, además de diferenciarlos, sepas por qué cada vez un mayor número de empresas buscan ampliar su inteligencia empresarial e incluir las tres formas de datos y de qué manera te influye a ti como futuro Data Scientist.¿Qué son los datos estructurados?Cuando hacemos referencia a los datos estructurados lo hacemos sobre aquella información que ha sido modificada y transformada en un modelo de datos bien definido. Aquellos datos que no han sido procesados, se mapean en campos prediseñados y a continuación, se extraen y leen a través de SQL de forma sencilla. Las bases de datos SQL son uno de los claros ejemplos de las formas que pueden tener los datos estructurados.Este modelo utiliza memoria y minimiza la redundancia de datos. Pero, al mismo tiempo, esto también significa que los datos estructurados resultan más interdependientes y menos flexibles. Datos estructurados, ejemplosEste tipo de datos pueden generarse por humanos o por máquinas. En el caso de los datos estructurados generados por máquinas, contamos con: datos de POS como cantidad, códigos de barras, etc. En el caso de datos estructurados usados por personas, todo un clásico son las hojas de cálculo. Gracias a la forma en la que se organizan son los tipos de datos más sencillos de analizar, por delante de los datos semiestructurados y no estructurados.¿Qué son los datos semiestructurados?Los datos semiestructurados o los datos parcialmente estructurados tienen algunas características consistentes y muy concretas. No tienen estructura rígida como la necesaria para las bases de datos relacionales de los datos estructurados. Sus propiedades organizativas, como es el caso de los metadatos o las etiquetas semánticas son utilizados con datos semiestructurados para que resulten más manejables; El único “problema” es que, a día de hoy, cuentan con cierta variabilidad e inconsistencia.Datos semiestructurados, ejemplosUn claro ejemplo de formato semiestructurado de datos son los archivos delimitados. Se pueden dividir los datos en jerarquías separadas. En ocasiones, los datos no estructurados también se nombran como datos semiestructurados porque cuentan con varios atributos de clasificación.¿Qué son los datos no estructurados?Podríamos definirlos de la forma más simple como datos sin procesar. Su procesamiento es complicado por su compleja organización y formato. Cuando hablamos de datos no estructurados lo hacemos de datos cualitativos, no cuantitativos.Se extraen y acumulan en almacenes de datos no estructurados (también conocidos como lagos de datos) para su posterior análisis.Datos no estructurados, ejemplosLos datos no estructurados hacen referencia a prácticamente cualquier cosa que no esté en un formato específico. Desde el párrafo de un libro con información relevante a una página web. Incluso los archivos de registro que no son fáciles de separar. Otro ejemplo de datos no estructurados son los comentarios y publicaciones en redes sociales.En este último caso, podemos usar estos datos para saber cuáles serán las futuras tendencias de compra o conocer la efectividad de una campaña de marketing. Diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructuradosConociendo la definición de cada uno de estos tipos de datos, vamos a ver las diferencias existentes entre cada uno de ellos:OrganizaciónLos datos estructurados son los mejor organizados; se encuentran en el nivel más alto de organización, mientras que los datos semiestructurados solo se encuentran parcialmente organizados; en el caso de los datos no estructurados, estos no están organizados en absoluto.Flexibilidad y escalabilidadLos datos estructurados dependen de la base de datos, son menos flexibles y difíciles de escalar; los datos semiestructurados son más flexibles y mucho más sencillos a la hora de ser escalados. Por otro lado, los datos no estructurados no cuentan con ningún esquema que los convierta en mucho más flexibles y escalables de los otros dos.VersionadoEn el caso de los datos estructurados al utilizar una base de datos relacional, el control de versiones se realiza sobre filas, tablas, etc. Sin embargo, en los datos semiestructurados, aunque las tuplas o los gráficos son posibles, únicamente se admite una base de datos parcial. En los datos no estructurados, lo habitual es que el control de versiones sea un dato completo, debido a que no existe un soporte de base de datos.Gestión de transaccionesHasta hace muy poco, las empresas solo se centraban en extraer y analizar la información de datos estructurados. Pero, con el desarrollo de los datos semiestructurados y los datos no estructurados, ha llegado el momento de encontrar una solución que les ayude a analizar los tres tipos de datos.En definitiva, es esencial que las empresas sean conscientes de la diferencia entre ellos. Que alcancen la capacidad de análisis de las tres formas para resultar competitivos y aprovechar al máximo la información que contienen.¿Quieres saber cómo manejar toda esta información y lograr uno de los empleos mejor pagados en España? El bootcamp de Data Science en The Bridge te dará las herramientas para convertirte en un auténtico experto en datos. ¡Te esperamos!Sigue leyendo. Artículos especializados en diferentes áreasEcha un vistazo al resto de artículos que tenemos en nuestro blog. Trabajamos duro para crear contenido de calidad y enriquecer la comunidad.
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