Gestionar de forma eficiente toda la información que maneja una empresa se ha convertido en una prioridad hoy en día. Gracias a los datos se puede extraer conocimiento valioso para mejorar la toma de decisiones a todos los niveles del negocio. La gestión óptima de los datos estructurados y no estructurados, y el uso de tecnologías como IA y big data, permite a las empresas sacar el máximo partido del gran volumen de información que generan a través de múltiples canales de comunicación, como redes sociales, formularios web, llamadas telefónicas, correos electrónicos, chats online y similares.
Conocer la diferencia entre estos tipos de datos es fundamental para poder implantar sistemas, herramientas y metodologías centradas en los datos, con el objetivo de elevar el nivel de rentabilidad, productividad y competitividad de la empresa.
Qué son los datos estructurados
Los datos estructurados hacen referencia a un conjunto de información organizada según un modelo predefinido, donde los elementos individuales se presentan en filas y columnas dentro de una base de datos. Este modelo impone una disposición rigurosa de los datos, especificando su naturaleza y el tipo de información que puede soportar cada campo, lo que facilita la gestión, el almacenamiento y la recuperación de los mismos.
Este tipo de organización de la información permite la aplicación de esquemas relacionales, facilitando la conexión y la manipulación de datos a través de consultas y operaciones a través de un lenguaje de consulta estructurado como SQL (Structured Query Language).
Ejemplos de datos estructurados
Los datos estructurados (structured data) se presentan en formatos organizados y predefinidos, para lo cual se utilizan tablas que, a su vez, se dividen en filas y columnas. Este sistema permite relacionar las tablas entre sí para facilitar las operaciones y los procesos de búsqueda de los datos almacenados.
Veamos algunos ejemplos de datos estructurados que podemos encontrar en las empresas de forma habitual:
- Tabla de empleados, donde la información se divide en campos como el nombre, el apellido, la edad, su documento nacional de identidad, el departamento al que pertenece, su puesto, etc.
- Inventario de productos, con tablas que contienen datos como el código, descripción, precio, número de unidades en almacén, stock de seguridad…
- Datos de analítica web, como los que captura Google Analytics sobre el comportamiento de los usuarios en un sitio.
- Datos financieros, contables y económicos.
- Información contenida en páginas web, blogs, registros de clics y tiendas virtuales.
Qué son los datos no estructurados
Los datos no estructurados (unstructured data) son información que no sigue un formato fijo o predefinido, y no pueden gestionarse con el uso de métodos y herramientas tradicionales. Al no disponer de un modelo definido, este tipo de información no se puede almacenar en bases de datos relacionales, es decir, en un modelo formado por tablas, filas y columnas.
Para poder trabajar de forma eficiente con este tipo de datos se debe acudir a las conocidas como bases de datos NoSQL, que tienen un enfoque ideal para trabajar con grandes volúmenes de datos, ofreciendo un alto nivel de flexibilidad y escalabilidad.
Ejemplos de datos no estructurados
Los datos no estructurados pueden tomar diversas formas al no seguir un formato predefinido, y son el tipo de información más común que se maneja (se estima que en torno al 80 % de los datos son no estructurados).
Veamos algunos ejemplos comunes de datos no estructurados:
- Contenido en formato texto como artículos, publicaciones en redes sociales y mensajes de correo electrónico.
- Contenido en formato multimedia como pueden ser las imágenes, los vídeos, los archivos de audio…
- Datos de geolocalización.
- Información contenida en páginas web, blogs y tiendas virtuales.
Diferencias entre datos estructurados y datos no estructurados
Existen muchas diferencias entre los datos no estructurados y los que sí tienen una estructura definida y se pueden gestionar de forma relacional. A continuación, ofrecemos las principales diferencias entre ambos tipos de información:
Tipo de almacenamiento
Los datos estructurados se almacenan en bases de datos relacionales donde la información se guarda en tablas formadas por filas y columnas. A través de campos clave, estas tablas se pueden relacionar para facilitar los procesos de búsqueda, almacenamiento y otras operaciones.
Los datos no estructurados no pueden manejarse con sistemas relacionales debido a su desorganización y variedad, por lo que deben utilizarse otros modelos de bases de datos específicas.
Flexibilidad y escalabilidad
A la hora de trabajar con estos datos, los estructurados disponen de un sistema de organización predefinido mucho más rígido, por lo que trabajar con datos no estructurados ofrece una mayor flexibilidad y escalabilidad.
Volumen de datos
Aunque es habitual que todas las empresas utilicen sistemas relacionales para gestionar sus datos estructurados, la realidad es que el volumen de información no estructurada que manejan es muy superior.
Los datos no estructurados tienen un mayor volumen, por lo que necesitan de herramientas y métodos especiales para poder gestionarlos de forma ágil y eficiente (aplicando técnicas de big data, algoritmos de inteligencia artificial…).
Dificultad de análisis
Los datos estructurados facilitan el proceso de análisis debido a su alto nivel de organización, mientras que los datos estructurados requieren de complejos procesos para poder analizar su contenido y así extraer información valiosa de los mismos.
Los datos no estructurados pueden requerir herramientas y técnicas de análisis como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial pero gracias a ellos podemos extraer información valiosa que no encontramos en los datos estructurados.
Por lo tanto, el coste de gestionar los datos no estructurados suele ser superior al de trabajar con bases de datos relacionales.
Herramientas de gestión de datos
Los datos estructurados utilizan bases de datos como MySQL, SQL Server o PostgreSQL, entre otras. Para trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados hay que recurrir a herramientas como Amazon S3, MongoDB, Redis o Elasticsearch.
Los datos estructurados y no estructurados deben ser gestionados de forma eficiente por las empresas para poder extraer conocimiento útil que les permita tomar mejores decisiones.
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