Datos Estructurados y no Estructurados: 5 Diferencias Principales

Todos los días, las organizaciones manejan cantidades masivas de datos. La capacidad de recopilarlos, organizarlos y evaluarlos correctamente tendrá un impacto significativo en el éxito que tenga.

Los datos se ven como el “nuevo oro” que puede agregar un valor significativo a nuestras operaciones diarias y, cuando se examinan adecuadamente, pueden servir como una base sólida para cualquier decisión comercial.

Los datos comerciales se pueden encontrar en una variedad de formatos, desde bases de datos relacionales estructuradas hasta su publicación más reciente en LinkedIn.

Hay dos formas de datos: datos estructurados y no estructurados. En este artículo veremos qué son los datos estructurados. ¿Qué son exactamente los datos no estructurados? y la diferencia entre ellos (datos estructurados vs no estructurados)

Los datos estructurados son datos que siguen un modelo de datos predefinido y, por lo tanto, son fáciles de analizar. Está estructurado o claramente identificable, como una hoja de cálculo con los nombres de los clientes. Los datos no estructurados consisten en información que no es fácil de buscar y difícil de analizar, como audio, video y publicaciones en redes sociales.

¿Qué Son los Datos Estructurados?

Definición

Los datos estructurados siguen una secuencia regular, corresponden a un modelo de datos y pueden ser fácilmente recuperados y utilizados por un ser humano o un programa informático.

Es cuantitativo, está bien organizado y cabe fácilmente en hojas de cálculo y bases de datos relacionales. Está formateado en sistemas que tienen un diseño estándar y se ajustan a filas, columnas y tablas predeterminadas.

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje desarrollado por IBM en la década de 1970 que se usa comúnmente para administrar datos estructurados almacenados en bases de datos. Nombres, direcciones, números de teléfono, números de seguro social y otros tipos de datos estructurados son ejemplos comunes.

SQL se usa en los negocios para cambiar, buscar, recuperar y eliminar datos, entre otras cosas. Los datos registrados en las bases de datos relacionales pueden ser ingresados ​​por humanos u otros sistemas que importan los datos recopilados a las bases de datos del sistema.

También se utilizan otras aplicaciones para almacenar datos estructurados, como MS Excel, que permite una fácil manipulación de grandes cantidades de datos y se puede vincular a otras herramientas analíticas para su posterior estudio.

Características

A estas alturas, deberíamos saber que los datos estructurados tienen las siguientes características:

• Cuantitativo: se utiliza para expresar volúmenes, cantidades o un rango de valores. Por ejemplo, una taza de café en Starbucks cuesta 2,90 euros.
• Modelos de datos predefinidos: basados ​​en una estructura que especifica cómo se representarán los datos. Es más dependiente del esquema y menos flexible.
• Fácil de buscar y manipular: las empresas usan consultas para cambiar datos y obtener la información que desean para informes, análisis o cambios, lo que permite la interacción con otros sistemas y es más adecuado para la automatización de procesos.
• Almacenamiento definido: los datos estructurados generalmente se almacenan en bases de datos relacionales, warehouses o simplemente hojas de cálculo de Excel.
• Creado por máquinas o humanos: por lo general, los humanos los importan a las bases de datos, ya sea manualmente o mediante hojas de cálculo u otros programas comerciales que guardan automáticamente los datos en el mismo formato.

Pros y Contras

Veamos las principales ventajas y desventajas de trabajar con datos estructurados.

Beneficios

• Facilidad de acceso: los datos almacenados en una base de datos relacional pueden ser consultados rápidamente por otros usuarios comerciales, sistemas o procesos automatizados e informados en forma de informe.
• Comprensión universal: la arquitectura predeterminada juega un papel vital para permitir una fácil comprensión del esquema en un período de tiempo relativamente corto.
• Los programas de datos pueden consumirlos fácilmente: para consultas y manipulación, los algoritmos de aprendizaje automático (ML) pueden simplemente acceder a la estructura de los campos.
• Seguridad: es sencillo imponer restricciones sobre quién puede ver, cambiar o eliminar estos datos.

Desventajas

• Almacenamiento limitado: como hemos visto en este artículo, solo tenemos algunas opciones para almacenar datos estructurados, como bases de datos relacionales, almacenes de datos y hojas de cálculo.
• Uso limitado: los datos estructurados y predefinidos solo se pueden usar para el propósito previsto, lo que genera cierta inflexibilidad.

¿Qué Son los Datos No Estructurados?

Los datos no estructurados son datos que no han sido procesados ​​y almacenados en su formato original. Viene en una variedad de formas y formatos, como correo electrónico, publicaciones en redes sociales, presentaciones, videos y imágenes.

Según las últimas cifras, los datos no estructurados representan el 80% de todos los datos creados en el mundo.

Antes de que las organizaciones puedan aprovechar el valor de los datos no estructurados, primero deben procesarse y evaluarse. Cuando se califica correctamente, las empresas pueden obtener información adicional de las reseñas de sus clientes, por ejemplo, para determinar el rendimiento de un producto en particular.

Características

Veamos la característica de los datos no estructurados.

• Cualitativo: Información que describe cualidades o características. Se recoge a través de encuestas, entrevistas u observación.
• Sin modelo de datos predefinido: no tiene estructura y no corresponde a un modelo de datos
  dificil de buscar
• Formato nativo: no conservado como filas y columnas, sino en su estructura original.
• Creado por máquinas o humanos.

Pros y Contras

Veamos las principales ventajas y desventajas de trabajar con datos no estructurados.

Beneficios

• Fácil almacenamiento: el almacenamiento de este tipo de datos ahora es más simple y económico.
• Más información: los datos no estructurados requieren más esfuerzo para procesarse, pero generalmente contienen más información relevante para su negocio. Identifica patrones y tendencias que lo ayudan a comprender por qué sucede algo.
• Almacenamiento flexible: las aplicaciones, las bases de datos no relacionales, los lagos de datos y los almacenes de datos se pueden usar para almacenar datos.

Desventajas

• Más difíciles de analizar: los datos no estructurados necesitan el uso de técnicas y tecnologías ventajosas para ser analizados. Este procedimiento puede ser asistido por inteligencia artificial (BI).
• Más tamaño de almacenamiento: debido a la naturaleza de los datos no estructurados, algunos de estos archivos requieren mucho más espacio que los datos organizados.

Datos Estructurados vs No Estructurados

Fue necesario revisar las definiciones de ambas categorías para entender la diferencia entre datos estructurados y no estructurados. Sin más preámbulos, analicemos los datos estructurados frente a los no estructurados.

La mejor manera de hacer esto es presentar la comparación lado a lado como se ve a continuación.

Ejemplos de Datos Estructurados y No Estructurados

Ahora que hemos definido la diferencia entre datos estructurados y no estructurados, veamos algunas instancias del mundo real.

• Ejemplos de datos estructurados: fechas, números, números de teléfono y seguro social, nombres de clientes, direcciones, nombres de productos, etc.
• Ejemplos de datos no estructurados: correos electrónicos, imágenes, publicaciones en redes sociales, videos, datos de dispositivos IoT, audio, archivos PDF, etc.

¿Qué Son los Datos Semiestructurados?

Los datos semiestructurados sirven como enlace entre los datos estructurados y no estructurados.

No tiene un modelo de datos predeterminado y es más complicado que los datos estructurados y más fácil de almacenar que los datos no estructurados.

Mantiene etiquetas internas o metadatos que identifican distintas piezas de datos, lo que permite a los analistas de datos deducir agrupaciones y jerarquías de información. Los metadatos, al final, permiten que el material semiestructurado sea catalogado, buscado y analizado de manera más efectiva que los datos no estructurados.

Ejemplos de Datos Semiestructurados

• Correo electrónico
• JSON
• XML
• CSV
• NO SQL