¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se refieren a datos que no están organizados en una estructura o un modelo diseñados. Los datos no estructurados suelen estar categorizados como cualitativos y podrían estar generados por máquinas o humanos. Los datos no estructurados son el tipo de datos más abundantes disponible y, una vez analizados, pueden usarse para guiar decisiones comerciales y lograr objetivos comerciales entre muchos otros casos de uso.

Los datos no estructurados suelen estar almacenados en su formato nativo. Esto contribuye al desafío de convertir estos datos en información procesable. Si bien los datos no estructurados pueden ser más desafiantes que los datos estructurados, con frecuencia suelen contener información más detallada y completa que no está disponible en los datos estructurados. Como resultado, muchas organizaciones están invirtiendo en tecnologías como machine learning (ML) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar mejor y obtener información a partir de los datos no estructurados.

Los datos no estructurados son cualitativos y existen en formato de texto, imagen, audio o video. Los distintos ejemplos de datos no estructurados incluyen lo siguiente:

• Multimedia, como datos de audio o video, datos de vigilancia, datos geoespaciales, imágenes y datos del clima
• Datos de internet de las cosas (IoT), como datos de un teletipo o sensor provenientes de dispositivos
• Datos de texto, como correos electrónicos, mensajes de texto, facturas, registros y datos de comunicaciones de aplicaciones de productividad
• Datos científicos, como reportes sísmicos o exploración espacial generados por máquinas
• Imágenes y datos de la salud, como resonancias magnéticas, radiografías y tomografías, y otros datos médicos, como notas del médico y medicaciones

Surgirán naturalmente otros ejemplos de datos no estructurados a medida que se desarrollen nuevas tecnologías de captación de datos.

Los datos estructurados, a diferencia de los no estructurados, son datos cuantitativos que existen en un modelo o una estructura predefinidos. Estos datos están altamente organizados y , por lo tanto, las empresas y los algoritmos de machine learning los procesan con facilidad.

Piensa en los datos estructurados como el tipo de datos que se adapta perfectamente en hojas de cálculo o bases de datos relacionales, como SQL, MySQL y PostgreSQL; pueden mapearse con facilidad en una estructura predefinida. Los datos estructurados se usan para gestionar las relaciones con el cliente, dado que brindan a las empresas información fácil de interpretar: logs, métricas, fechas, nombres, códigos postales, números de tarjetas de crédito, etc.

Por el contrario, los datos no estructurados son datos cualitativos y no tienen ninguna estructura interna coherente. Como resultado, los datos no estructurados son difíciles de interpretar sin el conjunto de herramientas y la experiencia adecuados.

Conoce cómo progresar en la gestión de datos no estructurados

Los datos estructurados pueden brindar a las empresas una visión general del comportamiento de sus clientes; el qué, como nombres, historiales de compra y geolocalización. Los datos no estructurados son más adecuados para proporcionar a las empresas un entendimiento más detallado de la intención y el comportamiento de sus clientes; el por qué y el cómo, como reseñas de productos, tickets de soporte y patrones de navegación por el sitio web.

El volumen, la variedad y la calidad dispareja de los datos no estructurados son desafíos comunes para las organizaciones que buscan procesar, gestionar y analizar los datos.

• Volumen de datos: los datos no estructurados son abundantes. Componen el 80 % de los datos existentes¹ y se generan de forma continua. La empresa de investigaciones ITC espera que el volumen de datos crezca un 430 % entre 2018 y 2025².
• Variedad de datos: los datos no estructurados están compuestos por una gran variedad de tipos de datos, como datos de texto, imagen o video. Los grandes repositorios de datos, como los lagos de datos, se requieren para almacenar los datos no estructurados en un lugar. La variedad inherente de datos no estructurados también presenta un desafío de vinculación: ¿cómo estableces una referencia cruzada de imágenes, videos y texto?
• Calidad de datos: la calidad de los datos no estructurados no es coherente, en parte debido a su variedad. Los datos no estructurados contienen errores, inconsistencias o información irrelevante, lo que puede dificultar obtener información precisa. Preprocesar o limpiar datos no estructurados para mejorar la calidad puede ser una tarea compleja y que demanda mucho tiempo.
• Análisis: a diferencia de los datos estructurados, que pueden consultarse y analizarse con rapidez, los datos no estructurados suelen tener mucho texto y no se adaptan correctamente a una base de datos. Los datos no estructurados se almacenan en su formato nativo y solo se los procesa cuando se visualizan.
• Seguridad y privacidad: los datos no estructurados pueden contener información confidencial. Asegurar la seguridad de estos datos y mantener la privacidad puede ser desafiante.
• Integración: la integración de datos no estructurados y datos estructurados para una vista holística puede ser complejo debido a la falta de un modelo de datos predefinido.

El desafío de gestionar y analizar datos estructurados se debe principalmente, por lo tanto, al gran volumen de datos. Una organización puede encontrarse artículos, objetos o archivos que pueden abarcar desde unos pocos gigabytes (GB), como un correo electrónico, hasta varios petabytes (PB), como un archivo de medios completo. Si bien puede gestionarse de forma manual, muchas bases de datos y herramientas no pueden ocuparse de este volumen y variedad de datos no estructurados. Se necesitan herramientas y tecnología específicas para almacenar y procesar de forma exponencial los datos en aumento.

Al analizarlos, los datos no estructurados proporcionan a las empresas una variedad de oportunidades. Como datos cualitativos, los datos no estructurados pueden ayudar a las empresas a comprender mejor sus negocios, la intención del cliente y los cambios en el mercado. Esto empodera a las empresas para proporcionar experiencias de cliente mejores, más seguras y resilientes.

Algunas de las aplicaciones de los datos no estructurados incluyen lo siguiente:

• Mejorar las experiencias de los clientes: analizar los chats de soporte, correos electrónicos y transcripciones de llamada de un cliente puede ayudar a identificar problemas comunes de los clientes, mejorar los protocolos de soporte, personalizar las experiencias de búsqueda del cliente y capacitar de forma más efectiva a los representantes de servicio al cliente.
• Predecir los resultados atención médica de los pacientes: los registros médicos de los pacientes suelen contener datos no estructurados como las notas del médico, que pueden analizarse para identificar patrones, predecir resultados de los pacientes o informar planes de tratamiento.
• Detectar fraude: en los servicios financieros, los datos no estructurados pueden usarse para detectar actividad fraudulenta. Por ejemplo, un análisis de comunicaciones por correo electrónico podría revelar patrones sospechosos que indiquen comportamiento fraudulento.
• Proporcionar recomendaciones: las plataformas de comercio electrónico y servicios de streaming pueden analizar datos no estructurados, como descripciones de productos o guiones de películas, a fin de mejorar sus algoritmos de recomendaciones.
• Entrenar modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP): los datos no estructurados son fundamentales en el entrenamiento de modelos de AI en el NLP. Por ejemplo, un chatbot aprende a partir de un gran corpus de datos de texto que son no estructurados por naturaleza.
• Entrenar la AI para el reconocimiento de imágenes: los datos no estructurados en forma de imágenes son fundamentales en el entrenamiento de modelos de machine learning para tareas como el reconocimiento facial, la detección de objetos y más.
• Proporcionar analíticas de datos predictivas: analizar los datos no estructurados permite a las empresas predecir las tendencias en el mercado y realizar ajustes conforme a esto.
• Realizar el análisis de sentimiento: minar datos no estructurados puede brindar a las empresas información sobre el sentimiento, los comportamientos y los patrones de compra de los clientes. Las empresas también pueden analizar los datos de publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de los clientes para comprender el sentimiento del cliente respecto a sus productos, servicios y marca en general.

Estas aplicaciones de datos no estructurados brindan a las empresas varios beneficios.

Mitigar el riesgo de seguridad

El análisis de datos de telemetría puede ayudar a deducir información valiosa y mantener a los usuarios informados sobre las tendencias y los fenómenos de amenazas de ciberseguridad en el mundo real. A través del uso de una herramienta de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM)l, los equipos de seguridad pueden buscar a escala en grandes cantidades de cualquier tipo de datos, incluidos los datos no estructurados, a fin de ayudar en el monitoreo y el cumplimiento, la detección, prevención y búsqueda de amenazas, y la respuesta ante incidentes.

Mejorar la resiliencia operativa

Con la necesidad de asegurar que las aplicaciones se optimicen para la disponibilidad y el rendimiento, las organizaciones deben poder observar los datos no estructurados que producen sus sistemas. Los logs y las métricas pueden indicar en tiempo real que la demanda de los usuarios supera la capacidad o que un error del servidor está afectando el rendimiento. Cuando se conoce la causa raíz, esta puede abordarse.

Mejorar la experiencia del cliente

Las empresas pueden brindar una mejor experiencia del usuario proporcionando una mejor experiencia de búsqueda para los clientes mediante la gestión de datos no estructurados. Las adiciones de búsqueda completa mejoran la experiencia de búsqueda de frontend y backend para los clientes y los desarrolladores. Un cliente puede encontrar con facilidad ese juguete amarillo con rayas para su hijo o un empleado puede encontrar sin problemas el archivo, la imagen o el video que necesita, sin importar en qué entorno se encuentra.

Por naturaleza, los datos no estructurados no tienen ninguna estructura predefinida que permita un análisis y gestión sencillos. Entonces, para analizar los datos no estructurados, primero debes gestionarlos definiendo una estructura. Esto te permite almacenar, organizar y asegurar tus datos no estructurados.

Los datos no estructurados organizados estarán listos entonces para el procesamiento y análisis. Estos análisis proporcionan a las organizaciones información procesable.

Hay disponible una gran variedad de herramientas y tecnologías que te permiten gestionar y analizar datos no estructurados.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP): el NLP es una tecnología que se enfoca en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural. El objetivo del NLP es leer, descifrar, entender y darle sentido al lenguaje humano de una forma valiosa.

Machine learning (ML): el machine learning es un subconjunto de inteligencia artificial (AI) que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos, mejorar el rendimiento con el tiempo sin ser programadas de forma explícita. Usa técnicas estadísticas para identificar patrones en datos estructurados y no estructurados para realizar predicciones o tomar decisiones.

Lagos de datos: debido a su variedad y volumen, los datos no estructurados pueden almacenarse en lagos de datos o donde los datos se creen (en “el perímetro”). Los lagos de datos son adecuados para grandes volúmenes de varios tipos de datos. Los lagos de datos pueden adaptarse a los datos en formato nativo, por lo que los videos, audios, textos y documentos pueden almacenarse todos juntos.

Sistemas de gestión de contenido (CMS): como una aplicación, CMS permite a las empresas almacenar, recuperar y buscar, indexar y publicar datos no estructurados en la web.

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Las organizaciones de varias industrias aprovechan los datos no estructurados de distintas formas. Desde la atención médica hasta la manufactura, los datos no estructurados permiten a las organizaciones brindar un mejor servicio basado en información.

Atención médica

El sector de la atención médica se beneficia de datos no estructurados en varias capas de operación. Un chatbot sofisticado puede permitir a profesionales de la atención médica comprender patrones del discurso para indicar una enfermedad específica. Una app de logging de salud puede ayudar a identificar riesgos para la salud cuando se procesan los datos. Al combinar los datos no estructurados con los datos estructurados, los profesionales de la salud pueden deducir los resultados de la atención al paciente.

Servicios financieros

Las analíticas de datos predictivas son cruciales para el mundo de las finanzas para rastrear los cambios y las tendencias en el mercado. Esta inteligencia permite a las organizaciones realizar los ajustes necesarios. En un nivel granular, los datos no estructurados se usan para crear documentos para préstamos, hipotecas, planes comerciales y contratos. El análisis de datos no estructurados también brinda soporte para la lucha contra el crimen financiero. Las organizaciones pueden identificar firmas fraudulentas o identificar y responder a fraudes de phishing.

Sector público

Para las organizaciones del sector público, los datos son un activo estratégico. Las organizaciones pueden maximizar su valor para reducir los costos, simplificar las operaciones y reducir las herramientas y la gran cantidad de datos con una estrategia de datos holística que integre la ciberseguridad, el logging y AIOps.

Telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones pueden obtener más de los datos derribando los silos para ofrecer las telecomunicaciones como servicio y mejorar la disponibilidad de la red. Al poner datos no estructurados a trabajar, pueden brindar un análisis de datos más rápido y automatizar los procesos para brindar mejores experiencias del cliente.

Marketing

La minería de datos y las analíticas de datos predictivas son prácticas de marketing comunes usadas para identificar y comprender las oportunidades de mercado y tendencias, necesidades de los clientes e intenciones y comportamiento del cliente. Los profesionales de marketing generan y consumen datos no estructurados para comunicarse mejor con los clientes y, en última instancia, mejorar la experiencia del cliente.

Manufactura

Los datos no estructurados, como planes, modelos y diseños preliminares, son un componente necesario de las prácticas de manufactura. La capacidad de gestionar y analizar datos no estructurados en la agricultura puede ayudar a predecir y gestionar los rendimientos. La industria automotriz depende de los datos no estructurados para comprender y satisfacer la demanda.

A medida que evoluciona la tecnología para gestionar y analizar los datos no estructurados, también lo hará la capacidad de las organizaciones para usar sus datos no estructurados.

Los recientes desarrollos de inteligencia artificial (AI) y machine learning (ML) se abren paso en una nueva era para el uso de datos no estructurados. A medida que se desarrollan las tecnologías de AI y machine learning, también lo hace la capacidad de procesar datos no estructurados y combinar datos estructurados con datos no estructurados para obtener una mejor información comercial.

A medida que se desarrollan nuevas formas de capturar datos, las aplicaciones de datos no estructurados continúan creciendo. El reconocimiento facial ya es común en la mayoría de los usuarios de teléfonos inteligentes. Los desarrollos de la tecnología de reconocimiento facial ahora permiten el reconocimiento de emociones, lo que puede ser clave en la atención médica y el servicio al cliente.

A medida que la tecnología de asistencia personal se pone a disposición, los datos no estructurados también ayudarán a aumentar la productividad. Ciertas tareas se automatizan para que los usuarios puedan mejorar la eficiencia y la salida. Con asistentes personales virtuales, los médicos pueden dedicar más tiempo a los pacientes y menos a completar el papeleo.

A medida que incorporas datos no estructurados, puedes procesar y aplicar una estructura que te permita usarlos. Elastic proporciona una variedad de soluciones de gestión de datos no estructurados.

Elasticsearch Relevance Engine para AI brinda a las organizaciones un conjunto de herramientas poderoso para crear aplicaciones de búsqueda impulsadas por AI que utilicen datos no estructurados.

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