El mundo del análisis de datos es un vasto universo en sí mismo dentro de las nuevas tecnologías. A la hora de analizar datos debemos tener en cuenta, antes que nada, ante qué tipo de datos nos encontramos. Esta no es cuestión baladí. En función de si nos encontramos ante datos estructurados, no estructurados o semiestructurados, nos aproximaremos a ellos de una forma u otra.
En este artículo te explicamos de forma sencilla los tipos de datos que existen, qué implican y cuáles son sus diferencias en formato, tecnología, análisis y aplicaciones prácticas.
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son aquellos que están organizados en un formato definido y predecible. Se encuentran generalmente en bases de datos relacionales y hojas de cálculo, donde están dispuestos en filas y columnas con etiquetas que los identifican.
Los datos estructurados son ideales para procesar, analizar y visualizar información en gráficos por su facilidad de lectura y manipulación. Suelen organizarse visualmente en tablas, filas y columnas, por lo que su lectura es bastante sencilla para el ojo humano.
Estos datos estructurados se almacenan en bases de datos relacionales que organizan la información en tablas interrelacionadas mediante claves primarias y foráneas.
Ejemplos de datos estructurados:
- Bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, Oracle).
- Hojas de cálculo (por ejemplo, Excel).
- Información de transacciones (por ejemplo, ventas, inventarios).
Herramientas para datos estructurados:
- MySQL
- PostgreSQL
- Oracle Database
- Microsoft SQL Server
- SQLite
- IBM Db2
- Amazon RDS
- Google Cloud SQL
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados no tienen una estructura predefinida y pueden ser más difíciles de organizar y analizar. Estos datos no siguen un formato fijo y pueden consistir en texto, imágenes, videos, correos electrónicos, documentos, etc.
Se caracterizan por ser más difícil de gestionar y analizar con herramientas tradicionales; a menudo requieren tecnologías especializadas como procesamiento de lenguaje natural (NLP) o análisis de big data.
Ejemplos de datos no estructurados:
- Correos electrónicos.
- Archivos multimedia (vídeos, fotos).
- Documentos de texto (PDF, archivos de Word).
- Publicaciones en redes sociales.
Herramientas para datos no estructurados:
- Hadoop
- MongoDB
- Couchbase
- Elasticsearch
- Apache Cassandra
- Amazon S3
- Google Cloud Storage
- Apache Spark
¿Qué son los datos semiestructurados?
Los datos semiestructurados son un tipo de datos que no se organizan en un formato rígido de tablas y columnas como los datos estructurados, pero que, a semejanza de los datos estructurados, contienen etiquetas o marcadores que permiten cierta organización y una estructura jerárquica que facilita su interpretación y análisis.
Así pues, aunque la información no sea tan fácilmente procesable como los datos estructurados, nos podemos regir por un orden jerárquico para averiguar cómo procesarlos con mayor facilidad.
Ejemplos de datos semiestructurados:
- XML (eXtensible Markup Language).
- JSON (JavaScript Object Notation).
- Documentos de configuración.
- Logs de eventos.
Diferencias técnicas entre datos estructurados y no estructurados
Los datos estructurados y no estructurados difieren significativamente en varios aspectos técnicos, incluyendo formato, tecnología, metodologías de análisis y aplicaciones:
Formato
En términos de formato, los datos estructurados están organizados en un esquema fijo, generalmente en tablas con filas y columnas. Cada columna tiene un tipo de dato específico, y las relaciones entre las tablas se definen claramente mediante claves primarias y foráneas.
En contraste, los datos no estructurados no siguen un esquema predefinido. Entre sus datos podemos encontrar textos libres, imágenes, videos, archivos de audio y documentos.
Tecnología
Desde una perspectiva tecnológica, las bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL y Oracle son las herramientas predominantes para almacenar y gestionar datos estructurados. Estas tecnologías utilizan SQL (Structured Query Language) para definir y manipular los datos.
Por otro lado, los datos no estructurados requieren tecnologías diferentes como sistemas de archivos distribuidos (por ejemplo, Hadoop), bases de datos NoSQL (por ejemplo, MongoDB, Couchbase), y herramientas de análisis de big data (por ejemplo, Apache Spark).
Análisis
El análisis de datos estructurados es más directo debido a su formato uniforme y a las herramientas robustas disponibles. Así pues, los analistas de datos pueden emplear SQL para realizar consultas complejas, generar informes y visualizar datos con relativa facilidad ayudándose de herramientas de business intelligence (BI) como Tableau, Power BI y herramientas estadísticas como R y Python.
Por el contrario, el análisis de datos no estructurados es más complicado y generalmente requiere de técnicas avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para textos, reconocimiento de patrones para imágenes y videos, y algoritmos de machine learning.
Usos
En cuanto a los usos, los datos estructurados son ideales para realizar consultas rápidas. Esto incluye sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM), sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y aplicaciones financieras.
Los datos no estructurados, en cambio, son fundamentales en áreas donde la información no se puede encapsular fácilmente en un formato tabular, como el análisis de sentimientos en redes sociales, la gestión de contenidos multimedia, la vigilancia de seguridad mediante análisis de videos y la investigación en ciencias sociales donde se analizan grandes volúmenes de datos textuales.
