Datos estructurados vs datos no estructurados: ¿cuál es la diferencia?

“Estructurado” y “no estructurado” son términos utilizados para clasificar los datos según su formato y reglas de esquema o la falta de ellos.

Los datos estructurados tienen un esquema fijo y encajan perfectamente en filas y columnas, como nombres y números de teléfono. Los datos no estructurados no tienen un esquema fijo y pueden tener un formato más complejo, como archivos de audio y páginas web.

Estas son las áreas clave en las que difieren los datos estructurados y los datos no estructurados:

• Formato: los datos estructurados tienen un modelo de datos estricto y predefinido. Los datos no estructurados no tienen un formato predefinido.
  
  
• Almacenamiento: los sistemas de almacenamiento de datos estructurados tienen esquemas rígidos, como los de las bases de datos relacionales o los almacenes de datos. Los datos no estructurados suelen almacenarse en su formato nativo en bases de datos no relacionales o data lakes.
  
  
• Casos de uso: las organizaciones pueden utilizar datos estructurados y datos no estructurados en casos de uso de inteligencia artificial (IA) y análisis. Los datos estructurados se utilizan a menudo en machine learning (ML) e impulsan algoritmos de ML. Los datos no estructurados se utilizan a menudo en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y son una fuente de datos rica y diversa para los modelos de IA generativa (IA gen).
  
  
• Complejidad: los datos estructurados son más fáciles de manipular y analizar para los usuarios empresariales en general con herramientas tradicionales. Los datos no estructurados pueden ser más complejos y requieren habilidades y herramientas especializadas para analizarlos.

Siga leyendo para conocer las definiciones, los casos de uso y las ventajas de los datos estructurados y no estructurados.

Los datos estructurados se organizan en un formato claro y predefinido. La naturaleza estandarizada de los datos estructurados hace que sean fácilmente descifrables por las herramientas de análisis de datos, los algoritmos de machine learning y los usuarios humanos.

Los datos estructurados pueden incluir tanto datos cuantitativos (como precios o cifras de ingresos) como datos cualitativos (como fechas, nombres, direcciones y números de tarjetas de crédito). Por ejemplo, un informe financiero con nombres de empresas, valores de gastos y periodos del informe organizados en filas y columnas se considera datos estructurados.

Los datos estructurados suelen almacenarse en formatos tabulares, como hojas de cálculo Excel y bases de datos relacionales (o bases de datos SQL). Los usuarios pueden introducir, buscar y manipular datos estructurados de forma eficaz en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Desarrollado por IBM en 1974, el lenguaje de consulta estructurado es el lenguaje de programación utilizado para gestionar datos estructurados.

Los casos de uso de datos estructurados incluyen:

• Entrenamiento de modelos de IA
• Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)
• Inteligencia empresarial (BI)
• Gestión de inventario
• Fragmentos enriquecidos de optimización de motores de búsqueda (SEO)

Los beneficios de los datos estructurados están ligados a su facilidad de uso y acceso:

• Funciona bien con machine learning: el machine learning puede procesar tanto datos estructurados como datos no estructurados. Sin embargo, puede ser más fácil para las aplicaciones de ML analizar y extraer conocimiento de los datos estructurados debido a su arquitectura específica y organizada.
  
  
• Accesible y fácil de usar: la comprensión de los datos estructurados no requiere un conocimiento profundo de la ciencia de datos. Debido a su formato estándar y su alto nivel de organización, a la mayoría de los usuarios les resulta fácil acceder e interpretar datos estructurados.
  
  
• Abundancia de herramientas: los datos estructurados son anteriores a los datos no estructurados, por lo que hay más aplicaciones y herramientas disponibles para su uso y análisis de datos. Por ejemplo, el procesamiento analítico en línea (OLAP), SQLite, MySQL y PostgreSQL, entre otros.

Los retos de los datos estructurados giran en torno a la inflexibilidad de los datos:

• Uso limitado: los datos estructurados tienen un modelo de datos predefinido que solo se puede utilizar para su propósito previsto, lo que limita su flexibilidad y usabilidad. Obtener más conocimiento requiere modificaciones o datos adicionales.
  
  
• Opciones de almacenamiento limitadas: los repositorios de almacenamiento de datos estructurados suelen tener esquemas rígidos, como los de una base de datos relacional o un almacén de datos. Los cambios en los requisitos de datos requieren la actualización de todos los datos estructurados, lo que requiere mucho tiempo y recursos.

Los datos no estructurados no tienen un formato predefinido. Los conjuntos de datos no estructurados suelen ser grandes (piense en terabytes o petabytes de datos) y representan el 90 % de todos los datos generados por la empresa. Este gran volumen se debe a la aparición de big data: los conjuntos de datos masivos y complejos de Internet y otras tecnologías conectadas.¹

Los datos no estructurados pueden contener tanto datos textuales como no textuales, así como datos cualitativos (comentarios en redes sociales) y cuantitativos (cifras incrustadas en el texto).

Algunos ejemplos de datos no estructurados procedentes de fuentes de datos textuales son:

• Correos electrónicos
• Documentos de texto
• Publicaciones en redes sociales
• Transcripciones de llamadas
• Archivos de texto de mensajes, como los de Microsoft Teams o Slack

Algunos ejemplos de datos no estructurados no textuales son:

• Archivos de imagen (JPEG, GIF y PNG)
• Archivos multimedia
• Archivos de vídeo
• Actividad móvil
• Datos de sensores de dispositivos de Internet de las cosas (IoT)

Como los datos no estructurados no tienen un modelo de datos predefinido, no se procesan y analizan fácilmente a través de herramientas y métodos de datos convencionales.

Se gestiona mejor en bases de datos no relacionales o NoSQL o en data lakes, que están diseñados para manejar cantidades masivas de datos sin procesar en cualquier formato.

A menudo, el machine learning, el análisis avanzado y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utilizan para extraer conocimientos valiosos de datos no estructurados.

Los casos de uso incluyen:

• Generación aumentada por recuperación (RAG)
• IA generativa (IA gen)
• Análisisdel comportamiento y sentimiento del cliente
• Análisis predictivo de datos
• Análisis de texto dechatbot

Los beneficios de los datos no estructurados implican ventajas en el formato, la velocidad y el almacenamiento de los datos:

• Flexibilidad: los datos no estructurados se almacenan en su formato nativo y permanecen indefinidos hasta que se necesitan. Esta flexibilidad de formato de archivo amplía el conjunto de datos disponibles y permite a los científicos de datos utilizar los datos para múltiples casos de uso.
  
  
• Tasas de acumulación rápidas: para la mayoría de las organizaciones, este tipo de datos está creciendo a una tasa tres veces superior a la de los datos estructurados. Dado que no es necesario predefinir los datos no estructurados, se pueden recopilar de forma rápida y sencilla, lo que resulta útil para la IA generativa y el fine-tuning de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)².
  
  
• Fácil y barato de almacenar: los datos no estructurados tienen más opciones de almacenamiento que los datos estructurados. Por ejemplo, los sistemas de archivos o los data lakes permiten un almacenamiento masivo y precios de pago por uso, lo que reduce los costes y facilita la escalabilidad.

Los retos de los datos no estructurados se centran en la experiencia y los recursos disponibles:

• Requiere experiencia: debido a su naturaleza indefinida o sin formato, se requiere experiencia en ciencia de datos para preparar y analizar datos no estructurados. Esto puede alienar a los usuarios empresariales que podrían no comprender completamente los temas o el análisis de datos especializados.
  
  
• Herramientas especializadas: las herramientas tradicionales como Excel no son adecuadas para manipular datos no estructurados, y las opciones de productos son limitadas para los gestores de datos. Algunas herramientas para la gestión de datos no estructurados incluyen: MongoDB, DynamoDB, Hadoop y Azure.

• Limpieza de los datos: el gran volumen y la estructura de datos no uniforme de los datos no estructurados pueden introducir incoherencias, imprecisiones y problemas de calidad de los datos. La limpieza de datos puede ser necesaria antes del procesamiento de datos.

La IA puede procesar rápidamente grandes volúmenes de datos. Esta es una capacidad clave para las organizaciones que desean transformar cantidades masivas de datos no estructurados en conocimientos prácticos.

Con el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los algoritmos de IA pueden cribar datos no estructurados para encontrar patrones y hacer predicciones o recomendaciones en tiempo real. A continuación, las organizaciones pueden incorporar estos modelos analíticos en los paneles de control existentes o en las interfaces de programación de aplicaciones (API) para automatizar los procesos de toma de decisiones.

Los datos semiestructurados son el “puente” entre los datos estructurados y los datos no estructurados. Es útil para el raspado web y la integración de datos.

Los datos semiestructurados no tienen un modelo de datos predefinido. Sin embargo, utiliza metadatos (por ejemplo, etiquetas y marcadores semánticos) para identificar características específicas de datos y escalar datos en registros y campos preestablecidos. En última instancia, los metadatos permiten catalogar, buscar y analizar mejor los datos semiestructurados que los no estructurados.

Algunos ejemplos de datos semiestructurados son la notación de objetos JavaScript (JSON), los valores separados por comas (CSV) y los archivos de lenguaje de marcado extensible (XML). Un ejemplo más citado es el correo electrónico, en el que algunas secciones de datos tienen un formato estandarizado (como las cabeceras y las líneas de asunto), pero el contenido de datos no estructurados dentro de esas secciones.