Datos estructurados frente a datos no estructurados: ¿Cuál es la diferencia?

“Estructurado” y “no estructurado” son términos empleados 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 sitios web.

Estas son las áreas clave en las que difieren los datos estructurados y 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 a menudo se almacenan en su formato nativo en bases de datos no relacionales o data lakes.
  
  
• Casos de uso: las organizaciones pueden emplear datos estructurados y no estructurados en casos de uso de inteligencia artificial (IA) y analytics. 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 de lenguaje natural (PLN) y son una fuente de datos rica y diversa para los modelos de IA generativa .
  
  
• 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.

Continuar leyendo para obtener una revisión exhaustiva de las definiciones, los casos de uso y los beneficios 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 analytics 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 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 de informes organizados en filas y columnas se considera datos estructurados.

Los datos estructurados generalmente se almacenan en formatos tabulares, como hojas de cálculo de Excel y bases de datos relacionales (o bases de datos SQL). Los usuarios pueden ingresar, buscar y manipular datos estructurados de manera eficiente dentro de un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) mediante el uso del 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)
• Business intelligence (BI)
• Gestión de inventarios
• 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: machine learning puede procesar datos estructurados y no estructurados. Sin embargo, puede ser más fácil para las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) analizar y extraer insights de datos estructurados debido a su arquitectura específica y organizada.
  
  
• Accesible y fácil de usar: comprender los datos estructurados no requiere un conocimiento profundo de la ciencia de datos. Debido a su formato estándar y 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 no estructurados, por lo que hay más aplicaciones y herramientas disponibles para su uso y análisis. Por ejemplo, el procesamiento analítico en línea (OLAP), SQLite, MySQL y PostgreSQL, entre otros.

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

• Uso limitado: los datos estructurados tienen un modelo de datos predefinido que solo se puede emplear para el propósito previsto, lo que limita su flexibilidad y usabilidad. La extracción de más insights 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 requerimientos de datos necesitan actualizar 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 y tanto datos cualitativos (comentarios en redes sociales) como cuantitativos (cifras incrustadas en texto).

Algunos ejemplos de datos no estructurados 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 ni analizan fácilmente con las herramientas y métodos de datos convencionales.

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

A menudo, el machine learning, los analytics y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) se utilizan para extraer insights valiosos de datos no estructurados.

Los casos de uso incluyen:

• Generación aumentada por recuperación (RAG)
• IA generativa (gen AI)
• 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 del formato de archivo amplía el conjunto de datos disponibles y permite a los científicos de datos emplearlos 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 ajuste de los modelos de lenguaje grandes.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 lagos de datos permiten un almacenamiento masivo y precios de pago por uso, lo que reduce los costes y facilita la escalabilidad.

Los desafíos del centro de datos no estructurado en cuanto a 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 alejar a los usuarios del negocio que tal vez no entiendan completamente los temas o 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 datos: el gran volumen y la estructura 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 insights aplicables en la práctica.

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

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

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

Ejemplos de datos semiestructurados incluyen JavaScript Object Notation (JSON), valores separados por comas (CSV) y archivos Extensible Markup Language (XML). Un ejemplo más citado es el correo electrónico en el que algunas secciones de datos tienen un formato estandarizado (como encabezados y líneas de asunto) pero contenido de datos no estructurado dentro de esas secciones.