¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son información que no tiene un formato predefinido. Los conjuntos de datos no estructurados son enormes (a menudo terabytes o petabytes de datos) y contienen el 90 % de todos los datos generados por la empresa.¹

La proliferación de datos no estructurados está impulsada por sus diversas y extensas fuentes de datos, incluidos documentos de texto, redes sociales, archivos de imágenes y audio, mensajes instantáneos y dispositivos inteligentes. Casi todos los datos nuevos que se generan hoy en día no están estructurados: cada mensaje enviado, cada foto cargada o cada sensor activado se suma al volumen creciente.

A diferencia de los datos estructurados (que tienen un modelo de datos predefinido) los datos no estructurados no se ajustan fácilmente a los esquemas fijos de las bases de datos convencionales. En cambio, los datos no estructurados a menudo se almacenan en sistemas de archivos, bases de datos no relacionales (o NoSQL) o en lagos de datos.

La complejidad de los datos no estructurados y la estructura de datos no uniforme también requieren métodos más sofisticados de análisis de datos. Las tecnologías como el machine learning (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) se aprovechan comúnmente para extraer insights de conjuntos de datos no estructurados.

En el pasado reciente, los datos no estructurados se consideraban datos oscuros. Los desafíos de los datos no estructurados (es decir, su volumen y falta de uniformidad) los inutilizaban para muchos casos de uso empresariales. 

Hoy en día, sin embargo, las compañías con abundantes datos no estructurados poseen un importante activo estratégico. Cuando se combinan, los datos estructurados y no estructurados proporcionan una visión completa de los datos de toda una compañía. Y, especialmente relevante en este momento actual, los datos no estructurados también pueden ayudar a las empresas a desbloquear todo el potencial de la IA generativa.

La mayoría de los datos no estructurados son textuales: mensajes de correo electrónico, documentos de Word, archivos PDF, blogs y publicaciones en redes sociales. Los datos textuales no estructurados también incluyen transcripciones de llamadas y archivos de texto de mensajes, como los de Microsoft Teams o Slack.

Sin embargo, los datos no estructurados también pueden no ser textuales. Los ejemplos comunes de datos no estructurados no textuales incluyen archivos de imagen (como JPEG, GIF y PNG), archivos multimedia, archivos de video, actividad móvil y datos de sensores de dispositivos de Internet de las cosas (IoT).

Los datos a menudo se clasifican como estructurados, no estructurados o semiestructurados según su formato y reglas de esquema. Como sugiere su nombre, los datos semiestructurados comparten atributos de los datos estructurados y no estructurados. A continuación se ofrece una breve descripción general de cada tipo de datos:

 Datos estructurados

• Tiene un esquema claro y predefinido
• Se adapta perfectamente a filas y columnas, como las que se encuentran en las hojas de cálculo de Excel o en un sistema de gestión de bases de datos relacionales RDBMS)
• Los ejemplos incluyen números de teléfono, etiquetas SEO y datos de clientes

Datos no estructurados

• No tiene un esquema predefinido
• No se ajusta a la estructura rígida de una base de datos relacional tradicional
• Los ejemplos incluyen texto de páginas web, transcripciones de llamadas y archivos multimedia
  

Datos semiestructurados

• No tiene un esquema predefinido, pero tiene metadatos, como etiquetas y marcadores semánticos, que permiten la indexación y el análisis
• No se ajusta a la estructura rígida de una base de datos relacional tradicional
• Los ejemplos incluyen archivos JavaScript Object Notation (JSON), CSV y eXtensible Markup Language (XML)

Los datos no estructurados representan la mayor parte de todos los datos generados en una compañía. Es diverso, flexible y está repleto de insights, algunos de las cuales pueden no existir en conjuntos de datos estructurados. Si bien los datos estructurados siguen siendo inmensamente valiosos, la mayoría de las compañías hoy en día están sentadas en grandes almacenes de datos no estructurados que permanecen en gran medida sin explotar.

Los datos no estructurados también son fundamentales para la IA moderna. Los datos no estructurados (en forma de datos públicos e internos, patentados) se pueden utilizar para entrenar modelos de IA y mejorar el rendimiento del modelo.

 Con las herramientas adecuadas, los datos no estructurados pueden proporcionar una amplia variedad de casos de uso, como:

• IA generativa
• Generación aumentada por recuperación (RAG)
• Comportamiento del cliente y análisis de sentimientos
• Análisis predictivo de datos
• Análisis de texto dechatbot

La IA generativa se basa en modelos de aprendizaje profundo que identifican y codifican los patrones y las relaciones en enormes cantidades de datos. Los datos no estructurados, generalmente de Internet, son adecuados para proporcionar el volumen extremadamente alto de datos enriquecidos y sin etiquetar necesarios para el entrenamiento.

La RAG es una arquitectura para optimizar el rendimiento de un modelo de IA generativa al darle acceso a bases de conocimiento externas adicionales, como los datos internos no estructurados de una organización. Este proceso ayuda a adaptar los modelos a casos de uso específicos del dominio para que puedan proporcionar mejores respuestas.

El análisis de sentimientos analiza grandes volúmenes de texto para determinar si expresan un sentimiento positivo, negativo o neutro. Como herramienta para comprender el comportamiento de los clientes, el análisis de sentimientos emplea los vastos tesoros de datos textuales no estructurados generados por los clientes a través de los canales digitales.

Las empresas emplean análisis predictivos para pronosticar resultados futuros e identificar riesgos y oportunidades utilizando datos históricos. Por ejemplo, una organización de atención médica podría extraer registros de estado (datos de texto no estructurados) para saber cómo se diagnosticó y trató una enfermedad específica, y crear un modelo predictivo basado en los hallazgos.

Un chatbot de nivel empresarial puede analizar y extraer insights de los datos de texto no estructurados en sus conversaciones con clientes o empleados. Por lo general, el análisis se realiza utilizando técnicas como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el machine learning. Los insights obtenidos de los datos de texto analizados pueden ayudar a informar el comportamiento del cliente y mejorar el rendimiento del chatbot.

Los casos de uso relacionados con la inteligencia artificial para datos no estructurados son cada vez más un punto focal para las empresas que abrazan la innovación de IA. Considere la IA generativa, la tecnología detrás de ChatGPT y otras aplicaciones de IA viral. Comienza con un modelo fundacional, normalmente un modelo de lenguaje extenso (LLM).

Crear un modelo fundacional implica entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo en grandes volúmenes de datos no estructurados, generalmente de Internet. Estos datos no estructurados son ricos y diversos, y enseñan el contexto y los matices de los modelos de IA. 

Sin embargo, los datos de entrenamiento no estructurados pueden ser bastante generales, en lugar de específicos de un dominio u organización, y potencialmente estar desactualizados. El modelo final podría tener dificultades para responder a las instrucciones que piden respuestas específicas del dominio.

Para dirigirse a tales desafíos, las organizaciones pueden adaptar un modelo preentrenado a un caso de uso o tarea específica de varias maneras. Un método, ajuste, adapta un modelo base entrenándolo en un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea. Requiere datos estructurados y de alta calidad, a menudo datos propietarios o conocimientos especializados y específicos del dominio.

Sin embargo, existe un método diferente, la generación aumentada por recuperación (RAG), que puede incorporar datos no estructurados. Mientras que los LLM suelen obtener información de sus datos de entrenamiento, el RAG agrega un componente de recuperación de información al flujo de trabajo de la IA, recopilando datos relevantes y alimentando el modelo para mejorar la calidad de la respuesta. Estos datos pueden incluir conjuntos de datos internos y no estructurados.

En comparación con el refinamiento, la RAG garantiza resultados más oportunos y precisos, ya que recupera constantemente la información más reciente durante la generación de respuestas. Puede ayudar a transformar las iniciativas de IA de congeladas en el tiempo y genéricas a personalizadas, relevantes e impactantes.

Al igual que los datos estructurados, los datos no estructurados también requieren una gobernanza de datos y una gestión de datos adecuadas antes de ser utilizados para la IA. Debe clasificarse, evaluarse la calidad de los datos, filtrarse para PII y deduplicarse.

Con las herramientas adecuadas, e incluso la ayuda de la IA, las empresas pueden transformar sus datos no estructurados y hacerlos utilizables. Saber cómo poner orden de manera efectiva en el caos de datos es ahora un diferenciador competitivo y un catalizador para la IA generativa empresarial.

Los datos no estructurados suelen almacenarse en su formato nativo, lo que amplía las opciones de almacenamiento. Algunos entornos de almacenamiento de datos comunes para datos no estructurados incluyen:

El almacenamiento de objetos (o almacenamiento basado en objetos) almacena datos como objetos, un repositorio simple y autónomo que incluye los datos, los metadatos y un número de identificación único. Esta arquitectura es ideal para almacenar, archivar, realizar copias de seguridad y gestionar grandes volúmenes de datos estáticos no estructurados. El almacenamiento de objetos basado en la nube se utiliza a menudo para optimizar los costos de almacenamiento y el uso de datos de las cargas de trabajo de IA.

Los lagos de datos son entornos de almacenamiento de datos diseñados para manejar grandes cantidades de datos sin procesar en cualquier formato de datos, específicamente, la avalancha de big data creada por aplicaciones y servicios conectados a Internet. Utilizan la computación en la nube para hacer que el almacenamiento de datos sea más escalable y asequible. Y, por lo general, los lagos de datos utilizan almacenamiento de objetos basado en la nube, como Azure Blob Storage, Google Cloud Storage o IBM Cloud Object Storage.

Los lakehouses de datos se consideran la próxima evolución de la gestión de datos, ya que combinan las mejores partes de los lagos de datos y los almacenes de datos. Ofrecen almacenamiento rápido y de bajo costo con la flexibilidad necesaria para admitir analytics y cargas de trabajo de IA/machine learning (ML). Los lakehouses de datos también admiten la ingesta de datos en tiempo real , que es crítico para las aplicaciones de IA utilizadas para respaldar la toma de decisiones en tiempo real.

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de programación estandarizado y específico del dominio que se utiliza para almacenar, manipular y recuperar datos. Una base de datos NoSQL, o no SQL, está diseñada para almacenar datos fuera de las estructuras tradicionales de bases de datos SQL, sin un esquema. Las bases de datos NoSQL proporcionan la velocidad y escalabilidad necesarias para gestionar grandes conjuntos de datos no estructurados. Algunos ejemplos son MongoDB, Redis y HBase.

Una vez que se almacenan los datos no estructurados, a menudo requieren que el procesamiento se utilice de manera efectiva para casos de uso posteriores, como business intelligence o analytics de datos no estructurados.

Algunas organizaciones utilizan marcos de código abierto para procesar grandes conjuntos de datos no estructurados. Por ejemplo, Apache Hadoop se suele integrar en arquitecturas de data lake para permitir el procesamiento por lotes de datos no estructurados y semiestructurados (como audio en tiempo real y opiniones en las redes sociales). Apache Spark es otro marco de código abierto para el procesamiento de big data. Sin embargo, Spark utiliza procesamiento en memoria y es muy rápido, por lo que es más adecuado para aplicaciones de machine learning y IA.

También existen plataformas modernas de integración de datos diseñadas específicamente para manejar datos estructurados y no estructurados. Estas herramientas de integración multipropósito Ingesta automáticamente datos sin procesar, los organizan y luego mueven los datos procesados a las bases de datos de destino. Estas características reducen significativamente el trabajo manual que requiere mucho tiempo de los equipos de ciencia de datos encargados de preparar datos sin procesar y no estructurados para la IA.

Existen varias herramientas y tecnologías que las organizaciones pueden utilizar para descubrir insights a partir de sus datos no estructurados.