Los datos no estructurados son información que no reside en una base de datos tradicional de filas y columnas. Suelen contener mucho texto, pero pueden incluir datos como fechas, números y hechos.
Organizaciones de todos los tamaños confían en los datos no estructurados para tomar decisiones empresariales críticas, determinar proyecciones financieras y relacionarse con los clientes, pero los científicos de datos deben extraer y organizar con éxito los datos no estructurados antes de poder utilizarlos.
Con las herramientas adecuadas, los científicos de datos pueden extrapolar, analizar y utilizar fácilmente los datos no estructurados para cumplir los objetivos empresariales.
Los datos no estructurados no tienen una estructura predefinida y son habituales en fuentes como:
Aunque los datos no estructurados no tienen la misma organización que los estructurados, es posible analizarlos para encontrar tendencias y perspectivas. Para ello, las empresas necesitan invertir en tecnologías de big data como OpenText™ IDOL Unstructured Data Analytics para procesar fácilmente grandes cantidades de datos no estructurados.
Los datos estructurados son información organizada de una manera predefinida. Incluyen datos organizados en tablas con filas y columnas. Este tipo de datos suele residir en una base de datos relacional. Los datos estructurados suelen ser más fáciles de acceder, gestionar y analizar.
Los datos no estructurados no tienen un modelo o estructura de datos predefinidos. Algunos ejemplos comunes de datos no estructurados son la información sobre clientes, los catálogos de productos y los registros financieros. Como este tipo de datos no está organizado de forma predefinida, es más difícil procesarlos y analizarlos con los métodos tradicionales.
Los datos no estructurados suelen almacenarse en una base de datos no relacional como Hadoop o NoSQL y procesarse mediante programas de análisis de datos no estructurados como OpenText™ IDOL™ . Estas bases de datos pueden almacenar y procesar grandes cantidades de datos no estructurados.
Los formatos habituales de almacenamiento de datos no estructurados son:
Trabajar con datos no estructurados tiene muchas ventajas. Los científicos de datos utilizan los datos no estructurados para mejorar el servicio al cliente, orientar las campañas de marketing y tomar decisiones empresariales inteligentes.
Algunas de las ventajas más comunes de los datos no estructurados son:
Algunas empresas han conseguido analizar datos no estructurados mediante el análisis de textos y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Estas tecnologías ayudan a las organizaciones a cribar grandes cantidades de datos no estructurados para encontrar las pepitas de información que buscan. Es más, el análisis sintáctico de datos no estructurados ofrece varias ventajas clave, como:
Trabajar con datos no estructurados puede ser todo un reto. Como este tipo de información no está organizada de forma predefinida, es más difícil analizarla.
Además, los datos no estructurados suelen almacenarse en una base de datos no relacional, lo que dificulta su consulta. Algunos de los retos más comunes de los datos no estructurados son:
Hay muchas formas de analizar datos no estructurados. Los usuarios pueden procesar datos no estructurados mediante técnicas de PLN como la minería de textos y el análisis de sentimientos. Además, los interesados pueden analizar datos no estructurados mediante herramientas que incorporan aprendizaje automático.
Algunos métodos estándar para analizar datos no estructurados son:
OpenText La plataforma de análisis de datos no estructurados ayuda a las organizaciones a analizar este tipo de información. OpenText IDOL incluye herramientas y tecnologías que recopilan, procesan y analizan datos no estructurados.
Entre las características fundamentales de IDOL figuran las siguientes:
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