Análisis de Datos No Estructurados: un Paso Más Hacia la Innovación

Con el paso de los años, el análisis de datos ha ido ganando cada vez más relevancia para las organizaciones. 

Según afirman expertos en el área, para este año se estima que solo una parte de las empresas recolectará y analizará datos. A partir de ellos se podrá generar información sumamente valiosa. 

Esta data ocasionará que dichas empresas produzcan 430.000 millones de dólares por encima de aquellas que no se apoyen en la analítica.  

Esto se debe a que el análisis de datos permite anticipar el futuro y crear estrategias de gestión y de mercado con datos recopilados en tiempo real.

En este post te daremos información de utilidad acerca de lo que son los datos no estructurados. Asimismo, te compartiremos cuál es su relevancia en el proceso de análisis y cómo pueden utilizarse en combinación con otra clase de datos.

¿Cuáles son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se caracterizan por no tener una morfología fácilmente identificable. Su interior generalmente es binario y es un cúmulo de información que debe identificarse y clasificarse. 

Su almacenamiento debe ser muy organizado por medio del uso de bases de datos no relacionales (NoSQL).

Los datos no estructurados pueden ser producidos por los humanos o por las máquinas. De igual modo, pueden presentarse en diferentes formatos, como los que se mencionan a continuación:

Los generados por humanos

• Documentos en formato de Word o PDF.
• E-mails, que se consideran datos semiestructurados.
• Datos generados en móviles como mensajes de texto, grabaciones de voz y videos, mensajería instantánea y demás.
• Videos y audios producidos mediante computadoras.
• Hojas formuladas para cálculos.
• Contenidos publicados en en redes sociales.

Los generados por máquinas

• Fotografías en imágenes generadas por satélites.
• Imágenes y videos de vigilancia digitales.
• Datos registrados por los sensores de tráfico, oceanográficos o climatológicos.

El análisis de estos datos requiere el uso de diversas herramientas que faciliten su categorización, procesamiento, administración y almacenamiento.

El análisis de datos no estructurados requiere de diversas herramientas que faciliten su categorización, procesamiento y almacenamiento.

Características de los datos no estructurados

Los datos no estructurados se caracterizan por presentar los siguientes aspectos:

• No se pueden identificar con facilidad.
• Permiten dar contexto a los datos estructurados para lograr un análisis más completo y generar información de alto valor.
• Su categorización y uso requiere de softwares de analítica más avanzados de los que se aplican para los datos estructurados.
• Se generan en mayor volumen y variedad de formatos, lo que implica un gran reto para las organizaciones en cuanto a su almacenamiento y análisis.

¿Por qué es importante el análisis de datos no estructurados para las empresas?

Para una organización cualquier dato puede revestir una importancia clave. Aquellos que se recopilan y analizan con mayor celeridad son los datos estructurados. Sin embargo, la información que ofrece carece de contexto y profundidad.

Esa brecha es la que los datos no estructurados llenan. Hacer el cruce de ambos tipo de datos puede lograr:

1. Hallar el origen de diversidad de problemas.
2. Comprender al cliente y sus motivos más allá de una puntuación.
3. Determinar la velocidad de la resolución de los problemas para identificar cuál tipo de ellos se resuelven con mayor celeridad. 

Los datos no estructurados afianzan el valor y la importancia de los datos estructurados. Estos últimos son pieza fundamental de cualquier análisis básico. Ambos tienen un amplio alcance que el social media analytics bien sabe aprovechar. 

Entre los beneficios de la analítica avanzada (el procesamiento de datos estructurados y no estructurados) se encuentran:

• Permite ahorrar costos.
• Minimiza riesgos de cara al futuro.
• Propicia la toma de decisiones acertadas.
• Mejora la relación de la empresa con sus clientes.

Los datos no estructurados afianzan el valor y la importancia de los datos estructurados, al darles profundidad y contexto.

Diferencias entre los datos estructurados y no estructurados

Para algunos no queda claro la diferencia entre estos dos tipos de datos. Si es tu caso, en esta sección intentaremos despejar dichas dudas.

El almacenamiento en el análisis de datos

La forma de almacenar ambos tipos de datos es la diferencia más marcada entre ellos. Los datos estructurados se almacenan en bases de datos relacionales (RDBMS). 

Por el contrario, los datos no estructurados se almacenan en bases de datos no relacionales (NoSQL).

La facilidad para analizarlos

Los datos estructurados son muchos más fáciles de analizar y proporcionan resultados medibles. Los datos no estructurados requieren herramientas mucho más complejas, para un análisis acucioso que proporcione información útil.  

Su flexibilidad

Los datos no estructurados, que se almacenan en bruto en el Data Lake, no son tan sensibles a cambios como los datos estructurados. Por eso se dice que son muy flexibles. 

Un usuario cualquiera de la base de datos puede configurarla de acuerdo a la finalidad que le quiera dar.

El tipo de información que generan en el análisis de datos

Los datos estructurados que se almacenan en el Data Warehouse son mucho más confiables y precisos que los que se conservan en el Data Lake. Estos últimos se pueden considerar un conjunto de información extensa que requiere ser interpretada.

Los datos estructurados que se almacenan en el Data Warehouse son muchos más confiables y precisos que los que se conservan en el Data Lake.

Conclusión

Los datos no estructurados revelan información de fondo que puede permitir anticiparse al futuro. De esta forma se pueden diseñar e implementar estrategias que se acoplen con precisión a las necesidades del negocio.

Asimismo, este tipo de datos permite conocer al cliente, sus deseos e inquietudes.  De esta forma, la innovación se hará presente en la creación de productos o servicios que satisfagan las necesidades auténticas del público consumidor.

Hoy en día es fundamental que la empresas analicen y relacionen ambos tipos de datos para obtener un panorama amplio y realista de los diversos entornos organizacionales. Adaptarse a ellos es lo que permitirá su existencia y una posición aventajada en el mercado. 

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