Big Data

Diferencias entre datos estructurados y datos no estructurados

Un dato es la unidad mínima de información. Te explicamos cuáles son las diferencias entre los datos estructurados y no estructurados que se usan en Big Data.

Por Redacción España, el 18/11/2019

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Uno de los objetivos del Big Data es transformar los datos en información útil. Esto es algo que las instituciones del siglo XXI conocen y llevan años investigando, ya que es una forma de facilitar la toma de decisiones y se está convirtiendo en oportunidades de negocio. 

Actualmente, en Big Data podemos distinguir dos tipos: estructurados y no estructurados. Te explicamos en qué consiste cada uno y en qué se diferencian.


¿Qué es un dato?

Un dato es la representación de una variable (cualitativa o cuantitativa) que indica un valor asignado. Explicado de forma sencilla, un dato es información y la información es poder. Algo esencial en el mundo globalizado en el que vivimos.

Para examinar y medir un conjunto masivo de datos, lo primero que tendremos que hacer es organizarlos o tabularlos. A partir de ahí podremos ejercer análisis sobre cada uno de ellos y obtener resultados que puedan ser de interés para los objetivos de nuestra empresa.

En el entorno del Big Data, esta unidad de información es el componente principal. Podemos distinguir dos tipos de datos: estructurados y no estructurados. Los primeros se almacenan en el Dataware House. Por el contrario, los segundos permanecen en el Data Lake, aunque en ocasiones también pueden incluir datos estructurados o semiestructurados.


Datos estructurados (Structured Data)

Cuando hablamos de datos estructurados nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de bases de datos relacionales (RDBMS). Suelen ser archivos de texto que se almacenan en formato tabla, hojas de cálculo o bases de datos relacionales con títulos para cada categoría que permite identificarlos.

Para gestionar este tipo de datos se utiliza un tipo de lenguaje de programación estructurado, conocido como SQL (Structured Query Language) diseñado para administrar y recuperar información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)


Datos no estructurados (Unstructured Data)

La característica principal de este tipo de datos, generalmente binarios, es que no poseen una estructura interna identificable. Se trata de un cúmulo de información que deben identificarse y almacenarse de forma organizada a través de una base de datos no relacional (NoSQL).

Los datos no estructurados que puede generar el ser se pueden almacenar en múltiples formatos como:

  • Documentos PDF.
  • Documentos Word.
  • Correos electrónicos. Habitualmente, se suelen categorizar como datos semiestructurados. No obstante, el campo del mensaje no está estructurado y las herramientas tradicionales de análisis no son capaces de identificarlos.
  • Datos móviles: mensajes de texto, ubicaciones, mensajería instantánea, grabaciones telefónicas, etcétera.
  • Hojas de cálculo.
  • Vídeos y audios.
  • Publicaciones en medios sociales.

El ser humano no es el único capaz de generar datos, las máquinas también lo hacen constantemente.  En este sentido la información más destacable que podemos obtener son las imágenes de satélite, imágenes de vigilancia digital, datos de sensores de tráfico, clima u oceanográficos.

Una vez organizados los archivos que conforman el contenido se pueden categorizar para obtener información. Esta labor se puede llevar a través de múltiples herramientas de software para el procesamiento, gestión o almacenamiento de las que hemos hablado en anteriores entradas, como por ejemplo Hadoop, MapReduce, Cassandra, etcétera.


Diferencias entre datos estructurados y no estructurados

Almacenamiento

Esta es la diferencia más clara entre ambos conceptos. Los datos estructurados se almacenan en una base de datos relacional (RDBMS), mientras que los datos no estructurados no pueden almacenarse en estructuras de datos relacionales predefinidas (NoSQL).

Facilidad de análisis

Los datos estructurados al poseer, como su propio nombre indica, una estructura organizada que otorga al usuario de facilidad de análisis para la obtención de resultados medibles. Por el contrario, los datos no estructurados necesitan herramientas analíticas más complejas.

Flexibilidad

Los datos no estructurados que permanecen en el Data Lake son más flexibles, es decir,  mucho menos sensibles a los cambios que los datos estructurados. Al almacenar toda la información en bruto, permite el acceso de cualquier usuario para configure y reconfigurare según la finalidad para la que hayan sido concebidos.

Información

Los datos almacenados en el Data Warehouse son más maduros y, precisamente por esa cualidad proporcionan resultados organizados y fiables que los que permanecen en el Data Lake, que destacan por ser un conglomerado de información masiva.


A pesar de sus diferencias, ambos están destinados a convivir en armonía en el entorno empresarial. Son conceptos complementarios, por lo que pueden utilizarse por separado para ayudar al negocio a conocer mejor el mercado y el consumidor y, en base a esto diseñar la estrategia de negocio adecuada.


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