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¿Qué son los datos no estructurados?

Ilustración de elementos informáticos centrados en un signo de interrogación

Descripción general

Los datos no estructurados son información que no reside en una base de datos tradicional de filas y columnas. Suele contener mucho texto, pero puede 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.

Datos no estructurados

¿Qué se entiende por datos no estructurados?

Los datos no estructurados no tienen una estructura predefinida y son habituales en fuentes como:

  • Correos electrónicos
  • PDFs
  • Imágenes
  • Archivos de audio
  • Archivos de vídeo
  • Publicaciones en redes sociales

Aunque los datos no estructurados no tienen la misma organización que los estructurados, puede analizarlos para encontrar tendencias y perspectivas. Para ello, las empresas necesitan invertir en tecnologías de big data como OpenText™ Knowledge Discovery para procesar fácilmente grandes cantidades de datos no estructurados.

Datos no estructurados frente a Datos estructurados

Los datos estructurados son información organizada de una manera predefinida. Esto incluye 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 habituales 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.

¿Cómo se almacenan los datos no estructurados?

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™ Knowledge Discovery. Estas bases de datos pueden almacenar y procesar grandes cantidades de datos no estructurados.

Los formatos habituales de almacenamiento de datos no estructurados son:

  • Archivos de texto (PDF y correos electrónicos)
  • Archivos de imagen (JPEG y PNG)
  • Archivos de audio (MP3 y WAV)
  • Archivos de vídeo (MPEG y AVI)

¿Cuáles son las ventajas de los datos no estructurados?

Trabajar con datos no estructurados tiene muchas ventajas. Los científicos de datos utilizan 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:

  • Mejora del servicio al cliente: Las empresas pueden ofrecer un mejor servicio al cliente analizando la opinión de los usuarios en las redes sociales y las opiniones en línea.
  • Campañas de marketing específicas: Los equipos de marketing pueden utilizar datos no estructurados para identificar las necesidades y deseos de los clientes. Esta información puede ayudarles a crear campañas de marketing específicas.
  • Mejores decisiones empresariales: Los datos no estructurados permiten a las empresas detectar tendencias y perspectivas que de otro modo serían difíciles de identificar. En última instancia, esta información ayuda a los interesados a tomar decisiones acertadas y mejorar sus empresas.

¿Qué pueden hacer las empresas con los datos no estructurados una vez analizados?

Algunas empresas han analizado con éxito 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. Además, el análisis sintáctico de datos no estructurados ofrece varias ventajas clave, como:

  • Uso Limitless: Los datos no estructurados no están predefinidos, lo que significa que los propietarios pueden utilizarlos de forma ilimitada.
  • Formato versátil: Los usuarios pueden almacenar datos no estructurados en varios formatos.
  • Coste de almacenamiento asequible: Las empresas tienen más datos brutos y no estructurados que información estructurada. Almacenar datos no estructurados es cómodo y rentable.
  • Extracción de archivos: Obtenga más información de sus datos gracias a la compatibilidad con más de 1.500 formatos de archivo, y a un lector de archivos de documentos y extracción de archivos con detección de formato de archivo independiente, descifrado de contenido, extracción de texto, procesamiento de subarchivos, renderizado no nativo y solución de exportación estructurada.
  • Asistente digital de inteligencia artificial: Una vez analizados los datos, los diálogos en lenguaje natural se extraen de muchas fuentes distintas para ofrecer respuestas muy ajustadas a las preguntas. Los visitantes de su sitio web pueden chatear con un asistente digital automatizado de lenguaje natural similar al humano.
  • Videovigilancia AI & Analytics: Supervise automáticamente miles de cámaras de CCTV en tiempo real o a posteriori. Etiquetar vídeo, enviar alertas, revisar y distribuir a las partes interesadas. Incluye reconocimiento facial, análisis de eventos, reconocimiento de matrículas y mucho más.
  • Aplicación Aviator Search en OpenText™ Knowledge Discovery: Accede a una gran variedad de fuentes en busca de respuestas muy coincidentes y responde en un formato de lenguaje natural. Cree una experiencia de chat con diálogo humano para los clientes mediante IA y ML.

¿Cuáles son los retos de los datos no estructurados?

Trabajar con datos no estructurados puede ser todo un reto. Como este tipo de información no está organizada de manera predefinida, es más difícil de analizar.

Además, los datos no estructurados suelen almacenarse en bases de datos no relacionales, lo que dificulta su consulta. Algunos de los retos más comunes de los datos no estructurados son:

  • Riesgos de seguridad: La seguridad de los datos no estructurados puede ser compleja, ya que los usuarios pueden repartir esta información entre muchos formatos y ubicaciones de almacenamiento.
  • Indexación deficiente: Debido a su naturaleza arbitraria, la indexación suele ser un proceso difícil y propenso a errores.
  • Necesidad de científicos de datos: Los datos no estructurados suelen requerir que los científicos de datos los analicen y los interpreten.
  • Equipos de análisis de datos caros: El software avanzado de análisis de datos es necesario para analizar los datos no estructurados, pero puede estar fuera del alcance de las empresas con un presupuesto ajustado.
  • Numerosos formatos de datos: Los datos no estructurados no tienen un formato específico, lo que dificulta su uso en bruto.

¿Cómo se analizan los datos no estructurados?

Hay muchas formas de analizar datos no estructurados. Los usuarios pueden procesar datos no estructurados utilizando 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:

  • Minería de textos: Esta técnica extrae información valiosa de fuentes basadas en texto. Por ejemplo, la minería de textos puede analizar las opiniones de los clientes para identificar patrones y tendencias.
  • Análisis de sentimientos: Esta técnica identifica emociones en fuentes basadas en texto. Por ejemplo, el análisis de sentimientos puede examinar las publicaciones en las redes sociales para determinar los sentimientos positivos o negativos sobre una marca o un producto.
  • Aprendizaje automático: Esta técnica encuentra patrones y perspectivas en los datos. Por ejemplo, las herramientas que incorporan el aprendizaje automático pueden inspeccionar el comportamiento de los clientes para identificar tendencias.

¿Cómo puede ayudar OpenText Knowledge Discovery?

La plataforma de análisis de datos no estructurados de OpenText ayuda a las organizaciones a analizar este tipo de información. OpenText Knowledge Discovery incluye herramientas y tecnologías que recopilan, procesan y analizan datos no estructurados.

Las características críticas de OpenText Knowledge Discovery incluyen:

  • Análisis de imágenes: Esta función permite a las empresas extraer significado de las imágenes. Por ejemplo, el análisis de imágenes puede identificar objetos en una foto o encontrar caras en una imagen llena de gente.
  • Análisis de audio: Esta función permite a las empresas extraer significado de los archivos de audio. Por ejemplo, el análisis de audio puede identificar palabras clave en una conversación o detectar emociones en una voz.
  • Acceso a datos de repositorios y conectores: Los usuarios pueden conectarse fácilmente a diversas fuentes de datos. Esto incluye las redes sociales, las aplicaciones empresariales y las bases de datos.
  • Búsqueda cognitiva: OpenText Knowledge Discovery permite a las empresas encontrar información mediante consultas en lenguaje natural. Por ejemplo, la búsqueda cognitiva puede ayudar a los científicos de datos a encontrar documentos que contengan una determinada palabra clave o frase.
  • Software de análisis de datos no estructurados para OEM & SDKs: Utilice nuestro kit de desarrollo de software para crear las apps y API que necesita para aprovechar sus datos no estructurados.

Más información sobre OpenText Knowledge Discovery

Usted se merece una plataforma de vanguardia para difundir datos no estructurados con una precisión y comodidad asombrosas. Si desea obtener más información sobre OpenText Knowledge Discovery, solicite su demostración en directo hoy mismo. Podemos responder a cualquier pregunta sobre la plataforma y ayudarle a tomar una decisión informada para mejorar su análisis de datos no estructurados.

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