Base de datos estructurada

Herramienta de comprobación de datos estructurados

Se habla de datos estructurados cuando los datos tienen un formato estandarizado, una estructura bien definida, se ajustan a un modelo de datos, siguen un orden persistente y son fácilmente accesibles para las personas y los programas. Este tipo de datos suele almacenarse en una base de datos.

Aunque los datos estructurados sólo representan alrededor del 20% de los datos en todo el mundo, son la base actual del big data. Esto se debe a que es muy fácil acceder a ellos, utilizarlos y los resultados de su uso son mucho más precisos.

La mayor fuente de información que tiene una empresa sobre sus clientes, procesos y personal son los datos. Estos datos pueden adoptar muchas formas: comentarios de los clientes, tweets, información financiera, flujo de existencias, casi cualquier cosa. Sin embargo, una gran parte de los datos es completamente no cuantificable. No se pueden medir los sentimientos, las razones del comportamiento o un videoclip. Así que se necesitan datos estructurados porque se pueden extraer inferencias e información de ellos más fácilmente que de los datos no estructurados.

Si una empresa está planeando crecer o entrar en un nuevo segmento de productos, entonces se necesitan datos estructurados. Estos datos se utilizan fácilmente en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y dan lugar a predicciones precisas sobre lo que supondrá un mayor aumento del tamaño del negocio, o sobre qué nuevo producto se venderá mejor.

Datos estructurados google

Los datos semiestructurados[1] son una forma de datos estructurados que no obedecen a la estructura tabular de los modelos de datos asociados a las bases de datos relacionales u otras formas de tablas de datos, pero que, sin embargo, contienen etiquetas u otros marcadores para separar los elementos semánticos y reforzar las jerarquías de registros y campos dentro de los datos. Por ello, también se conoce como estructura autodescriptiva.

Los datos semiestructurados son cada vez más frecuentes desde la llegada de Internet, donde los documentos de texto completo y las bases de datos ya no son las únicas formas de datos, y las diferentes aplicaciones necesitan un medio para intercambiar información. En las bases de datos orientadas a objetos se encuentran a menudo datos semiestructurados.

XML,[2] otros lenguajes de marcado, el correo electrónico y el EDI son formas de datos semiestructurados. OEM (Object Exchange Model)[3] se creó antes que XML como medio de autodescripción de una estructura de datos. XML se ha popularizado gracias a los servicios web que se desarrollan utilizando los principios de SOAP.

Algunos tipos de datos descritos aquí como “semiestructurados”, especialmente XML, adolecen de la impresión de que son incapaces de tener un rigor estructural al mismo nivel funcional que las tablas y filas relacionales. De hecho, la consideración de XML como intrínsecamente semiestructurado (antes se denominaba “no estructurado”) ha dificultado su uso para una gama cada vez más amplia de aplicaciones centradas en los datos. Incluso los documentos, que normalmente se consideran el epítome de la semiestructura, pueden diseñarse prácticamente con el mismo rigor que los esquemas de las bases de datos, reforzados por el esquema XML y procesados por programas de software tanto comerciales como personalizados, sin reducir su utilidad para los lectores humanos.

Fuentes de datos estructuradas

No todos los datos son iguales. Algunos datos son estructurados, pero la mayoría son no estructurados. Los datos estructurados y no estructurados se obtienen, recopilan y escalan de diferentes maneras, y cada uno reside en un tipo diferente de base de datos.

Los datos no estructurados, que se suelen clasificar como datos cualitativos, no se pueden procesar y analizar mediante las herramientas y métodos de datos convencionales. Como los datos no estructurados no tienen un modelo de datos predefinido, se gestionan mejor en bases de datos no relacionales (NoSQL). Otra forma de gestionar los datos no estructurados es utilizar los lagos de datos para conservarlos en bruto.

La importancia de los datos no estructurados está aumentando rápidamente. Proyecciones recientes indican que los datos no estructurados representan más del 80% de todos los datos empresariales, mientras que el 95% de las empresas dan prioridad a la gestión de datos no estructurados.

Algunos ejemplos de datos no estructurados son el texto, la actividad de los móviles, las publicaciones en las redes sociales, los datos de los sensores del Internet de las Cosas (IoT), etc. Sus beneficios implican ventajas en cuanto a formato, velocidad y almacenamiento, mientras que los pasivos giran en torno a la experiencia y los recursos disponibles:

Ejemplos de datos estructurados

Según IBM, se prevé que el volumen global de datos alcance los 35 zettabytes en 2020. Como aumenta cada día, los científicos de datos esperan que la cifra llegue a 175 zettabytes en 2025. Imagínese esto: 35ZB contienen aproximadamente 1 billón de horas de películas. Se necesitarán 115 millones de años para ver todas esas películas. Son cifras impresionantes, ¿verdad? Pues hay algo aún más impresionante en la esfera global de los datos. La parte predominante de los datos, que es el 80 por ciento más o menos, es no estructurada. Esto significa que los datos estructurados sólo representan un 20 por ciento de toda la información generada.

En este artículo, se analizará más de cerca los datos estructurados frente a los no estructurados. Vamos a ver cuál es la diferencia entre ambos y por qué debería conocerla en primer lugar. Además, te ayudaremos a entender cómo manejar cada tipo de datos y qué herramientas de software hay disponibles para cada propósito.

Los datos no estructurados no tienen ninguna estructura predefinida y se presentan en toda su diversidad de formas. Los ejemplos de datos no estructurados van desde las imágenes y los archivos de texto, como los documentos PDF, hasta los archivos de vídeo y audio, por nombrar algunos.