Datos estructurados
Los datos estructurados son información muy organizada (por ejemplo, una hoja de cálculo Excel). En el mundo de la inteligencia empresarial, los datos estructurados son preferibles porque es fácil conectarse a ellos y buscarlos, especialmente cuando se almacenan en una base de datos relacional. También es fácil compilar estos datos y prepararlos para el análisis.
Por otra parte, los datos no estructurados (por ejemplo, un correo electrónico) no funcionan bien en un formato de base de datos. Carecen de organización y coherencia, lo que dificulta su almacenamiento, compilación y preparación para el análisis.
¿Qué son los datos estructurados?
Por datos estructurados se entiende cualquier tipo de datos organizados en un formato altamente estructurado, lo que facilita su búsqueda y análisis por parte de los sistemas informáticos. Este tipo de datos se adhiere a un esquema o modelo específico, que define la estructura de los datos, incluidos los tipos de datos almacenados y cómo se relacionan entre sí. Ejemplos de datos estructurados son los números, las fechas y las cadenas de texto que se almacenan en un campo fijo dentro de un registro o archivo, como los datos que se encuentran en las bases de datos relacionales y las hojas de cálculo.
¿Por qué son importantes los datos estructurados?
Los datos estructurados desempeñan un papel crucial en diversos aspectos de la tecnología y los negocios, como la optimización de motores de búsqueda (SEO), el análisis de datos y el aprendizaje automático. Estas son algunas de las principales razones por las que los datos estructurados son importantes:
- Mayor visibilidad en los motores de búsqueda: Al implementar datos estructurados en un sitio web, los webmasters pueden ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor el contenido de sus páginas. Esto puede conducir a resultados de búsqueda más ricos, incluyendo fragmentos destacados, que pueden mejorar las tasas de clics.
- Análisis de datos mejorado: Los datos estructurados permiten realizar análisis de datos e informes más eficientes, ya que pueden consultarse y manipularse fácilmente con herramientas y lenguajes estándar, como SQL.
- Facilita el aprendizaje automático: La clara organización de los datos estructurados los convierte en un formato ideal para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, ya que pueden introducirse fácilmente en los algoritmos sin necesidad de un preprocesamiento exhaustivo.
- Interoperabilidad: Los formatos de datos estructurados, como JSON-LD, RDFa y Microdata, siguen estándares globales, lo que facilita que distintos sistemas y aplicaciones compartan y comprendan los datos.
Por qué se prefieren los datos estructurados en Business Intelligence
Los datos estructurados son la columna vertebral de los sistemas y procesos de Business Intelligence (BI). Su preferencia en BI se deriva de varias ventajas clave que se alinean con los objetivos centrales de la inteligencia empresarial: permitir la toma de decisiones informadas a través del análisis de datos, la elaboración de informes y la visualización de perspectivas procesables. A continuación se explica por qué los datos estructurados son especialmente valorados en el ámbito del Business Intelligence:
1. Facilidad de análisis
El formato uniforme de los datos estructurados permite una consulta y un análisis sencillos. Las herramientas de BI pueden acceder, extraer y manipular fácilmente los datos estructurados para generar informes, cuadros de mando y visualizaciones. Esta facilidad de análisis acelera el proceso de toma de decisiones, permitiendo a las empresas responder rápidamente a los cambios del mercado y a las métricas de rendimiento interno.
2. Integridad y exactitud de los datos
La naturaleza predefinida de los datos estructurados garantiza un alto nivel de integridad y precisión de los datos. Dado que cada elemento de los datos se almacena en un formato y campo específicos, se minimizan las posibilidades de malinterpretación de los datos. Esto es crucial para el BI, donde la exactitud de los datos repercute directamente en las estrategias y los resultados empresariales.
3. Integración eficaz de datos
Los datos estructurados pueden integrarse sin problemas desde diversas fuentes en un sistema de BI centralizado. Esto se debe a que los formatos de datos estructurados son ampliamente reconocidos y soportados por diferentes sistemas y tecnologías. La integración eficaz de los datos es esencial para crear una visión completa de la empresa, que permita a los analistas extraer información de múltiples puntos de datos.
4. Informes automatizados
El formato estandarizado de los datos estructurados se presta bien a la automatización en la elaboración de informes y análisis. Las herramientas de BI pueden configurarse para generar automáticamente informes a intervalos regulares, realizar un seguimiento del rendimiento con respecto a indicadores clave y alertar a los responsables de la toma de decisiones de cambios o tendencias significativos. Esta automatización ahorra tiempo y recursos, lo que permite a las empresas centrarse en la estrategia en lugar de en la gestión de datos.
5. Análisis predictivo y previsión
Los datos estructurados son ideales para el análisis predictivo y la previsión, componentes clave de las estrategias avanzadas de BI. El formato claro y organizado de los datos estructurados permite aplicar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias futuras, comportamientos de los clientes y posibles cambios en el mercado. Estos conocimientos predictivos permiten a las empresas tomar decisiones proactivas y mantener una ventaja competitiva.
6. Cumplimiento de la normativa y gobernanza
Muchas empresas operan en sectores en los que el cumplimiento de la normativa y la gobernanza de los datos son fundamentales. Los datos estructurados facilitan el cumplimiento de las leyes de protección de datos y privacidad, ya que pueden supervisarse, auditarse y controlarse más fácilmente. Esto garantiza que las empresas puedan cumplir los requisitos legales al tiempo que aprovechan los datos con fines de inteligencia.
Datos estructurados frente a datos no estructurados
Mientras que los datos estructurados se organizan en un formato predefinido, los datos no estructurados carecen de este tipo de organización y estructura. Los datos no estructurados pueden incluir texto, imágenes, vídeos y otras formas de datos que no encajan perfectamente en tablas o bases de datos relacionales. He aquí algunas diferencias clave entre ambos:
- Formato: Los datos estructurados están muy organizados y siguen un esquema específico, mientras que los datos no estructurados no tienen formato y no siguen un modelo predefinido.
- Almacenamiento: Los datos estructurados suelen almacenarse en bases de datos relacionales y hojas de cálculo, lo que facilita su acceso y consulta. Los datos no estructurados, en cambio, suelen almacenarse en lagos de datos o bases de datos NoSQL, diseñadas para gestionar datos menos estructurados.
- Análisis: El análisis de datos estructurados suele ser sencillo debido a su naturaleza organizada, lo que permite realizar consultas e informes eficientes. El análisis de datos no estructurados suele requerir un procesamiento más complejo, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para el texto o técnicas de visión por ordenador para las imágenes.
Entender la distinción entre datos estructurados y no estructurados es crucial para las empresas y los profesionales de la tecnología, ya que influye en cómo se almacenan, procesan y analizan los datos para obtener información significativa y tomar decisiones informadas.