El mundo genera unos asombrosos 2,5 quintil de bytes de datos al día, de los cuales hasta el 90% son no estructurados, lo que significa que no se pueden almacenar fácilmente en una base de datos u hoja de cálculo tradicional.
Esto supone un reto importante para cualquier organización que dependa de los datos (lo que es más importante): cómo mantenerse al día de la cantidad cada vez mayor de datos sin sobrecargar aún más los sistemas ya sobrecargados. La IA —y el hecho de poder soportar la IA con una gestión de datos no estructurados— juega un papel muy importante en todo esto.
Siga leyendo para descubrir la importancia, el impacto, los retos y las tendencias de los datos no estructurados.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados carecen de un formato o modelo predefinido, como textos, imágenes y vídeos, lo que dificulta la organización y el análisis.
A diferencia de los datos estructurados, que encajan perfectamente en bases de datos y hojas de cálculo con campos y categorías claramente definidos, los datos no estructurados carecen de una estructura organizativa específica. Puede incluir documentos de texto, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, imágenes, vídeos, grabaciones de audio y más.
Los datos no estructurados son lo que llamaríamos datos modernos, lo que significa que siempre fluyen, se distribuyen geográficamente, son multimodales e impredecibles.
Los datos no estructurados suelen almacenarse en su forma bruta como un objeto, en lugar de un archivo .
Ventajas del análisis de datos no estructurados
Además de ser el tipo de datos más común, como hemos mencionado anteriormente, es importante poder procesar y analizar rápidamente los datos no estructurados por varias razones:
Información
Los datos no estructurados contienen información valiosa y patrones ocultos que pueden impulsar las decisiones empresariales, fundamentar las estrategias y mejorar la eficiencia operativa. Extraer información significativa de los datos no estructurados ayuda a descubrir tendencias, identificar las preferencias de los clientes y detectar las oportunidades de los mercados emergentes.
Ventaja competitiva
Las empresas que aprovechan de manera efectiva los datos no estructurados obtienen una ventaja competitiva incuestionable. Esto se debe a que al analizar los sentimientos de los clientes, las opiniones de los productos y las interacciones en las redes sociales, pueden entender mejor a su público objetivo y adaptar sus productos y servicios para satisfacer sus necesidades.
Innovación
Los datos no estructurados impulsan la innovación al proporcionar la materia prima para desarrollar tecnologías avanzadas, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de imágenes y los algoritmos de aprendizaje automático. Estas tecnologías permiten el análisis y la interpretación automatizados de los datos no estructurados a escala, lo que abre nuevas posibilidades en diversos campos, incluidos la atención sanitaria, las finanzas y el marketing.
Uso de datos no estructurados en el mundo real
Los datos no estructurados afectan significativamente a las empresas de diversos sectores y sectores de varias maneras. Veamos su impacto en algunos sectores.
Sanidad
Los datos no estructurados, como las historias clínicas, las notas clínicas y los resultados de las imágenes, son extremadamente importantes en la atención sanitaria. El análisis de estos datos puede mejorar los resultados de los pacientes, hacer diagnósticos más precisos y personalizar los planes de tratamiento. Por ejemplo, los proveedores sanitarios utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer información de las notas clínicas no estructuradas para identificar tendencias, predecir la progresión de la enfermedad y mejorar la atención al paciente.
Finanzas
Las instituciones financieras se enfrentan a grandes cantidades de datos no estructurados, incluidos registros de transacciones, correos electrónicos, artículos de noticias y fuentes de redes sociales. El análisis de estos datos ayuda a detectar actividades fraudulentas, evaluar las tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión fundamentadas. Por ejemplo, los fondos de cobertura y las empresas de negociación utilizan el análisis de la opinión de los artículos de noticias y las publicaciones en las redes sociales para medir la opinión del mercado y ajustar las estrategias de negociación en consecuencia.
Comercio minorista
Los datos no estructurados de las opiniones de los clientes, las menciones en las redes sociales y las imágenes de los productos pueden proporcionar a los minoristas información valiosa sobre las preferencias, los comportamientos de compra y las tendencias de los consumidores. Al analizar estos datos, los minoristas pueden optimizar las estrategias de precios, personalizar las campañas de marketing y mejorar la experiencia de compra general. Empresas como Amazon y Walmart utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar las opiniones de los clientes y recomendar productos a los usuarios en función de sus preferencias e historial de compras.
Retos de los datos no estructurados
Los retos a la hora de gestionar y analizar los datos no estructurados incluyen:
Volumen y Variedad
Los datos no estructurados vienen en varios formatos y de múltiples fuentes, lo que dificulta la gestión y el análisis efectivos. Las empresas deben invertir en un almacenamiento de datos sólido, como Pure Storage FlashBlade®, que se ha creado para gestionar los datos no estructurados, y en una infraestructura de análisis para gestionar el volumen y la variedad de datos no estructurados.
Complejidad
Los datos no estructurados suelen contener ruido, incoherencias y ambigüedades, lo que dificulta la obtención de información significativa. Las empresas necesitan técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos y algoritmos de aprendizaje automático para limpiar, normalizar y estructurar los datos no estructurados para su análisis.
Privacidad y seguridad de los datos
Los datos no estructurados suelen contener información sensible, como identificadores personales o datos empresariales propios. Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos es esencial para protegerse del acceso no autorizado, las infracciones y el incumplimiento normativo.
Sesgo e imparcialidad
El análisis de los datos no estructurados puede perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos, lo que genera unos resultados injustos o discriminatorios. Por este motivo, es muy importante abordar los sesgos en la recogida de datos, el preprocesamiento y la toma de decisiones algorítmicas para garantizar la equidad y la equidad.
Calidad y veracidad de los datos
Los datos no estructurados son intrínsecamente ruidosos y pueden contener errores, incoherencias o información engañosa. Garantizar la calidad y la veracidad de los datos es crucial para obtener información fiable y tomar decisiones fundamentadas. Esto requiere unos cuidadosos procesos de limpieza, validación y verificación de los datos para identificar y corregir las imprecisiones en los datos.
Cumplimiento normativo
Con el creciente enfoque en las normativas de privacidad y protección de los datos, como el RGPD, la CCPA y la HIPAA, las organizaciones deben cumplir unos estrictos requisitos de cumplimiento al recoger, almacenar y procesar datos no estructurados. El incumplimiento de estas normativas puede dar lugar a multas importantes, daños a la reputación y consecuencias legales.
Estrategias para gestionar los datos no estructurados
La gestión efectiva de los datos no estructurados requiere un enfoque completo y unificado que abarque la clasificación, la organización, el almacenamiento, la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos.
Estas son las estrategias para gestionar los datos no estructurados de manera efectiva:
1. Clasificación y organización de los datos
Adjunte etiquetas de metadatos descriptivos a los datos no estructurados para categorizarlos y clasificarlos en función de atributos como el tipo de contenido, la fuente, la fecha de creación y la relevancia. También puede usar herramientas y algoritmos automatizados, como PNL y aprendizaje automático, para analizar el contenido de los datos no estructurados y extraer la información relevante para su clasificación. Otra práctica recomendada es desarrollar taxonomías y ontologías para definir estructuras jerárquicas y relaciones entre diferentes tipos de datos no estructurados, lo que facilita la navegación y la recuperación.
2. Almacenamiento de datos
Disponer de un sistema de almacenamiento de datos unificado, potente y flexible es fundamental para gestionar y aprovechar al máximo sus datos no estructurados. Una excelente manera de hacerlo es a través de un sistema que puede realizar un almacenamiento unificado de objetos y archivos. Pure Storage ofrece un almacenamiento rápido y unificado de archivos y objetos que consolida el almacenamiento rápido y nativo de archivos y objetos con una arquitectura que proporciona simplicidad, escalabilidad y rendimiento. También puede usar elementos como las arquitecturas de almacenamiento por niveles para optimizar la eficiencia y la rentabilidad del almacenamiento.
3. Gobernanza de los datos
Es muy importante establecer políticas y procedimientos de gobernanza de los datos para definir las funciones, las responsabilidades y los procesos para gestionar los datos no estructurados a lo largo de su ciclo de vida, incluida la creación, el almacenamiento, el acceso y la eliminación. También debe implementar controles de acceso granulares y mecanismos de autenticación para restringir el acceso a los datos no estructurados sensibles en función de los roles de usuario, los permisos y los niveles de sensibilidad de los datos. Por último, encripte los datos no estructurados en reposo y en tránsito, usando algoritmos y protocolos de cifrado potentes para protegerlos del acceso no autorizado, las vulneraciones de datos y la interceptación.
Tendencias emergentes en el análisis de datos no estructurados
Las tendencias importantes en el análisis de datos no estructurados incluyen:
PNL avanzado y aprendizaje profundo
A medida que las técnicas de PNL y aprendizaje profundo siguen evolucionando, podemos esperar unos algoritmos más sofisticados para entender y procesar los datos de texto no estructurados. Esto incluye una mejor comprensión del lenguaje, análisis de sentimientos y procesamiento sensible al contexto.
Análisis de datos multimodal
La proliferación de contenido multimedia, como imágenes, vídeos y audio, está creando una tendencia creciente hacia el análisis de datos multimodales. Esto implica la integración de técnicas de visión artificial, reconocimiento de voz y PNL para analizar los datos no estructurados y obtener información de ellos.
Computación perimetral e IoT
La computación perimetral y el Internet de las cosas (IoT generan ahora grandes cantidades de datos no estructurados en los bordes de la red. El análisis de estos datos en tiempo real presenta nuevos retos y oportunidades para desplegar algoritmos y modelos ligeros para el procesamiento y la toma de decisiones en el dispositivo.
IA explicable
A medida que los sistemas de IA se generalizan cada vez más en el análisis de los datos no estructurados, hay una creciente demanda de técnicas de IA explicables que proporcionen explicaciones transparentes e interpretables para las decisiones que estos sistemas toman. Esto es especialmente importante para aplicaciones como la asistencia sanitaria y las finanzas, en las que la confianza y la responsabilidad son fundamentales.
La mejor plataforma de datos para el almacenamiento y el análisis de datos no estructurados
Cuanto mejor analicen y utilicen los datos no estructurados las empresas, mejor podrán proporcionar lo que sus clientes necesitan y quieren. El vínculo entre ambos es innegable.
Y, sin embargo, en cuanto a la tecnología, el mundo de la TI sigue estando en una fase de crecimiento cuando se trata de aprovechar plenamente los datos no estructurados.
Aquí es donde entra en juego una plataforma de datos como Pure Storage.
Pure Storage se centra en reducir los costes y las complejidades sin sacrificar el rendimiento y aborda los problemas cada vez más espinosos de la TI, como los análisis de datos no estructurados.
¿Cómo le ayuda una plataforma de datos como Pure Storage a aprovechar al máximo sus datos no estructurados?
Pure Storage ofrece una plataforma de datos unificada y escalable horizontalmente, con una arquitectura innovadora que proporciona eficiencia, simplicidad y rendimiento. FlashBlade se ha diseñado para proporcionar unas capacidades de vanguardia sin complicaciones para las cargas de trabajo de archivos y objetos de mayor rendimiento.
Pero no se limite a decirlo. Descubra por qué Pure Storage ha sido nombrado Líder del Cuadrante Mágico™ de Gartner® para Sistemas de Archivos Distribuidos y Almacenamiento de Objetos durante tres años seguidos.
