La administración de datos no estructurados es la recopilación, el almacenamiento, el mantenimiento, el monitoreo y el procesamiento de datos que no están predefinidos y no se almacenan fácilmente en tablas de bases de datos, como una hoja de cálculo de Excel.
¿Qué son exactamente los datos no estructurados?
Muchos de los datos actuales, de hecho, hasta un estimado del 90 % de los datos empresariales según expertos, no están estructurados, lo que significa que no se ajustan a ningún modelo o esquema de datos tradicional, como una base de datos relacional típica (piense en las columnas y filas organizadas de una hoja de cálculo de Excel).
Los datos no estructurados pueden generarse mediante actividades humanas o máquinas, e incluyen texto en documentos de Word, contenido de correo electrónico, archivos de imagen y video, contenido de redes sociales, presentaciones de PowerPoint, imágenes satelitales, registros de datos de teléfonos móviles y conversaciones grabadas, etc.
Datos no estructurados frente a datos estructurados
Los datos estructurados pueden organizarse en hojas de cálculo ordenadas y ordenadas, e históricamente han sido mucho más fáciles de administrar que los datos no estructurados. Incluye información como archivos de clientes, listas de inventario, datos contables y reservas de viajes.
Los datos no estructurados difieren de los datos estructurados en su formato, como se mencionó anteriormente, pero también difieren de los datos estructurados en la forma en que se usan. Es más cualitativo que cuantitativo y tiende a representar ideas, pensamientos y sentimientos más que valores y números relacionales simples.
Si bien puede ser más difícil de administrar que los datos estructurados, los datos no estructurados contienen una gran cantidad de información valiosa en su interior. Imagine poder ver los datos no estructurados y identificar los mejores momentos del día para atraer clientes en las áreas de compras minoristas o analizar datos de conducción en tiempo real y datos meteorológicos juntos para determinar cómo, cuándo y por qué se realiza una copia de seguridad del tráfico de la ciudad. ¿O qué sucedería si pudiera ver el contenido de las redes sociales para ver cómo sus clientes responden a un lanzamiento de productos reciente o cómo fluctúa la reputación de su marca debido a un retiro de productos? Ese es el poder de los datos no estructurados.
Análisis de Big Data y datos no estructurados
Los datos no estructurados son el tipo de datos más común que las organizaciones desean analizar hoy en día. Al igual que en los ejemplos anteriores, el análisis de datos no estructurados con sistemas de análisis de datos que ofrecen una potencia seria de reducción de números y funciones de AI y aprendizaje automático puede llevar a resultados increíbles que ningún humano podría haber descubierto tan rápido, o en absoluto. Las aplicaciones de análisis de datos pueden analizar varios flujos de datos no conectados, como cifras de ventas del año pasado, datos meteorológicos, actividad en redes sociales, eventos de noticias recientes y mucho más, para encontrar patrones y correlaciones nunca antes considerados. Con el conocimiento de estos patrones, las organizaciones pueden encontrar formas más efectivas de personalizar las experiencias del consumidor, ofrecer servicios mejores y más eficientes, crear nuevos flujos de ingresos, responder más rápidamente a las tendencias del cliente y del mercado, y las demandas en evolución, y más.
Herramientas de análisis y administración y bases de datos para datos no estructurados
Si bien los datos no estructurados son más complicados de almacenar, administrar, analizar y procesar que los datos estructurados, existen muchas herramientas y aplicaciones en la actualidad para ayudar a las organizaciones a administrar sus datos no estructurados y extraer el valor oculto dentro de ellos. Veamos más de cerca las herramientas de análisis y administración de datos y las bases de datos que hacen que los datos no estructurados sean menos complejos.
Herramientas populares de análisis de datos no estructurados
Las mejores herramientas de análisis de datos para datos no estructurados generalmente incluyen funciones de AI y aprendizaje automático. También suelen estar equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP), que es un tipo de inteligencia artificial que puede analizar y analizar información no estructurada sin un formato tradicionalmente definido. Estas herramientas pueden analizar el contenido de correos electrónicos, redes sociales, registros de asistencia al cliente y mucho más para comprender el contexto y la importancia de los datos. Otras características incluyen minería de texto, análisis forense de contenido, análisis de autoría y estilmetría de texto.
Algunas de las herramientas de análisis de datos más populares para datos no estructurados incluyen:
- Gráficos de MongoDB: Proporciona visualizaciones robustas para obtener información en tiempo real y análisis integrados.
- Potencie la BI de Microsoft: Ofrece integración de datos y visualizaciones robustas para obtener más información
- Apache Hadoop: Tiene un conjunto de herramientas que facilita el análisis y análisis de conjuntos de datos complejos.
- Apache Spark: Ofrece procesamiento rápido para análisis en tiempo real
- Tableau: Proporciona visualizaciones potentes y es bueno para usuarios no técnicos
- MonkeyLearn: Sirve como una herramienta integral e integral para la visualización y el análisis de datos.
- RapidMiner: Ofrece una plataforma sólida para crear modelos de datos predictivos
- KNIME: Es una oferta de código abierto que permite un alto grado de personalización avanzada
Bases de datos no estructuradas populares
Como se mencionó anteriormente, los datos no estructurados no se ajustan a las bases de datos relacionales tradicionales, que generalmente utilizan lenguaje de consulta estructurado (SQL). Por lo tanto, la mayoría de las organizaciones utilizan bases de datos NoSQL para datos no estructurados. NoSQL significa “no solo SQL” y se refiere a una base de datos no relacional. No divide los datos en tablas separadas como lo hacen las bases de datos relacionales, por lo que no es “tabular”. En cambio, existen cuatro tipos diferentes de bases de datos NoSQL, incluidas bases de datos basadas en documentos, almacenamientos de valor clave, bases de datos amplias orientadas a columnas y bases de datos de gráficos.
Algunas de las principales bases de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados son:
- MongoDB: Esta es la base de datos de documentos más comúnmente utilizada y proporciona una vista única de todos los datos almacenados.
- Apache Cassandra: Este es un sistema de base de datos de código abierto, distribuido y basado en columnas que es muy escalable y rápido.
- ElasticSearch: Debido a que este sistema de base de datos NoSQL distribuido de código abierto puede almacenar y buscar volúmenes masivos de datos y utiliza coincidencias difusas (o devuelve resultados que coinciden aproximadamente con un término de búsqueda), es ideal para la búsqueda de texto completo.
- Amazon DynamoDB: Este sistema de base de datos distribuida basado en el valor de la clave y altamente escalable puede manejar 10 billones de solicitudes por día con facilidad.
- Apache HBase: Otro sistema de base de datos distribuida de código abierto altamente escalable, funciona mejor con grandes volúmenes de datos (al menos petabytes) y proporciona acceso a datos aleatorios y en tiempo real.
- Neo4j: Esta base de datos basada en gráficos es adecuada para aplicaciones de análisis de big data y, a menudo, es la base de datos de elección en casos de uso que incluyen gráficos de conocimiento, administración de redes, detección de fraude, personalización y más.
- Redis: Este almacenamiento de datos en memoria de código abierto se puede usar como caché, agente de mensajes y base de datos, lo que ofrece un rendimiento rápido.
- OrientDB: Este proyecto de código abierto combina documentos y gráficos en una única base de datos y ofrece operaciones rápidas de lectura/escritura.
Herramientas populares de administración de datos no estructurados
Cuando se trata de encontrar las mejores herramientas para administrar datos no estructurados, hay algunas cosas que debe tener en cuenta. Necesita herramientas que puedan ayudarlo a hacer lo siguiente:
- Almacene y organice los datos y hágalos accesibles y con capacidad de búsqueda: Los proveedores de nube como AWS o Microsoft Azure ofrecen almacenamiento escalable para datos no estructurados en forma de base de datos, almacenamiento de datos o data lake. Las organizaciones a veces eligen almacenar datos no estructurados altamente sensibles en una solución de almacenamiento en las instalaciones.
- Limpie sus datos no estructurados: Este es un paso importante que implica unificar la estructura de datos, estandarizar conjuntos de datos, corregir errores de datos, resolver errores de sintaxis, identificar y abordar brechas en sus datos y más. Hay varias herramientas para elegir, entre ellas OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite y Data Ladder.
- Visualice sus datos no estructurados: Gartner define la visualización de datos como “una forma de representar la información gráficamente, destacando patrones y tendencias en los datos y ayudando al lector a lograr resultados rápidos”. Como forma parte del análisis de datos, muchas de las herramientas de análisis mencionadas anteriormente pueden ayudarlo a visualizar sus datos. Otras soluciones incluyen Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio y Qlik Sense.
Administración de datos estructurados frente a no estructurados: una comparación
Ya hemos mencionado cómo los datos estructurados difieren de los datos no estructurados en general, pero ahora veamos más de cerca en qué se diferencia la administración de ellos.
La ventaja de los datos estructurados es que se analizan fácilmente mediante aplicaciones de aprendizaje automático. Su naturaleza organizada facilita la manipulación y la consulta. Los datos estructurados también son más fáciles de usar para las personas que no son científicos de datos, y existen muchas soluciones maduras y bien examinadas hoy en día para analizarlos, buscarlos y procesarlos.
Sin embargo, si bien los datos estructurados encajan perfectamente en las bases de datos relacionales, puede ser complicado de configurar y la configuración organizada de los datos puede dificultar el cambio más adelante. Debido a que se ajusta a una estructura predefinida, esa información generalmente solo puede utilizarse para su propósito previsto originalmente. Además, los datos estructurados generalmente se almacenan en almacenes de datos, que son rígidos y altamente definidos. Eso hace que sea costoso en términos de tiempo y esfuerzo cuando una organización quiere usar esos datos estructurados de manera diferente.
Por otro lado, los datos no estructurados no se almacenan en ningún formato predefinido. Debido a que se almacena en su formato nativo, se puede usar de manera bastante flexible para una amplia gama de casos de uso y necesidades. Además, debido al hecho de que no está predefinido, la recopilación de datos no estructurados suele ser rápida y fácil. Se almacena con mayor frecuencia en conjuntos de datos, a diferencia de los almacenes de datos, y estos conjuntos son altamente escalables y pueden alojar volúmenes masivos de datos.
Sin embargo, la desventaja de los datos no estructurados es que generalmente es más complicado y complejo prepararlos y analizarlos. Requiere científicos de datos capacitados que sepan cómo limpiar y usar los datos, y que también comprendan cómo se relacionan varios conjuntos de datos con otros. Los datos no estructurados también requieren herramientas más especializadas para analizar y analizar. Si bien las soluciones están madurando hoy en día, siguen siendo “más jóvenes” que las herramientas para analizar datos estructurados y tienen formas de adaptarse a las capacidades a las que la industria está acostumbrada con la manipulación y el análisis de datos estructurados.
Por qué es más difícil administrar datos no estructurados
Los datos no estructurados son más difíciles de administrar porque, bueno, no están estructurados. Eso lleva a una gran cantidad de problemas que ya mencionamos en secciones anteriores. Es más difícil organizar, analizar, procesar, almacenar y recuperar. Consultar, o buscar, los datos también es más difícil de lo que es con los datos estructurados debido a la falta de formatos fijos o predefinidos y la amplia variedad de tipos de datos que encapsula.
La escalabilidad también puede ser un problema con los datos no estructurados, ya que los sistemas de almacenamiento tradicionales requieren que las organizaciones agreguen más discos o nodos de almacenamiento al sistema para escalar. Ese modelo de escalabilidad horizontal no es infinito y también puede volverse costoso con el tiempo.
Los datos no estructurados requieren un almacenamiento que pueda escalarse de manera eficiente y rentable. Muchas soluciones de almacenamiento para datos no estructurados son soluciones de almacenamiento de objetos porque el almacenamiento de objetos incluye metadatos detallados y una identificación única para facilitar el acceso y la recuperación de datos. El almacenamiento de datos no estructurados también debe ser flexible para permitir una variedad de tipos de datos y simplificar el acceso a los datos archivados.
Si bien los datos no estructurados suelen ser más difíciles de administrar y usar que los datos estructurados, vale la pena el esfuerzo adicional. Los datos no estructurados están ricos en patrones ocultos e información que pueden darle a su organización formas nuevas e innovadoras de competir y tener éxito en el mercado cada vez más feroz de la actualidad.
