Datos estructurados y no estructurados: ¿cuál es la diferencia?

Estamos en una época en la que los datos se están sobrecargando: desde bases de datos regionales hasta su última historia de Instagram, cada pieza de información se ha convertido en un elemento vital para muchas empresas. Sin embargo, no todos los datos son iguales y cada formato de datos se clasifica en dos tipos diferentes: datos estructurados y no estructurados.

En este artículo, lo guiaré a través de datos estructurados y no estructurados, exploraré las diferencias entre estos dos tipos de información y verificaré sus ejemplos para la toma de decisiones basada en datos.

¡Hagámoslo!

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son el tipo de big data que está altamente organizado y fácilmente interpretado por algoritmos de aprendizaje automático. Toda la información está organizada en filas y columnas, como si fueran hojas de cálculo. Estos tipos de datos son administrados por Sequel Query Language (SQL). Los datos estructurados suelen incluir datos cuantitativos; como edad, datos de contacto, dirección, etc.

Pros y contras de los datos estructurados

Ejemplos de datos estructurados

Debido a que los datos estructurados son de naturaleza cuantitativa, es muy fácil para las aplicaciones de big data recopilar y ordenar estos tipos de datos. Algunos ejemplos de datos estructurados son:

• bases de datos SQL
• archivos excel
• Etiquetas SEO
• Datos de punto de venta (POS) y más

El mejor software de análisis para datos estructurados

• mysql
• OLAP
• Desarrollador Oracle SQL
• SQL

Lea también: Los 7 mejores programas SQL gratuitos para Windows y Mac

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se clasifican como datos cualitativos y no pueden analizarse directamente mediante métodos o software de datos convencionales. Este tipo de datos está disponible en varias formas, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, imágenes, videos, archivos de audio y documentos.

Pros y contras de los datos no estructurados

Ejemplos de datos no estructurados

Algunos de los ejemplos de datos no estructurados son:

• Medios de comunicación social
• Documentos empresariales
• Correos electrónicos
• Páginas web
• Comentarios de clientes y más

El mejor software de análisis para datos no estructurados

• MongoDB
• Hadoop
• Dínamo DB
• Servicios web de Amazon

Diferencia entre datos estructurados y no estructurados

Ahora que ha entendido qué son los datos estructurados y no estructurados, hablemos de sus diferencias. También proporcioné un gráfico para datos estructurados y no estructurados.

Datos estructurados versus no estructurados: organización y formato

• Datos estructurados: los datos estructurados están altamente organizados y tienen el formato de una estructura tabular, que normalmente se encuentra en las bases de datos relacionales.
• Datos no estructurados: Carece de un modelo de datos predefinido y no tiene una estructura organizativa específica. Los datos no estructurados pueden incluir documentos de texto, imágenes, vídeos, archivos de audio y más.

Datos estructurados frente a datos no estructurados: fuentes

• Datos estructurados: los datos estructurados generalmente provienen de formularios en línea, registros de servidores web, registros de red, sistemas OLTP, sensores GPS, etc.
• Datos no estructurados: estas fuentes de datos incluyen archivos de procesamiento de textos, mensajes de correo electrónico, archivos PDF, imágenes, etc.

Datos estructurados frente a datos no estructurados: requisitos de almacenamiento

• Datos estructurados: como sabemos, los datos estructurados se almacenan en formas tabulares, como bases de datos SQL u hojas de Excel, y solo requieren una pequeña cantidad de almacenamiento. Además, estos datos se pueden almacenar fácilmente en almacenes de datos y también son altamente escalables.
• Datos no estructurados: por otro lado, los datos no estructurados se almacenan como bases de datos NoSQL o archivos multimedia y requieren más espacio. Este tipo de datos generalmente se almacena en lagos de datos, lo que dificulta el escalado.

Datos estructurados versus datos no estructurados: métodos de análisis

• Datos estructurados: los métodos de análisis utilizados para los datos estructurados son la agrupación, clasificación y regresión de datos.
• Datos no estructurados: los métodos de extracción y apilamiento de datos se utilizan para el análisis de datos no estructurados.

Datos no estructurados versus datos estructurados: en términos de flexibilidad

• Datos estructurados: son menos flexibles porque el esquema y los tipos de datos están predefinidos. Por tanto, cualquier cambio en la estructura puede llevar mucho tiempo.
• Datos no estructurados: estos tipos de datos son muy flexibles ya que no existen esquemas predefinidos. Puede agregar fácilmente nuevos tipos de datos sin necesidad de modificar la estructura subyacente. Esto lo hace adecuado para manejar tipos de datos en evolución.

Ejemplos de datos estructurados y no estructurados

• Datos estructurados: algunos ejemplos de datos estructurados son bases de datos de empleados, transacciones, estados financieros, información de tarjetas de crédito y débito, etc.
• Datos no estructurados: algunos ejemplos de datos no estructurados son publicaciones en redes sociales, grabaciones de audio o video, imágenes, etc.

Ahora, echemos un vistazo al cuadro comparativo entre datos estructurados y no estructurados. Aquí, mediremos la diferencia entre ambos tipos de datos en función de las características.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Además de los datos estructurados y los datos no estructurados, existe otro tipo de datos llamados datos semiestructurados. Este tipo de datos no está completamente estructurado ni desestructurado e incluye las características de los datos estructurados, y además contiene información no estructurada que no sigue ningún formato o esquema específico. Los datos semiestructurados incluyen información heredada como ubicación, hora, dirección de correo electrónico o sello de identificación del dispositivo.

¿Cómo agregar datos estructurados a su sitio web?

Para agregar datos estructurados a su sitio web, siga los pasos a continuación:

• Elija su página y seleccione sus datos estructurados.
• Abra el Asistente de marcado de datos estructurados de Google para agregarlo a su sitio web.
• Pruebe sus datos estructurados y listo.

Conclusiones clave

Ahora que estamos a punto de concluir nuestro tema sobre la diferencia entre datos estructurados y no estructurados, aquí hay algunos puntos a considerar:

Preguntas frecuentes