Cada día, las empresas generan todo tipo de datos. Piensa en los informes de ventas, los correos electrónicos, las reseñas y opiniones de los clientes, los inventarios de productos, las publicaciones en redes sociales e incluso las grabaciones de reuniones.
Mientras que una parte de estos datos es ordenada y organizada, como las hojas de cálculo llenas de registros financieros que controlan los gastos y los márgenes de beneficio, otros están más dispersos y se parecen más a una caja de archivos sueltos, como los correos electrónicos, los vídeos y los comentarios en redes sociales.
Esto es lo que significan los datos estructurados y no estructurados. Imagina los datos estructurados como un álbum de fotos perfectamente ordenado y organizado, y los datos no estructurados como el carrete caótico y aleatorio de tu teléfono móvil.
Ya sean estructurados o no estructurados, ambos tipos de datos son vitales y las organizaciones los utilizan de distintas maneras.
Ya se trate de descifrar el significado de una repentina oleada de reseñas en línea o de intentar comprender las tendencias de compra de los clientes, entender los datos, sus tipos y encontrar el dato correcto en el momento adecuado puede ayudarte a tomar decisiones más inteligentes y rápidas.
Este artículo explora las diferencias clave, las ventajas y las aplicaciones de los datos estructurados frente a los no estructurados, y cómo puedes sacarles el máximo partido. ¡Empecemos!
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados, como su nombre indica, son datos organizados en un formato estructurado que siguen un esquema predefinido específico.
Este tipo de datos sigue campos fijos y encaja perfectamente en filas y columnas. Algunos ejemplos son:
- Registros de empleados con columnas específicas como el nombre, el identificador, el departamento y el salario.
- Datos de ventas con información como el identificador de venta, el nombre del producto, el identificador del producto, el precio, la fecha y la calidad, que suelen almacenarse en una base de datos.
- Datos financieros con detalles como los ingresos, las métricas de beneficios y los gastos.
La naturaleza de los datos estructurados hace que sean más fáciles de buscar, almacenar y analizar, sobre todo con sistemas y métodos tradicionales como las bases de datos SQL y las hojas de cálculo.
Ventajas de los datos estructurados
Estas son las ventajas de los datos estructurados:
- Una toma de decisiones fiable y precisa gracias a su formato organizado.
- Un uso sencillo por parte de los modelos y algoritmos de machine learning gracias a la fácil manipulación y consulta de los datos.
- Compatibilidad con una amplia gama de sistemas de procesamiento, bases de datos relacionales y herramientas como las de business intelligence (BI).
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados, por el contrario, no siguen ningún formato predefinido. Pueden ser textuales o no textuales, repartidos en tamaños y formatos variados, como imágenes, vídeos, audio, texto y archivos.
Este tipo de datos no estructurados dificulta la búsqueda y el análisis. Para dar un ejemplo sencillo en el contexto de un correo electrónico, mientras que la información del remitente y del destinatario son datos estructurados, el contenido y los archivos adjuntos del correo son datos no estructurados.
Sin embargo, a pesar de ser caóticos, los datos no estructurados esconden una mina de información valiosa que las organizaciones y las empresas pueden aprovechar mediante herramientas avanzadas como la IA, el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Ventajas de los datos no estructurados
A pesar de no tener formato ni organización, los datos no estructurados ofrecen ventajas importantes, entre ellas:
- Aportan información cualitativa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Captan las emociones, los sentimientos y las opiniones de los clientes.
- Pueden adaptarse a casos de uso variados gracias a sus diversos formatos.
Datos estructurados y no estructurados de un vistazo
Datos estructurados frente a no estructurados: diferencias clave
Las diferencias entre los datos estructurados y no estructurados van más allá del simple formato. Veamos las principales diferencias entre ambos.
- Organización
Los datos estructurados están muy organizados y tienen un formato y una estructura de datos definidos. Se disponen en filas (entradas de datos) y columnas (atributos) en un formato tabular asignado a campos predefinidos.
Aunque esto facilita el análisis y la recuperación de los datos, los datos estructurados carecen de flexibilidad. Cada vez, hay que definir la estructura antes de almacenar los datos.
Los datos no estructurados, en cambio, no tienen un formato fijo, lo que los hace flexibles pero difíciles de procesar o analizar. Por eso, los datos no estructurados requieren herramientas avanzadas y un esfuerzo considerable para organizarlos y analizarlos.
- Almacenamiento de los datos
El almacenamiento es una de las diferencias clave entre los datos estructurados y no estructurados; veamos primero cómo se almacenan los datos estructurados.
Las empresas almacenan los datos estructurados en almacenes de datos. Un almacén de datos es un repositorio centralizado diseñado para gestionar y almacenar datos estructurados. Esto incluye bases de datos relacionales, cubos OLAP, bases de datos espaciales e incluso herramientas tradicionales como las hojas de cálculo.
Para garantizar la coherencia y la utilidad de estas fuentes, las organizaciones suelen recurrir a herramientas de transformación de datos. Estas herramientas ayudan a convertir las entradas en bruto en un formato estandarizado que se ajusta al esquema del almacén y favorece una consulta y un análisis fiables.
Un almacén de datos utiliza un esquema predefinido para determinar cómo almacenar los datos. Algunos ejemplos son almacenar datos como registros de ventas o datos demográficos de clientes en Google Sheets o en tablas SQL. El único reto real del almacenamiento de datos estructurados es que no gestiona tipos de datos complejos, como las imágenes y los vídeos.
Los datos no estructurados, en cambio, se almacenan en lagos de datos, soluciones de almacenamiento en la nube o bases de datos noSQL (como MongoDB).
Un lago de datos contiene una cantidad enorme de datos en bruto y sin procesar en su formato nativo u original. A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos no necesita estructurar los datos al almacenarlos; en su lugar, la estructura se aplica más tarde, durante el análisis.
- Capacidad de búsqueda
La organización y el almacenamiento ordenados y limpios de los datos estructurados hacen que sean fáciles de buscar.
Por ejemplo, puedes buscar fácilmente datos como «ventas superiores a 1000 $» o «clientes de entre 18 y 25 años que compraron el producto X» mediante consultas sencillas con SQL o herramientas de filtrado.
Por tanto, es bastante rápido, fácil y eficiente encontrar exactamente lo que buscas con los datos estructurados.
En cambio, no puedes buscar sin más algo muy concreto en un conjunto aleatorio de datos sin organizar cuando se trata de datos no estructurados. En su lugar, requiere herramientas especializadas como la IA, el ML y el PLN para dar sentido a los datos y encontrar lo que buscas.
Esto hace que la búsqueda en los datos no estructurados sea lenta y dependa de herramientas avanzadas y de conocimientos especializados en comparación con los datos estructurados. Es parecido a cómo, en el pasado, los usuarios tenían que liberar manualmente la RAM en los Mac o en los antiguos PC con Windows para mejorar la respuesta del sistema, antes de que las soluciones automatizadas facilitaran el proceso.
- Datos cualitativos frente a cuantitativos
Los datos estructurados suelen clasificarse como datos cuantitativos, formados por elementos o atributos que se pueden contar. Por ejemplo, la información de un producto, el número de ventas en un mes, etc.
Por el contrario, los datos no estructurados se clasifican como datos cualitativos, que permiten obtener información más profunda, como el reconocimiento visual y el análisis del tono en entrevistas, encuestas a clientes, opiniones de clientes e interacciones en redes sociales.
- Análisis de los datos
Puedes analizar los datos estructurados con herramientas tradicionales de business intelligence, como Tableau, Excel, Power BI o consultas basadas en SQL. Esto simplifica el análisis de los datos incluso para equipos con menos conocimientos técnicos.
Sin embargo, analizar los datos no estructurados no es sencillo. Se necesitan herramientas y técnicas de análisis avanzadas, como la minería de texto, el reconocimiento de imágenes, la IA y los modelos de machine learning, lo que exige software fiable y personal cualificado.
- Volumen y escalabilidad
Los datos estructurados suelen tener un tamaño menor y un volumen más reducido, ya que solo almacenan la información esencial de forma organizada.
Por ejemplo, una organización tiene un almacén de datos solo para un número fijo de empleados y un número medio fijo de clientes, lo que hace que los datos estructurados solo sean escalables dentro de los sistemas de bases de datos tradicionales.
Por otro lado, los datos no estructurados tienen un volumen enorme y crecen de forma exponencial, llegando a representar hasta el 80 % de todos los datos empresariales. Por eso requieren una infraestructura de almacenamiento escalable, como las soluciones en la nube.
Aplicaciones de los datos estructurados
Según el formato de los datos y cómo se organizan, estructurados o no estructurados, los datos tienen aplicaciones y casos de uso únicos, como se indica a continuación.
La naturaleza bien organizada de los datos estructurados y la facilidad de análisis los hacen ideales para tareas que requieren una gran claridad y precisión.
Business intelligence (BI) e informes
Los datos estructurados permiten a las empresas crear informes detallados, paneles y visualizaciones con datos recopilados de sistemas ERP, bases de datos operativas o software de CRM.
Esto permite a los directivos supervisar KPI, como las tasas de captación de clientes, los ingresos y los gastos, para tomar mejores decisiones.
Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)
Las plataformas de CRM como Hubspot, Zoho y Salesforce almacenan datos estructurados e información de los clientes, como los datos de contacto, las métricas de interacción y el historial de ventas.
Con estos datos, las empresas pueden hacer un seguimiento de las interacciones con los clientes y personalizar la comunicación para mejorar la experiencia del cliente.
Cumplimiento normativo y gestión financiera
Los datos financieros procedentes de las pasarelas de pago, los sistemas de contabilidad y los registros de transacciones suelen ser estructurados.
Estos datos son cruciales para gestionar información sensible, facilitar auditorías precisas y garantizar el cumplimiento de normas regulatorias, como PCI-DSS, el RGPD y SOX.
Detección de fraudes
Los datos de los registros de pago, las transacciones y las cuentas de clientes sirven como fuentes de datos estructurados.
Estos datos transaccionales estructurados ayudan a reconocer actividades fraudulentas mediante la detección de anomalías y el análisis de patrones, con el fin de mitigar las pérdidas financieras.
Aplicaciones de los datos no estructurados
Al ser más flexibles, los datos no estructurados sirven para diversas aplicaciones, que van desde la IA hasta el conocimiento de los clientes.
Atención al cliente y análisis de las opiniones
Los datos que las empresas obtienen del análisis de correos electrónicos, respuestas a encuestas y transcripciones de chats les permiten mejorar la atención al cliente al identificar los principales puntos de fricción.
Por ejemplo, las empresas pueden resolver más rápido los problemas habituales de los clientes, y el equipo de desarrollo de producto también puede trabajar con las opiniones sin filtrar de los clientes para ofrecer un mejor servicio.
Análisis de redes sociales
Los datos no estructurados, como los comentarios de Instagram y YouTube con más «me gusta» e interacción, el contenido más atractivo y los tuits, facilitan la comprensión de los sentimientos de los clientes, la medición del rendimiento de las campañas y el seguimiento de las tendencias.
Recomendación de contenido y personalización
Los datos no estructurados, como las consultas de búsqueda, el comportamiento de los usuarios y los hábitos de visualización que las empresas obtienen del historial de navegación de un cliente o de su interacción con un producto, les permiten ofrecer recomendaciones personalizadas. Esto ayuda a mejorar la interacción de los usuarios, las ventas y la retención de clientes.
Análisis de imágenes y vídeos
Los datos no estructurados de imágenes y vídeos, como las grabaciones de cámaras de seguridad, el contenido multimedia generado por los usuarios o las imágenes de productos, ayudan a las empresas de varias maneras, como la supervisión de la automatización de la seguridad y la obtención de información de marketing.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Extraer información valiosa de grandes cantidades de datos mediante el PLN y automatizar tareas laboriosas es uno de los principales casos de uso de los datos no estructurados. El PLN puede dar sentido y aportar información extrayendo y procesando datos de correos electrónicos, documentos legales o artículos.
Búsqueda con IA
La IA utiliza el PLN y la visión por computadora para dar sentido a las consultas no estructuradas o a las consultas por voz. Sin embargo, la mayoría de las plataformas y soluciones de búsqueda con IA están rotas y no ofrecen los resultados esperados.
Esto se debe a problemas como la falta de contexto, la mala comprensión del contexto, la dependencia excesiva y el foco demasiado fuerte en las palabras clave, el sesgo en los resultados y la información incorrecta o alucinada. Las organizaciones modernas necesitan una IA capaz de comprender y buscar tanto en los datos estructurados (como los registros de CRM y los informes financieros) como en los datos no estructurados (como las conversaciones de Slack y las grabaciones de reuniones) de forma simultánea. Las soluciones de búsqueda tradicionales tienen dificultades con este enfoque híbrido, ya que a menudo pierden contexto o dan respuestas incompletas cuando la información abarca varios tipos de datos y herramientas de trabajo.
Slite Agent resuelve esto conectando todas las herramientas de la empresa (desde bases de datos estructuradas en Linear y HubSpot hasta contenido no estructurado en Slack y Google Drive) en una única interfaz de búsqueda inteligente. En lugar de tener que elegir entre la precisión de los datos estructurados y la información de los no estructurados, los equipos pueden hacer preguntas en lenguaje natural como «¿Qué está bloqueando nuestros objetivos de ventas del T4?» y obtener respuestas que combinan datos de CRM, tickets de soporte, notas de reuniones y conversaciones del equipo, con citas de las fuentes.
Esta inteligencia entre datos resulta especialmente valiosa al analizar los patrones de comportamiento de los clientes, cuando los datos de compra estructurados deben combinarse con las opiniones no estructuradas procedentes de las conversaciones de soporte y de las menciones en redes sociales. Los equipos ahorran una media de 4 horas por persona y semana, al tiempo que se aseguran de que las decisiones se basen tanto en métricas cuantitativas como en información cualitativa de todo su ecosistema de datos.
Slite Agent gestiona automáticamente la complejidad de los tipos de datos mixtos, de modo que los equipos obtienen respuestas completas sin tener que preocuparse de si la información es estructurada o no estructurada. ¿Listo para salvar la distancia entre tus bases de datos organizadas y tu información dispersa? Reserva una demo para descubrir cómo la búsqueda empresarial con IA transforma el acceso a los datos.
Retos al trabajar con datos estructurados y no estructurados
Sea cual sea el tipo de datos, tanto los estructurados como los no estructurados plantean retos importantes, ya sea en cuanto a escalabilidad y almacenamiento de los datos o a la hora de garantizar la seguridad y cumplir los requisitos normativos.
- El principal reto de los datos estructurados es la escalabilidad y la gestión de un gran volumen de datos estructurados. Si bien es cierto que los ordenadores y los lenguajes de programación pueden entender los datos estructurados con mucha más facilidad que los no estructurados debido a su formato predefinido.
El problema es que gestionar una cantidad enorme de datos estructurados puede saturar las bases de datos tradicionales, sobre todo cuando el número de relaciones en una base de datos relacional crece de forma significativa.
- Otro reto de los datos estructurados es la integración de datos. Combinar o integrar datos estructurados de varias fuentes, como hojas de cálculo y bases de datos, puede provocar problemas de compatibilidad debido a los distintos formatos, esquemas y convenciones de nomenclatura.
Además, los datos estructurados son rígidos debido a su gran dependencia de esquemas fijos; los datos estructurados son rígidos. Cualquier cambio mínimo en el esquema altera las estructuras y los procesos existentes o requiere ajustes.
Al mismo tiempo, los datos no estructurados presentan estos retos específicos:
- El primero es el almacenamiento de los datos. Las bases de datos tradicionales no pueden almacenar una estructura de datos tan vasta como la de los datos no estructurados. Requiere sistemas especializados, como el almacenamiento de objetos o los sistemas de archivos distribuidos. El gran volumen, la diversidad de formatos y la necesidad de sistemas especializados aumentan los costes de almacenamiento y gestión de los datos no estructurados.
- Otro reto importante es la búsqueda y el análisis. No solo es complejo extraer datos e información concretos de los datos no estructurados, sino que procesar los datos no estructurados tampoco es tan sencillo como con los datos estructurados. Requiere herramientas avanzadas, como los algoritmos de PLN y ML, que deben ser precisos, fiables y exactos.
- Otra preocupación y reto importantes de los datos no estructurados consisten en garantizar la seguridad y cumplir los requisitos normativos. Reconocer la información sensible en los datos no estructurados es muy difícil y requiere herramientas sofisticadas. Esto hace que el cumplimiento de los requisitos normativos, como el RGPD, PCI-DSS o HIPAA, resulte un poco complicado para las empresas.
Datos estructurados frente a no estructurados: ¿qué es mejor?
Está claro que tanto los datos estructurados como los no estructurados tienen sus propias ventajas.
Mientras que los datos estructurados facilitan el análisis y la interpretación de los datos, los datos no estructurados aportan joyas ocultas e información clave para el crecimiento de una empresa.
Las empresas se esfuerzan por equilibrar estos dos tipos de estructuras de datos, ya que ambos son esenciales para el éxito de un negocio. En lo que respecta a la búsqueda con IA, en particular, las organizaciones necesitan encontrar una solución que comprenda y dé sentido de forma eficiente tanto a los datos estructurados como a los no estructurados, para garantizar la precisión y la fiabilidad.
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