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En la ¨²ltima d¨¦cada, nuestra definici¨®n y comprensi¨®n de los datos ha cambiado dr¨¢sticamente, impulsada en parte por la creciente disponibilidad de nuevas herramientas para leer, almacenar y analizar datos no estructurados.

En el pasado, los datos no estructurados a menudo se infrautilizaban, dada la dificultad asociada a su interpretaci¨®n. Estas nuevas tecnolog¨ªas han hecho que sea m¨¢s f¨¢cil no solo entender los datos no estructurados, sino que tambi¨¦n han extra¨ªdo informaci¨®n valiosa de este tesoro oculto de informaci¨®n.

, el volumen total de datos creados, capturados, copiados y consumidos en todo el mundo en 2024 superar¨¢ los 149 zettabytes cada a?o ¡ªy gran parte de ellos no estar¨¢n estructurados¡ª. Todas las organizaciones se beneficiar¨¢n de la creaci¨®n de capacidades de an¨¢lisis de datos no estructurados. El primer paso en este camino es simplemente entender qu¨¦ son los datos estructurados frente a los datos no estructurados.

Aqu¨ª tiene un breve resumen de la diferencia entre los dos, con explicaciones m¨¢s detalladas a continuaci¨®n:

?Qu¨¦ son los datos estructurados?

Los datos estructurados tienen un esquema bien definido para la informaci¨®n que contienen. Para proporcionar una definici¨®n muy sencilla, cualquier dato que pueda presentarse en un programa de hoja de c¨¢lculo como Google Sheets o Microsoft Excel son datos estructurados.

En este ejemplo, los datos pueden representarse como filas y columnas. Cada columna representa un atributo diferente, mientras que cada fila tendr¨¢ los datos asociados con el atributo para una sola instancia. Las filas y las columnas forman una tabla a la que se puede hacer referencia f¨¢cilmente.

Pueden conectarse diferentes tablas, es decir, puede decirse que est¨¢n relacionadas por la columna com¨²n presente en ambas tablas.

Si hay varias tablas relacionadas en sucesi¨®n y combinaci¨®n, esto crea una base de datos relacional. Por ejemplo, los datos de cliente, ventas e inventario de un almac¨¦n pueden considerarse datos estructurados almacenados como una base de datos relacional.

• Cada cliente tendr¨¢ un ID de cliente, as¨ª como campos para su nombre, n¨²mero de contacto, informaci¨®n de la tarjeta de cr¨¦dito, direcci¨®n, etc.
• La base de datos de clientes se puede conectar a la base de datos de ventas, con atributos que incluyen el momento de la compra, los c¨®digos de art¨ªculo comprados, el importe total gastado, la identificaci¨®n del cliente, etc. Ambas tablas se conectar¨¢n con el atributo com¨²n de ID de cliente.
• Por ¨²ltimo, la base de datos de ventas puede conectarse a la base de datos del inventario usando el atributo com¨²n del c¨®digo de art¨ªculo, interconectando efectivamente las tres tablas en una base de datos relacional.

Los datos estructurados como este suelen almacenarse en sistemas de gesti¨®n de bases de datos relacionales (RDBMS). Las bases de datos pueden escribirse, leerse y manipularse usando el Lenguaje de consulta estructurado (SQL), un lenguaje desarrollado por IBM en la d¨¦cada de 1970 para soportar sus bases de datos mainframe (aunque inicialmente se conoc¨ªa como Lenguaje de consulta ingl¨¦s de secuencia o SEQUEL). Se llama as¨ª, ya que se lee casi como el ingl¨¦s. SQL en su forma actual fue popularizado por Relational Software, Inc. (ahora llamado Oracle ).

?Qu¨¦ son los datos no estructurados?

Cada dato que no sea estructurado puede clasificarse como datos no estructurados. Se calcula que en 2025, el 80% de los datos que encontramos ser¨¢n datos no estructurados en forma de texto, audio, imagen o v¨ªdeo¹.

En resumen, los A menudo:

• Nacido digital e impredecible
• Siempre creado y en movimiento
• Combinado, multimodal e interoperable
• Geodistribuido para una mejor protecci¨®n

Los datos no estructurados pueden tener algunos metadatos asociados que, a su vez, pueden tener una estructura. Por ejemplo, un v¨ªdeo puede tener metadatos de resoluci¨®n de v¨ªdeo, tasa de bits, fotogramas por segundo (FPS), propietario del v¨ªdeo, etc. Pero el v¨ªdeo en s¨ª mismo no est¨¢ estructurado. Cuando hay algunos metadatos estructurados asociados con los datos no estructurados, en ocasiones se los conoce como datos semiestructurados.

Si observamos m¨¢s detenidamente el ejemplo de un v¨ªdeo de YouTube, hay algunos metadatos presentes, como la hora de la carga, la fecha de la carga, el n¨²mero de vistas (parciales o completas), el n¨²mero de "me gusta" y "no me gusta", etc. Pero el contenido del t¨ªtulo del v¨ªdeo, la descripci¨®n del v¨ªdeo y el propio v¨ªdeo no est¨¢n estructurados. Tiene un aspecto cualitativo que no puede capturarse ¨²nicamente con n¨²meros.

La base de datos m¨¢s utilizada para los datos no estructurados es NoSQL. NoSQL significa ¡°no solo SQL¡±, lo que indica que la base de datos puede manejar una gama m¨¢s amplia de datos m¨¢s all¨¢ de las capacidades de las bases de datos SQL. No hay esquema o estructura tabular para las bases de datos NoSQL; es solo una colecci¨®n de datos agrupados.

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Almacenamiento de datos no estructurados con UFFO

Dicho esto, aunque los datos no estructurados pueden proporcionar una informaci¨®n significativa con un enorme potencial transformador, hay problemas para resolverlos. La soluci¨®n de almacenamiento UFFO avanzada de Pure, FlashBlade FlashBlade? de É«¿Ø´«Ã½?, ofrece la velocidad asociada con la tecnolog¨ªa de almacenamiento flash, as¨ª como la capacidad de escalar cualquier arquitectura de una manera ¨¢gil. ?Quiere echar un vistazo m¨¢s de cerca? Pure ofrece una prueba gratuita de FlashBlade de Pure para que pueda probar la soluci¨®n sin compromiso.

Cap¨ªtulos adicionales de la Gu¨ªa de macrodatos

1. Big Data frente a datos tradicionales
2. 5 maneras en que los macrodatos ayudan a las empresas a avanzar
3. La relaci¨®n entre los macrodatos y el IoT