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La administraci¨®n de datos no estructurados es la recopilaci¨®n, el almacenamiento, el mantenimiento, el monitoreo y el procesamiento de datos que no est¨¢n predefinidos y no se almacenan f¨¢cilmente en tablas de bases de datos, como una hoja de c¨¢lculo de Excel.?

?Qu¨¦ son exactamente los datos no estructurados?

Muchos de los datos actuales, de hecho, hasta un estimado del 90 % de los datos empresariales seg¨²n expertos, no est¨¢n estructurados, lo que significa que no se ajustan a ning¨²n modelo o esquema de datos tradicional, como una base de datos relacional t¨ªpica (piense en las columnas y filas organizadas de una hoja de c¨¢lculo de Excel).?

Los datos no estructurados pueden generarse mediante actividades humanas o m¨¢quinas, e incluyen texto en documentos de Word, contenido de correo electr¨®nico, archivos de imagen y video, contenido de redes sociales, presentaciones de PowerPoint, im¨¢genes satelitales, registros de datos de tel¨¦fonos m¨®viles y conversaciones grabadas, etc.?

Datos no estructurados frente a datos estructurados

Los datos estructurados pueden organizarse en hojas de c¨¢lculo ordenadas y ordenadas, e hist¨®ricamente han sido mucho m¨¢s f¨¢ciles de administrar que los datos no estructurados. Incluye informaci¨®n 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 mencion¨® anteriormente, pero tambi¨¦n difieren de los datos estructurados en la forma en que se usan. Es m¨¢s cualitativo que cuantitativo y tiende a representar ideas, pensamientos y sentimientos m¨¢s que valores y n¨²meros relacionales simples.

Si bien puede ser m¨¢s dif¨ªcil de administrar que los datos estructurados, los datos no estructurados contienen una gran cantidad de informaci¨®n valiosa en su interior. Imagine poder ver los datos no estructurados y identificar los mejores momentos del d¨ªa para atraer clientes en las ¨¢reas de compras minoristas o analizar datos de conducci¨®n en tiempo real y datos meteorol¨®gicos juntos para determinar c¨®mo, cu¨¢ndo y por qu¨¦ se realiza una copia de seguridad del tr¨¢fico de la ciudad. ?O qu¨¦ suceder¨ªa si pudiera ver el contenido de las redes sociales para ver c¨®mo sus clientes responden a un lanzamiento de productos reciente o c¨®mo fluct¨²a la reputaci¨®n de su marca debido a un retiro de productos? Ese es el poder de los datos no estructurados.?

An¨¢lisis de Big Data y datos no estructurados

Los datos no estructurados son el tipo de datos m¨¢s com¨²n que las organizaciones desean analizar hoy en d¨ªa. Al igual que en los ejemplos anteriores, el an¨¢lisis de datos no estructurados con sistemas de an¨¢lisis de datos que ofrecen una potencia seria de reducci¨®n de n¨²meros y funciones de AI y aprendizaje autom¨¢tico puede llevar a resultados incre¨ªbles que ning¨²n humano podr¨ªa haber descubierto tan r¨¢pido, o en absoluto. Las aplicaciones de an¨¢lisis de datos pueden analizar varios flujos de datos no conectados, como cifras de ventas del a?o pasado, datos meteorol¨®gicos, actividad en redes sociales, eventos de noticias recientes y mucho m¨¢s, para encontrar patrones y correlaciones nunca antes considerados. Con el conocimiento de estos patrones, las organizaciones pueden encontrar formas m¨¢s efectivas de personalizar las experiencias del consumidor, ofrecer servicios mejores y m¨¢s eficientes, crear nuevos flujos de ingresos, responder m¨¢s r¨¢pidamente a las tendencias del cliente y del mercado, y las demandas en evoluci¨®n, y m¨¢s.

Herramientas de an¨¢lisis y administraci¨®n y bases de datos para datos no estructurados

Si bien los datos no estructurados son m¨¢s 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 m¨¢s de cerca las herramientas de an¨¢lisis y administraci¨®n de datos y las bases de datos que hacen que los datos no estructurados sean menos complejos.?

Herramientas populares de an¨¢lisis de datos no estructurados

Las mejores herramientas de an¨¢lisis de datos para datos no estructurados generalmente incluyen funciones de AI y aprendizaje autom¨¢tico. Tambi¨¦n suelen estar equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP), que es un tipo de inteligencia artificial que puede analizar y analizar informaci¨®n no estructurada sin un formato tradicionalmente definido. Estas herramientas pueden analizar el contenido de correos electr¨®nicos, redes sociales, registros de asistencia al cliente y mucho m¨¢s para comprender el contexto y la importancia de los datos. Otras caracter¨ªsticas incluyen miner¨ªa de texto, an¨¢lisis forense de contenido, an¨¢lisis de autor¨ªa y estilmetr¨ªa de texto.

Algunas de las herramientas de an¨¢lisis de datos m¨¢s populares para datos no estructurados incluyen:?

• Gr¨¢ficos de MongoDB: Proporciona visualizaciones robustas para obtener informaci¨®n en tiempo real y an¨¢lisis integrados.
• Potencie la BI de Microsoft: Ofrece integraci¨®n de datos y visualizaciones robustas para obtener m¨¢s informaci¨®n
• Apache Hadoop: Tiene un conjunto de herramientas que facilita el an¨¢lisis y an¨¢lisis de conjuntos de datos complejos.
• Apache Spark: Ofrece procesamiento r¨¢pido para an¨¢lisis en tiempo real
• Tableau: Proporciona visualizaciones potentes y es bueno para usuarios no t¨¦cnicos
• MonkeyLearn: Sirve como una herramienta integral e integral para la visualizaci¨®n y el an¨¢lisis de datos.
• RapidMiner: Ofrece una plataforma s¨®lida para crear modelos de datos predictivos
• KNIME: Es una oferta de c¨®digo abierto que permite un alto grado de personalizaci¨®n avanzada

Bases de datos no estructuradas populares

Como se mencion¨® 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 mayor¨ªa 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 gr¨¢ficos.?

Algunas de las principales bases de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados son:?

• MongoDB: Esta es la base de datos de documentos m¨¢s com¨²nmente utilizada y proporciona una vista ¨²nica de todos los datos almacenados.
• Apache Cassandra: Este es un sistema de base de datos de c¨®digo abierto, distribuido y basado en columnas que es muy escalable y r¨¢pido.
• ElasticSearch: Debido a que este sistema de base de datos NoSQL distribuido de c¨®digo abierto puede almacenar y buscar vol¨²menes masivos de datos y utiliza coincidencias difusas (o devuelve resultados que coinciden aproximadamente con un t¨¦rmino de b¨²squeda), es ideal para la b¨²squeda 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 d¨ªa con facilidad.
• Apache HBase: Otro sistema de base de datos distribuida de c¨®digo abierto altamente escalable, funciona mejor con grandes vol¨²menes de datos (al menos petabytes) y proporciona acceso a datos aleatorios y en tiempo real.
• Neo4j: Esta base de datos basada en gr¨¢ficos es adecuada para aplicaciones de an¨¢lisis de big data y, a menudo, es la base de datos de elecci¨®n en casos de uso que incluyen gr¨¢ficos de conocimiento, administraci¨®n de redes, detecci¨®n de fraude, personalizaci¨®n y m¨¢s.
• Redis: Este almacenamiento de datos en memoria de c¨®digo abierto se puede usar como cach¨¦, agente de mensajes y base de datos, lo que ofrece un rendimiento r¨¢pido.
• OrientDB: Este proyecto de c¨®digo abierto combina documentos y gr¨¢ficos en una ¨²nica base de datos y ofrece operaciones r¨¢pidas de lectura/escritura.

Herramientas populares de administraci¨®n 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 h¨¢galos accesibles y con capacidad de b¨²squeda: 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 soluci¨®n 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 m¨¢s. Hay varias herramientas para elegir, entre ellas OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite y Data Ladder.
• Visualice sus datos no estructurados: como ¡°una forma de representar la informaci¨®n gr¨¢ficamente, destacando patrones y tendencias en los datos y ayudando al lector a lograr resultados r¨¢pidos¡±. Como forma parte del an¨¢lisis de datos, muchas de las herramientas de an¨¢lisis mencionadas anteriormente pueden ayudarlo a visualizar sus datos. Otras soluciones incluyen Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio y Qlik Sense.??

Administraci¨®n de datos estructurados frente a no estructurados: una comparaci¨®n

Ya hemos mencionado c¨®mo los datos estructurados difieren de los datos no estructurados en general, pero ahora veamos m¨¢s de cerca en qu¨¦ se diferencia la administraci¨®n de ellos.?

La ventaja de los datos estructurados es que se analizan f¨¢cilmente mediante aplicaciones de aprendizaje autom¨¢tico. Su naturaleza organizada facilita la manipulaci¨®n y la consulta. Los datos estructurados tambi¨¦n son m¨¢s f¨¢ciles de usar para las personas que no son cient¨ªficos de datos, y existen muchas soluciones maduras y bien examinadas hoy en d¨ªa 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 configuraci¨®n organizada de los datos puede dificultar el cambio m¨¢s adelante. Debido a que se ajusta a una estructura predefinida, esa informaci¨®n generalmente solo puede utilizarse para su prop¨®sito previsto originalmente. Adem¨¢s, los datos estructurados generalmente se almacenan en almacenes de datos, que son r¨ªgidos y altamente definidos. Eso hace que sea costoso en t¨¦rminos de tiempo y esfuerzo cuando una organizaci¨®n quiere usar esos datos estructurados de manera diferente.?

Por otro lado, los datos no estructurados no se almacenan en ning¨²n 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. Adem¨¢s, debido al hecho de que no est¨¢ predefinido, la recopilaci¨®n de datos no estructurados suele ser r¨¢pida y f¨¢cil. 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 vol¨²menes masivos de datos.?

Sin embargo, la desventaja de los datos no estructurados es que generalmente es m¨¢s complicado y complejo prepararlos y analizarlos. Requiere cient¨ªficos de datos capacitados que sepan c¨®mo limpiar y usar los datos, y que tambi¨¦n comprendan c¨®mo se relacionan varios conjuntos de datos con otros. Los datos no estructurados tambi¨¦n requieren herramientas m¨¢s especializadas para analizar y analizar. Si bien las soluciones est¨¢n madurando hoy en d¨ªa, siguen siendo ¡°m¨¢s j¨®venes¡± que las herramientas para analizar datos estructurados y tienen formas de adaptarse a las capacidades a las que la industria est¨¢ acostumbrada con la manipulaci¨®n y el an¨¢lisis de datos estructurados.

Por qu¨¦ es m¨¢s dif¨ªcil administrar datos no estructurados

Los datos no estructurados son m¨¢s dif¨ªciles de administrar porque, bueno, no est¨¢n estructurados. Eso lleva a una gran cantidad de problemas que ya mencionamos en secciones anteriores. Es m¨¢s dif¨ªcil organizar, analizar, procesar, almacenar y recuperar. Consultar, o buscar, los datos tambi¨¦n es m¨¢s dif¨ªcil 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 tambi¨¦n puede ser un problema con los datos no estructurados, ya que los sistemas de almacenamiento tradicionales requieren que las organizaciones agreguen m¨¢s discos o nodos de almacenamiento al sistema para escalar. Ese modelo de escalabilidad horizontal no es infinito y tambi¨¦n 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 identificaci¨®n ¨²nica para facilitar el acceso y la recuperaci¨®n de datos. El almacenamiento de datos no estructurados tambi¨¦n 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 m¨¢s dif¨ªciles de administrar y usar que los datos estructurados, vale la pena el esfuerzo adicional. Los datos no estructurados est¨¢n ricos en patrones ocultos e informaci¨®n que pueden darle a su organizaci¨®n formas nuevas e innovadoras de competir y tener ¨¦xito en el mercado cada vez m¨¢s feroz de la actualidad.