¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y datos no estructurados?
Los datos estructurados y los datos no estructurados son dos categorías amplias de datos recopilables. Los datos estructurados son datos que se ajustan perfectamente a las tablas de datos e incluyen tipos de datos discretos, como números, texto breve y fechas. Los datos no estructurados no caben perfectamente en una tabla de datos debido a su tamaño o naturaleza, como los archivos de audio y video y los documentos de texto de gran tamaño. A veces, los datos numéricos o textuales pueden no estar estructurados porque modelarlos como una tabla es ineficiente. Por ejemplo, los datos de los sensores representan un flujo constante de valores numéricos, pero crear una tabla con dos columnas (marca de tiempo y valor del sensor) sería ineficaz y poco práctico. Tanto los datos estructurados como los no estructurados son esenciales en la analítica moderna.
Diferencias clave: datos estructurados frente a datos no estructurados
Puede modelar datos estructurados como una tabla con filas y columnas. Cada columna tiene un atributo (como la hora, la ubicación y el nombre) y cada fila es un registro único con valores de datos asociados a cada atributo. Los datos no estructurados no siguen ninguna regla predeterminada.
A continuación, se mencionan más diferencias entre los datos estructurados y los datos no estructurados.
Formato de datos
Los datos estructurados siempre deben cumplir con un formato estricto, conocido como modelo o esquema de datos predefinido. Los datos no estructurados no se ajustan a un esquema. El formato prescrito para los datos no estructurados puede ser tan simple como exigir que todas las grabaciones de las reuniones estén en formato MP3 o que todos los eventos del sistema se recopilen en un almacén determinado.
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Almacenamiento de datos
Tanto los datos estructurados como los no estructurados pueden residir en varios tipos de almacenes de datos. La elección del tipo de almacenamiento correcto depende de las cualidades y atributos inherentes de los datos, del motivo por el que se recopilan los datos y de los tipos de análisis requeridos.
Entre los ejemplos de almacenes de datos estructurados se incluyen las bases de datos relacionales, las bases de datos espaciales y los cubos OLAP. Las grandes colecciones de almacenes de datos estructurados se denominan almacenamiento de datos. Algunos ejemplos de almacenes de datos no estructurados son los sistemas de archivos, los sistemas de administración de activos digitales (DAM), los sistemas de administración de contenido (CMS) y los sistemas de control de versiones. Las grandes colecciones de almacenes de datos no estructurados se denominan lagos de datos.
Algunos almacenes de datos que se suelen utilizar para datos estructurados también pueden almacenar datos no estructurados y viceversa.
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Análisis de datos
Por lo general, es más fácil organizar, limpiar, buscar y analizar datos estructurados. Cuando los datos tienen un formato estricto, puede usar la lógica de programación para buscar y localizar entradas de datos específicas, así como para crear, eliminar o editar entradas. La automatización de la administración de datos y el análisis de datos estructurados es más eficiente.
Los datos no estructurados no tienen atributos predefinidos, por lo que es más difícil buscarlos y organizarlos. Por lo general, los datos no estructurados requieren algoritmos complejos para preprocesarlos, manipularlos y analizarlos.
Tecnologías: datos estructurados frente a datos no estructurados
El tipo de tecnología que se utiliza tanto con los datos estructurados como con los no estructurados depende del tipo de almacenamiento de datos utilizado. Por lo general, los almacenes de datos estructurados ofrecen análisis en la base de datos y los almacenes de datos no estructurados no. Esto se debe a que los datos estructurados cumplen con reglas de manipulación conocidas y repetibles gracias a su formato, mientras que el formato de los datos no estructurados es más diverso y complejo.
Hay varias tecnologías que se utilizan para analizar ambos tipos de datos. Las consultas de los datos mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL) son la base fundamental del análisis de datos estructurados. Puede aplicar otras técnicas y herramientas, como la visualización y el modelado de datos, la manipulación mediante programación y el machine learning (ML).
En el caso de los datos no estructurados, el análisis suele implicar una manipulación mediante programación y un ML más complejos. Puede acceder a estos análisis a través de varias bibliotecas de lenguajes de programación y herramientas específicamente diseñadas que utilizan inteligencia artificial (IA). Por lo general, los datos no estructurados requieren un procesamiento previo para que se ajusten a un formato específico.
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Desafíos: datos estructurados frente a datos no estructurados
Los desafíos de usar datos estructurados suelen ser mínimos en comparación con los de los datos no estructurados. Esto se debe a que las computadoras, las estructuras de datos y los lenguajes de programación pueden entender más fácilmente los datos estructurados. Por el contrario, para comprender y administrar los datos no estructurados, los sistemas informáticos primero deben dividirlos en datos comprensibles.
Datos estructurados
En cualquier organización o grupo complejo, los datos estructurados se vuelven difíciles de administrar cuando el número de relaciones en una base de datos relacional aumenta de forma significativa. Con tantos enlaces entre bases de datos y puntos de datos, el desarrollo de consultas para los datos puede resultar bastante complejo. Otros desafíos incluyen:
- Cambios en el esquema de datos
- Ajuste de los datos asociados del mundo real a un formato estructurado
- Integración de múltiples orígenes de datos estructurados diferentes
Datos no estructurados
Los datos no estructurados suelen plantear dos grandes desafíos:
- Almacenamiento, porque los datos suelen ser más grandes que los datos estructurados.
- Análisis, porque no es tan sencillo como analizar datos estructurados.
Si bien puede realizar algunos análisis mediante técnicas como la búsqueda por palabras clave y la coincidencia de patrones, el ML se asocia con frecuencia a datos no estructurados, como el reconocimiento de imágenes y el análisis de opiniones.
Otros desafíos pueden incluir:
- Procesamiento previo para extraer datos estructurados o semiestructurados
- Procesamiento multiformato
- Potencia de procesamiento requerida para el análisis
Cuándo usarlos: datos estructurados frente a datos no estructurados
Tanto los datos estructurados como los no estructurados se recopilan y utilizan ampliamente en todos los sectores, organizaciones y aplicaciones. El mundo digital se basa en ambas formas de datos, que luego se analizan y utilizan para la búsqueda de respuestas, procesos de toma de decisiones, predicciones, reflexiones, aplicaciones generativas y más. Si bien los datos estructurados se utilizan normalmente para datos cuantitativos y los datos no estructurados se utilizan para datos cualitativos, no siempre es así.
Datos estructurados
Los datos estructurados son especialmente útiles cuando se trata de datos numéricos discretos. Entre los ejemplos de este tipo de datos se incluyen las operaciones financieras, las cifras de ventas y marketing y la modelización científica. También puede usar datos estructurados en cualquier caso en el que se requieran registros con varios campos de texto, numéricos y enumerados de entrada corta, como registros de recursos humanos, listas de inventario y datos de vivienda.
Datos no estructurados
Los datos no estructurados se utilizan cuando se requiere un registro y los datos no caben en un formato de datos estructurado. Entre los ejemplos se incluyen la videovigiliancia, los documentos de las empresas y las publicaciones en las redes sociales. También puede usar datos no estructurados cuando no sea eficiente almacenarlos en un formato estructurado, como los datos de los sensores de Internet de las cosas (IoT), los registros de los sistemas informáticos y las transcripciones de los chats.
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Datos semiestructurados
Los datos semiestructurados son una categoría intermedia entre los datos estructurados y los no estructurados. Por ejemplo, un almacén de videos puede tener etiquetas de datos estructurados asociadas a cada archivo, como la fecha, la ubicación y el tema. Los metadatos de los archivos multimedia indican que se trata, por naturaleza, de datos semiestructurados. La combinación de tipos de datos estructurados y no estructurados es lo que hace que los datos sean semiestructurados. El uso de datos semiestructurados en lugar de datos no estructurados sin procesar puede hacer que el análisis de los datos no estructurados subyacentes sea más rápido y sencillo.
Resumen de las diferencias: datos estructurados frente a datos no estructurados
| Datos estructurados |
Datos no estructurados |
|
| ¿Qué es? |
Datos que se ajustan a un esquema o modelo de datos predefinido. |
Datos sin un modelo subyacente para discernir los atributos. |
| Ejemplo básico |
Una tabla de Excel. |
Una colección de archivos de video. |
| Ideales para |
Una colección asociada de valores numéricos y de texto discretos, cortos y no continuos. |
Una colección asociada de datos, objetos o archivos en la que los atributos cambian o se desconocen. |
| Tipos de almacenamiento |
Bases de datos relacionales, bases de datos de gráficos, bases de datos espaciales, cubos OLAP y más. |
Sistemas de archivos, sistemas DAM, CMS, sistemas de control de versiones y más. |
| Mayor beneficio |
Son más fáciles de organizar, limpiar, buscar y analizar. |
Pueden analizar datos que no se pueden convertir fácilmente en datos estructurados. |
| Mayor desafío |
Todos los datos deben ajustarse al modelo de datos prescrito. |
Pueden ser difíciles de analizar. |
| Técnica de análisis principal |
Consultas SQL. |
Varía. |
¿Cómo puede ayudarlo AWS con sus requisitos de datos estructurados y no estructurados?
Las soluciones de almacenamiento y análisis de datos de Amazon Web Services (AWS) se encuentran entre las más innovadoras y potentes del mundo. Estas soluciones están disponibles comercialmente para organizaciones de todos los tamaños en todos los sectores. AWS ofrece una gama completa de soluciones modernas y avanzadas de almacenamiento, transformación y análisis, junto con herramientas de flujo de trabajo, integración y administración para datos estructurados y no estructurados. Las soluciones son modulares y están diseñadas para arquitecturas híbridas y multinube. Por ejemplo, puede utilizar:
- Amazon Athena para un análisis escalable y sin servidor de bases de datos operativas, almacenamiento de datos, macrodatos, ERP, datos multinube y datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3);
- Amazon Aurora como base de datos MySQL y PostgreSQL de alto rendimiento nativo en la nube;
- Amazon EMR para ejecutar y escalar Apache Spark, Presto, Hive y otras cargas de trabajo de macrodatos;
- Amazon Redshift para el almacenamiento de datos y para analizar datos estructurados y semiestructurados, como transacciones, secuencias de clics, telemetría de IoT y registros de aplicaciones;
- Amazon S3 con AWS Lake Formation para crear lagos de datos para su análisis;
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para operaciones de almacenamiento de datos y escalabilidad de bases de datos relacionales basadas en la nube.
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