¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados tienen un formato estandarizado que permite tanto al software como a las personas acceder a estos de forma eficaz. Por lo general, se trata de datos tabulares con filas y columnas que definen claramente sus atributos. Las computadoras pueden procesar eficazmente los datos estructurados en busca de información dado que se trata de información cuantitativa. Por ejemplo, una tabla estructurada de datos de clientes que contenga columnas (nombre, dirección y número de teléfono) puede proporcionar información, como la cantidad total de clientes, así como el lugar con el mayor número de clientes. Por el contrario, los datos no estructurados, como una lista de publicaciones en redes sociales, resultan más difíciles de analizar.
¿Cuáles son las características de los datos estructurados?
A continuación, se indican algunas características y ejemplos de los datos estructurados.
Atributos definibles
Los datos estructurados tienen los mismos atributos para todos los valores de datos. Por ejemplo, cada registro de reservas puede tener estos atributos: nombre de la reserva, nombre del evento, fecha del evento y cantidad que se reservará.
Atributos relacionales
Las tablas de datos estructurados tienen valores comunes que vinculan entre sí diferentes conjuntos de datos. Por ejemplo, puede relacionar datos de cliente con datos de reserva mediante los campos customer id (ID de cliente) y booking id (ID de reserva). De este modo, puede almacenar datos estructurados de manera conveniente en una base de datos relacional.
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Datos cuantitativos
Los datos estructurados son apropiados para el análisis matemático. Por ejemplo, puede contar y medir la frecuencia de los atributos y llevar a cabo operaciones matemáticas con los datos numéricos.
Almacenamiento
Puede almacenar datos estructurados en bases de datos relacionales y administrarlos con el lenguaje de consulta estructurado (SQL). SQL permite definir un modelo de datos llamado esquema, según el cual se determinan reglas preestablecidas (como campos, formatos y valores) para los datos. Por tanto, se puede almacenar datos estructurados en almacenamientos de datos u otra tecnología de base de datos relacional.
Ejemplos de datos estructurados
A continuación, se indican ejemplos de sistemas de datos estructurados:
- Archivos de Excel
- Bases de datos SQL
- Datos de puntos de venta
- Resultados de formularios web
- Etiquetas de optimización para motores de búsqueda (SEO)
- Directorios de productos
- Control de inventario
- Sistemas de reserva
¿Cuáles son las ventajas de los datos estructurados?
El uso de datos estructurados tiene varias ventajas.
Facilidad de uso
Cualquier persona puede comprender rápidamente y acceder a los datos estructurados. Operaciones como la actualización y modificación de datos estructurados son sencillas. El almacenamiento es eficiente, ya que pueden asignarse valores de datos a unidades de almacenamiento de longitud fija.
Escalabilidad
Los datos estructurados se escalan de manera algorítmica. Puede agregar más almacenamiento y potencia de procesamiento a medida que aumenta el volumen de datos. Los sistemas actuales que procesan datos estructurados pueden escalar varios miles de TB de datos.
Análisis
Los algoritmos de machine learning pueden analizar datos estructurados e identificar patrones comunes de la inteligencia empresarial. Puede usar lenguaje de consulta estructurado (SQL) para generar informes, así como modificar y mantener los datos. Los datos estructurados también son útiles para el análisis de macrodatos.
¿Cuáles son algunos retos de los datos estructurados?
Aunque el uso de datos estructurados por parte de las empresas tiene varias ventajas, también plantea algunos retos.
Uso limitado
La estructura predefinida supone tanto una ventaja como un reto. Los datos estructurados solo pueden utilizarse para su finalidad prevista. Por ejemplo, los datos de reservas pueden proporcionar información sobre las finanzas del sistema de reservas y la popularidad de las reservas. Sin embargo, no pueden desvelar qué campañas de marketing fueron más eficaces a la hora de generar más reservar sin modificaciones adicionales. Deberá agregar datos relacionales sobre compañas de marketing a sus reservas si quiere obtener más información.
Falta de flexibilidad
Modificar el esquema de los datos estructurados puede resultar costoso y exigir muchos recursos a medida que cambian las circunstancias y surgen nuevas relaciones o requisitos.
¿Cuáles son las diferencias entre los datos estructurados y los no estructurados?
Los datos no estructurados son información sin un modelo de datos establecido o son datos que no están ordenados de una manera predefinida. A continuación, se indican ejemplos comunes de datos no estructurados:
- Archivos de texto
- Archivos de video
- Informes
- Correo electrónico
- Imágenes
Las empresas están creando datos a un ritmo exponencial y la gran mayoría (entre el 80 % y el 90 %) son datos no estructurados. Al tratarse de datos cualitativos, se necesitan diferentes tecnologías y estrategias para llevar a cabo un análisis eficiente de los mismos. Por ejemplo, se almacenan datos no estructurados en bases de datos NoSQL y en lagos de datos.
Hay varias diferencias importantes entre los datos estructurados y los no estructurados.
Facilidad de análisis
Una de las ventajas de los datos estructurados es la capacidad que tienen tanto las personas como los programas informáticos de analizar la información. Existen muchas herramientas para que las empresas analicen datos estructurados y esas herramientas son expertas en proporcionar información e inteligencia empresarial. Es mucho más difícil analizar datos que no tengan un modelo de datos predefinido y muy pocas herramientas disponibles en el mercado pueden hacer esto.
Capacidad de búsqueda
Es fácil hacer búsquedas en los datos estructurados ya que siguen diversas reglas predefinidas. En comparación, los datos no estructurados carecen del orden necesario para obtener información empresarial mediante técnicas convencionales de minería de datos. La búsqueda y el análisis de datos no estructurados requieren altos niveles de experiencia y herramientas analíticas avanzadas, como el procesamiento de lenguaje natural y la minería de textos.
Almacenamiento
Dado que la gran mayoría de datos no están estructurados, las empresas necesitan más dinero, espacio y recursos para su almacenamiento. Por el contrario, los datos estructurados tienen un proceso de almacenamiento más optimizado. Los datos estructurados y los no estructurados se almacenan habitualmente en diferentes entornos, almacenamientos de datos y lagos de datos.
Almacenamiento de datos
Los datos estructurados se almacenan normalmente en un almacenamiento de datos, que sirve de repositorio central para los datos empresariales. Los almacenamientos de datos obtienen datos de múltiples recursos estructurados, entre los que se incluyen bases de datos y sistemas transaccionales. Se utilizan principalmente para el almacenamiento de datos, pero las empresas también los utilizan para analizar datos y desarrollar inteligencia empresarial. Pueden admitir análisis de datos a gran escala hechos por cientos de usuarios empresariales.
Más información sobre los almacenamientos de datos »
Lago de datos
Un lago de datos es un repositorio central usado para almacenar datos no estructurados sin procesar. Los lagos de datos pueden almacenar datos no estructurados a escala. Muchas empresas actuales los necesitan para crear grandes cantidades diarias de datos. Un lago de datos almacena datos relacionales de aplicaciones empresariales y datos no relacionales de aplicaciones móviles, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y redes sociales.
¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados?
Los datos semiestructurados son una categoría intermedia entre los datos estructurados y los no estructurados. Los datos semiestructurados no pueden considerarse datos totalmente estructurados porque carecen de un modelo de datos relacional o tabular específico. No obstante, incluyen metadatos que se pueden analizar, como etiquetas y otros marcadores.
Es más fácil obtener información de los datos semiestructurados que de los no estructurados. Sin embargo, la información que contienen no es exhaustiva ni se adhieren a un modelo de datos predefinido del modo en que lo hacen los datos estructurados.
A continuación, se indican ejemplos comunes de datos semiestructurados:
- JSON
- XML
- Archivos de páginas web
- Correo electrónico
- Archivos comprimidos
¿Cómo puede ayudar AWS con los datos estructurados?
Con Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) puede configurar, administrar y escalar bases de datos relacionales. Es una recopilación de servicios administrados que pueden administrarse en las instalaciones con AWS Outposts. Se incluyen los siguientes servicios:
- Amazon Aurora con compatibilidad con MySQL
- Amazon Aurora con compatibilidad con PostgreSQL
- Amazon RDS para MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS para SQL Server
Puede crear aplicaciones web y móviles, pasar a bases de datos administradas, mejorar la eficiencia de las bases de datos existentes y liberarse de las bases de datos heredadas.
Con Amazon RDS también puede hacer lo siguiente:
- Migrar datos sin rediseñar las aplicaciones
- Dedicar menos tiempo a la administración de bases de datos
- Reducir el gasto operativo y de capital
- Centrarse en la innovación
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