Datos semiestructurados: Qué son y por qué son importantes

Los datos semiestructurados se están convirtiendo en un elemento fundamental de las operaciones y estrategias empresariales. Normalmente, los directivos toman decisiones basándose en el análisis de datos almacenados en formularios, hojas de cálculo y bases de datos relacionales, es decir, datos estructurados. Sin embargo, en un entorno empresarial moderno, restringir los datos con formularios y tablas ya no es suficiente.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Aunque los datos estructurados son el tipo más común de datos empresariales que se analizan, no son el tipo más común de información. Los datos estructurados representan sólo entre el 5% y el 10% de la información que las empresas modernas necesitan tratar con regularidad.

La mayor parte de los datos que manejan las empresas son datos no estructurados, principalmente texto e imágenes. Los numerosos documentos, mensajes de correo electrónico, fotos y publicaciones en redes sociales que generamos son ejemplos de datos no estructurados.

Si consideramos los datos estructurados como un extremo de un continuo y los datos no estructurados como el otro extremo, todo lo que hay entre medias son datos semiestructurados. La cantidad de este tipo de datos es cada vez mayor, impulsada por nuevas herramientas como el aprendizaje automático (ML) y nuevos formatos de datos como JavaScript Open Notation (JSON).

Por qué son importantes los datos semiestructurados

Muchos de los datos que antes considerábamos no estructurados se tratan mejor como datos semiestructurados. A diferencia de los datos no estructurados, que son difíciles de extraer para obtener valor empresarial, los datos semiestructurados son más fáciles de recopilar, consultar y analizar. Los datos semiestructurados, respaldados por un modelo de datos personalizado, pueden apoyar mejor la prise de décision empresariales sólidas y generar mayor valor empresarial que los datos no estructurados.

Muchas empresas están pasando de centrarse en productos o clientes concretos a reconocer que forman parte de una o varias redes de productos y servicios. Este cambio de enfoque está generando una necesidad de informatique décisionnelle que va más allá de lo que se puede obtener de las fuentes de datos internas. Los resultados de las fuentes de datos externas que exploran el mercado y la posición de una empresa en ese mercado suelen presentarse en forma de datos semiestructurados. Analizar las tendencias de los datos es esencial para que una empresa pase de analizar lo que fue a obtener información y previsión sobre lo que debe ser.

El análisis de datos semiestructurados también puede aportar una contribución significativa a la gestión de los procesos empresariales. Los procesos empresariales suelen verse constreñidos por las limitaciones impuestas por la recopilación y el análisis de datos. Cuando se combinan con datos semiestructurados y un comportamiento basado en objetivos, los procesos empresariales pueden adaptarse más fácilmente a los mercados e incluso a los segmentos de mercado, y responder mejor a las necesidades y condiciones de los clientes. Cuanto más pueda una empresa acceder a los datos semiestructurados y analizarlos, más podrá perfeccionar sus procesos.

Los conocimientos mejorados que se obtienen del análisis de nuevas fuentes de datos, como los datos semiestructurados, ayudan a los directivos de las empresas a desarrollar operaciones más eficientes y mejoran las posibilidades de éxito de las iniciativas estratégicas. Estas ventajas pueden dar lugar a nuevas ventajas competitivas.

Consideraciones sobre el almacenamiento de datos

Múltiples factores están impulsando la necesidad de almacenamiento y procesamiento de datos adicionales. En el mundo de empresa a consumidor (B2C), el uso de dispositivos digitales para conectarse a una empresa es cada vez mayor. Esto significa más datos directos que recopilar, almacenar y analizar, así como mayores oportunidades de recopilar datos secundarios. Los formularios de opinión, las encuestas y otras herramientas similares generan información específica adicional. Todos estos datos tienden a ser semiestructurados.

La mayoría de los datos estructurados pueden almacenarse, gestionarse y analizarse con un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Para datos sencillos, de una sola tabla, puede bastar con una hoja de cálculo. Sea cual sea la herramienta de gestión elegida, hay que ser capaz de crear modelos de datos que se ajusten al formato de tabla de esa herramienta. A medida que los datos empresariales crecen en volumen y variedad de formas, resulta cada vez más difícil encajar todos los datos en un molde estructurado y relacional.

Más información sobre datos semiestructurados

Un almacén de datos en la nube híbrida como Actian facilita el trabajo con datos semiestructurados mediante la ingesta nativa de datos JSON y su soporte dentro de una base de datos relacional.

Acerca de Actian Corporation

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