Los datos estructurados son un componente esencial para todas las empresas modernas. En esta publicación de blog, discutiremos qué son esos datos estructurados, ofreceremos algunos ejemplos, explicaremos qué puedes hacer con ellos y finalmente diremos por qué es una buena idea combinarlos luego con datos no estructurados.

Definir los datos estructurados

Definimos datos estructurados de esta manera:

Datos configurados de tal forma que extraer información de ellos es simple. A menudo se integran en una base de datos. Se presentan de manera ordenada, lo que facilita el análisis.

El formateo es una parte clave de los datos estructurados: cada campo se adhiere a reglas particulares (por ejemplo, si se trata de una fecha, un porcentaje o una moneda).

Durante mucho tiempo, los datos estructurados fueron la forma dominante en la que se almacenaron los datos, ya que eran más fáciles de leer por la tecnología disponible.

Pero a medida que pasa el tiempo, los datos no estructurados se están convirtiendo en una parte más importante de los análisis realizados por las organizaciones. Son cada vez más los softwares que ayudan a las empresas en esta tarea.

Ejemplos de datos estructurados

Estos son algunos ejemplos de datos estructurados:

  • El resultado de los cuestionarios de opción múltiple
  • Datos de ventas que se han recopilado de manera uniforme
  • El resultado de los datos que se ingresan en un formulario de un sitio web
  • Información de contacto del cliente (si se recopila de manera uniforme)
  • Conjuntos de datos preexistentes que ya están formateados

Trabajar con datos estructurados

Lo mejor de los datos estructurados es que están listos para ser analizados y el análisis es bastante fácil en comparación con los datos no estructurados.

Como su nombre indica, vienen en un paquete uniforme y ordenado que un analista puede buscar y manipular fácilmente.

Por ejemplo, son muy útiles si lo que quieres es ordenar datos numéricamente, alfabéticamente o por fecha, porque todos los datos en una sección particular se ajustan a ese formato.

Este no es el caso de los datos no estructurados, ya que un campo podría tener todo tipo de datos (números, letras, emojis, imágenes o una combinación de todos ellos).

Aquí contamos brevemente los pros y los contras:

Datos estructurados: los pros y los contras

Pros Contras
Son fáciles de analizar (si los comparas con los datos no estructurados). Por esto, emplearás menos tiempo. En los datos, como en la vida, no todo cabe en una caja ordenada y uniforme. Los tipos de datos que puedes recabar de forma ordenada son limitados.
Los ordenadores pueden leer y gestionar fácilmente datos estructurados, ya que esta práctica se ha desarrollado durante mucho tiempo. Hay más datos desestructurados que estructurados ahí fuera. Ignorar los desestructurados es perderte una parte importante de la fotografía general.

Reunir conjuntos diferentes de datos

Hemos hablado sobre por qué los datos estructurados son geniales, pero no hemos hablado en absoluto sobre la utilidad de los datos no estructurados.

Estos últimos requieren mucha más búsqueda y procesamiento. Pero eso no significa que no tengan valor. En esta guía (disponible en inglés) hablamos sobre los beneficios de reunir conjuntos de datos estructurados y no estructurados. No te la pierdas :)