Datos estructurados: Qué son, ventajas y ejemplos

En esta guía le explicaremos que son los datos estructurados y los datos no estructurados, para que sirven, características, ventajas, desventajas, usos y más.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son información digital organizada en un formato estructurado. Permite a los ordenadores acceder, gestionar y procesar los datos más fácilmente.

Los datos estructurados suelen estructurarse mediante tablas u otras formas similares de categorizar la información.

Características, ventajas y desventajas de los datos estructurados

Los datos estructurados tienen algunas ventajas significativas sobre los no estructurados.

• Es más fácil buscar, almacenar y recuperar datos estructurados porque están estructurados de forma predecible y coherente.
• Además, los ordenadores pueden manipular y analizar fácilmente los datos estructurados.
• Los datos estructurados también ocupan menos espacio de almacenamiento que los no estructurados debido a su formato estructurado.
• Sin embargo, los datos estructurados también pueden ser rígidos e inflexibles. Es difícil añadir nuevos elementos o cambiar los existentes en los datos estructurados, ya que tienen una estructura fija.

¿Cuáles son los tipos de datos estructurados?

Los tipos de datos estructurados más utilizados son el texto, los números, las fechas y los valores booleanos.

• Los datos estructurados de texto incluyen palabras o frases que pueden buscarse en una base de datos.
• Los datos estructurados numéricos incluyen valores numéricos como precios o códigos de producto.
• Los datos estructurados de fechas se utilizan para almacenar información sobre la fecha y la hora en que ocurrió algo.
• Los datos estructurados booleanos se refieren a valores verdaderos o falsos, como si un artículo está en stock o no.

Ejemplos de datos estructurados

Los datos estructurados se utilizan en numerosas aplicaciones. Algunos ejemplos comunes son:

• Bases de datos, como las relacionales bases de datos, que almacenan datos estructurados en tablas.
• Hojas de cálculo, como Microsoft Excel o Google Sheets, que son colecciones estructuradas de números y texto.
• Archivos de registro de servidores y aplicaciones que contienen información estructurada sobre usuarios y eventos.
• Sensores que generan flujos de datos estructurados para medir fenómenos físicos como la temperatura o la presión atmosférica.
• Marcarque utilizan datos estructurados para almacenar y organizar marcadores.

Base de datos relacional y datos estructurados: ¿Cómo se unen?

Los datos estructurados y las bases de datos relacionales van de la mano. Las bases de datos relacionales son colecciones estructuradas de datos estructurados que pueden utilizarse para almacenar y organizar grandes cantidades de información estructurada.

Las bases de datos relacionales facilitan el acceso, la gestión y el análisis de datos estructurados porque tienen una estructura fija y están optimizadas para un almacenamiento y una recuperación eficaces.

¿Por qué una empresa necesita datos estructurados?

Las organizaciones suelen utilizar datos estructurados porque son más fiables, eficientes y rentables que los datos no estructurados. El formato estructurado de los datos estructurados permite a las organizaciones almacenar, buscar, recuperar y analizar los datos con facilidad.

Además, los datos estructurados son más seguros que los no estructurados debido a su formato estructurado. Esto hace que sea más difícil modificar o eliminar datos estructurados. Los datos estructurados también ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más informadas al proporcionarles información estructurada sobre sus clientes, empleados y productos.

¿Qué son datos no estructurados (Unstructured Data)?

Los datos no estructurados son información digital que no tiene un formato estructurado. Suelen consistir en archivos de texto, imágenes, audio y vídeo.

Características, ventajas y desventajas de los datos no estructurados

Los datos no estructurados tienen algunas ventajas significativas sobre los estructurados.

• Son más flexibles y dinámicos que los datos estructurados porque no tienen una estructura fija. Esto facilita la adición de nuevos elementos o la modificación de los existentes en los datos no estructurados.
• Además, los datos no estructurados pueden contener una mayor variedad de información que los estructurados.
• Sin embargo, los datos no estructurados son más difíciles de almacenar y buscar que los estructurados porque no tienen un formato estructurado.

¿Cuáles son los tipos de datos no estructurados?

Los tipos más comunes de datos no estructurados son texto, audio, vídeo, imágenes y formatos de documentos estructurados como los PDF.

Ejemplos de datos no estructurados

Los datos no estructurados se utilizan en numerosas aplicaciones. Algunos ejemplos comunes son:

• Publicaciones en redes sociales, que contienen mensajes estructurados, imágenes, vídeos y otros tipos de contenido.
• Imágenes y vídeos, que suelen ser archivos no estructurados.
• Documentos de texto, como correos electrónicos o notas, que contienen texto estructurado.
• Grabaciones de voz que contienen habla estructurada.
• Contenido almacenado en una página web en formato html.

¿Por qué necesita una empresa datos no estructurados?

Las organizaciones suelen utilizar datos no estructurados para obtener información sobre sus clientes, productos y operaciones.

• Los datos no estructurados pueden proporcionar a las organizaciones información valiosa que los datos estructurados no pueden ofrecer. Por ejemplo, los datos no estructurados pueden revelar sentimientos y preferencias de los clientes que los datos estructurados no pueden revelar.
• Además, los datos no estructurados suelen ser más complejos que los estructurados y pueden contener información más detallada sobre los temas que tratan. Esto los hace ideales para tareas como análisis de texto, reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, big data y procesamiento del lenguaje natural.

Diferencias fundamentales entre los datos estructurados y los no estructurados

1. Los datos estructurados se organizan y estructuran de forma que sea más fácil acceder a ellos, gestionarlos y procesarlos, mientras que los datos no estructurados no están estructurados.
2. Los datos estructurados ocupan menos espacio de almacenamiento que los no estructurados debido a su formato estructurado.
3. Los datos estructurados son más seguros que los no estructurados porque estructurados de forma que sea más difícil modificarlos o borrarlos.
4. Los datos estructurados son más fáciles de buscar, almacenar y recuperar gracias a su formato estructurado.
5. Los datos no estructurados suelen consistir en archivos de texto, imágenes, audio y vídeo, que son más difíciles de procesar que los estructurados.

Datos estructurados o datos no estructurados: ¿Cuál deberían usar las empresas?

Tanto los datos estructurados como los no estructurados tienen sus propias ventajas e inconvenientes. El tipo de datos que debe utilizar una organización depende de los tipos de información que busque y de sus necesidades específicas.

Por ejemplo, los datos estructurados son adecuados para tareas como transacciones financieras o análisis de ventas, mientras que los datos no estructurados funcionan mejor para análisis de texto, imágenes que los datos estructurados no pueden ofrecer.

Las organizaciones también deben tener en cuenta la seguridad, los costes y el tiempo a la hora de decidir qué tipo de datos utilizar. En última instancia, la decisión depende de las necesidades específicas y del presupuesto de la organización.

Conclusión

La tecnología avanza a pasos gigantes y con ello, ofrece nuevas soluciones para las empresas y cualquier negocio que suela aprovechar estos avances.

Tanto los datos estructurados como los no estructurados pueden ofrecer información valiosa a las organizaciones, por lo que es importante comprender las diferencias entre datos estructurados y no estructurados y elegir el tipo que mejor se adapte a sus necesidades y cada dato de su organización.

Comprender las ventajas y desventajas de cada uno ayudará a las empresas a sacar el máximo partido de sus recursos de datos.