Datos estructurados: Qué son, ventajas y ejemplos

Un dato es un recurso de valor para las organizaciones en todo el mundo.  Por ello, es importante que las empresas los gestionen    de forma organizada y completa.

Los datos estructurados ofrecen ventajas importantes pero es necesario que conozcas también las desventajas antes de tomar una decisión.

Así que en este artículo conocerás que son los datos estructurados y cómo son empleados por los negocios.

¿Qué son datos estructurados?

Los datos estructurados son información organizada a la que una máquina puede acceder y procesar fácilmente. Suelen presentarse en formato tabular, con columnas (variables) y filas (registros).

Los datos estructurados suelen almacenarse en bases de datos u hojas de cálculo con arreglo a normas específicas, lo que facilita su comprensión y procesamiento por parte de los ordenadores.

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¿Por qué una empresa necesita datos estructurados?

Los datos estructurados son increíblemente valiosos para las empresas porque les permiten analizar y utilizar la información de forma más eficiente.

Pueden utilizarse para identificar tendencias, optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y tomar mejores decisiones.

Por ejemplo, los datos estructurados pueden ayudar a los profesionales del marketing a segmentar audiencias en función de criterios específicos como la edad, el sexo y la ubicación y les permite dirigirse al cliente adecuado en el momento oportuno.

Además, los datos estructurados pueden utilizarse para realizar un seguimiento de las interacciones con los clientes y desarrollar mejores estrategias de marketing.

Características de los datos estructurados

Los datos estructurados tienen algunas características clave:

1. Están organizados según normas específicas, lo que facilita su interpretación y procesamiento por parte de las máquinas.

2. Pueden almacenarse en bases de datos u hojas de cálculo.

3. Siguen una serie de normas que definen cómo debe estructurarse la información, por ejemplo el número de columnas, los tipos de datos y las etiquetas de los campos.

4. Pueden consultarse mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL) y otros lenguajes de consulta para acceder a la información que se necesita de forma eficaz.

Ventajas de los datos estructurados

Al aprovechar las ventajas de los datos estructurados, las empresas pueden aumentar la eficiencia y precisión de sus operaciones. Estas son algunas de ellas:

1. Fácil acceso: los datos estructurados son fáciles de buscar, ordenar y filtrar en función de criterios específicos. Esto hace que sea mucho más fácil encontrar rápidamente la información relevante que necesitas.

2. Más fáciles de analizar: Los datos estructurados pueden organizarse de forma que resulte más sencillo para los ordenadores.

3. Ahorro de tiempo: Los datos estructurados facilitan la automatización de tareas, lo que se traduce en menos trabajo manual y más tiempo para otras actividades.

4. Ahorro de costos: Los datos estructurados pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, lo que se traduce en mayor eficacia y ahorro de costes.

5. Mayor precisión: los datos estructurados pueden ayudar a reducir errores, ya que son más fiables que los no estructurados.

6. Mayor seguridad: Los datos estructurados pueden cifrarse, lo que los hace más seguros y menos vulnerables a los ciberataques.

Los datos estructurados pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, optimizar procesos y crear una experiencia de cliente más personalizada.

Desventajas de los datos estructurados

El tratamiento de datos estructurados también puede plantear problemas específicos:

1. Costo: los datos estructurados requieren más recursos para su almacenamiento y gestión, lo que puede resultar costoso.

2. Flexibilidad limitada: Los datos estructurados son rígidos y deben seguir una serie de reglas predefinidas, lo que limita su capacidad para incorporar nuevos tipos de datos o cambios

3. Dificultad para mantener la coherencia: Como los datos estructurados siguen reglas estrictas, si hay incoherencias debidas a errores humanos o a cambios en los requisitos, puede resultar difícil tratamiento de datos estructurados.

4. Dependencia de la tecnología: Los datos estructurados dependen de las tecnologías subyacentes que se utilizan para almacenarlos y analizarlos. Si estas tecnologías cambian, los datos estructurados también deben actualizarse.

Cómo tratar eficazmente los datos estructurados

Para tratar eficazmente los datos estructurados, las organizaciones deben disponer de un sistema eficaz de gestión de datos.

Esto incluye:

1. Definir la estructura de los datos y asegurarse de que todas las partes interesadas la conocen.

2. Desarrollar un proceso de recogida y almacenamiento de los datos en una base de datos u hoja de cálculoeterminar los mejores métodos para analizar y consultar los datos.

3. Establecer protocolos de seguridad para proteger los datos de accesos no autorizados o usos indebidos.

4. Crear un bucle de retroalimentación que permita identificar y abordar con rapidez cualquier cambio en los datos.

Datos estructurados frente a datos semiestructurados frente a datos no estructurados

Los datos estructurados, los semiestructurados y los no estructurados son tres tipos diferentes de formato de datos.

Los datos estructurados siguen una estructura predeterminada que facilita su procesamiento y análisis informático.

Suelen almacenarse en una base de datos relacional o en una hoja de cálculo. Algunos ejemplos son los registros de clientes y las cifras de ventas.

Los datos semiestructurados son menos rígidos que los estructurados y suelen organizarse como un conjunto de valores sin un esquema predefinido.

Pueden incluir archivos HTML, XML o JSON. Algunos ejemplos son correos electrónicos, páginas web y publicaciones en redes sociales.

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Los datos no estructurados no están organizados y no siguen ninguna estructura predeterminada. Algunos ejemplos son el vídeo, el audio y las imágenes.

Los datos no estructurados requieren software especializado para procesarlos y analizarlos.

Ejemplos de datos estructurados

Financiación: Registros financieros, como balances y cuentas de pérdidas y ganancias.

Atención sanitaria: Información sobre el paciente, como historial médico y resultados de pruebas.

Comercio minorista: Historial de compras de clientes y datos de inventario.

Fabricación: Registros de producción, registros de control de calidad e información de proveedores.

Educación: Calificaciones de los alumnos y registros de asistencia.

Cumplimiento de la ley: Informes criminales, registros de detenciones y registros de pruebas.

Usos de los datos estructurados en la Big Data e Inteligencia Artificial

En el mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial, los datos estructurados son esenciales para que las empresas den sentido a su información.

Los datos estructurados pueden utilizarse para crear modelos predictivos que permitan a las empresas anticipar el comportamiento de los clientes, identificar tendencias y optimizar los precios.

Los sistemas de IA utilizan datos estructurados como entrada para crear algoritmos de aprendizaje automático que pueden aprender de datos y tomar decisiones basadas en ellos.

Los datos estructurados también pueden utilizarse para simplificar procesos complejos como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos.

Por último, los datos estructurados son necesarios para el análisis en tiempo real, ya que permiten a las empresas supervisar sus datos en tiempo casi real y proporcionar información instantánea para identificar y abordar rápidamente cualquier problema.

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Dónde se utilizan los datos estructurados

Diversas industrias utilizan datos estructurados para rastrear y almacenar información, a través de su página web o sitio web, aplicaciones de bases de datos o cualquier otro sistema de almacenamiento de datos.

Los datos estructurados se utilizan en el sector sanitario para almacenar información sobre pacientes, en finanzas y banca para hacer un seguimiento de las transacciones financieras y en el comercio minorista para registrar el historial de compras de los clientes.

Los datos estructurados también son muy útiles para organismos gubernamentales como las fuerzas de seguridad y los servicios de inteligencia.

Además, muchas empresas utilizan análisis de datos estructurados para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes, las ventas y otras métricas.

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Esto les ayuda a obtener una visión más profunda de sus operaciones comerciales y a tomar mejores decisiones.

¿Cuáles son las fuentes de los datos estructurados?

Las fuentes más comunes de datos estructurados son los datos de origen aleatorio, los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), las soluciones de comercio electrónico y las aplicaciones de planificación de recursos empresariales (ERP).

Los datos de sensores como los rastreadores GPS también pueden proporcionar información valiosa en forma de datos estructurados.

El uso de datos estructurados puede ayudar a las organizaciones a conocer mejor sus operaciones y tomar mejores decisiones.

¿Cómo emplea Google los datos estructurados?

Google utiliza datos estructurados para comprender mejor el contenido de los sitios web y ofrecer resultados de búsqueda más relevantes.

Los datos estructurados ayudan a Google a interpretar las páginas web y a mejorar su clasificación en las SERP (páginas de resultados de los motores de búsqueda).

También ayuda a Google a mostrar diferentes tipos de contenido, como reseñas, vídeos o imágenes, en las SERP.

Conclusión

Los datos estructurados son una parte importante de los sistemas de gestión de datos y se utilizan para almacenar información, acceder a ella y analizarla.

Pueden utilizarse en soluciones de Big Data e Inteligencia Artificial para crear modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático.

Por último, los datos estructurados tienen muchos usos en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, el comercio minorista y la administración pública.

Al comprender y aprovechar los datos estructurados, las organizaciones pueden mejorar su gestión de datos y obtener una ventaja competitiva.