¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados, también llamados datos cuantitativos, son aquellos que tienen un modelo o una estructura predefinidos. Debido a que los datos estructurados son altamente organizados, las personas y los algoritmos de Machine Learning los procesan con facilidad. Los datos estructurados se almacenan en bases de datos y en almacenes de datos.

Algunos ejemplos de datos estructurados son las métricas, las fechas, los nombres, los códigos postales y los números de tarjetas de crédito. Estos tipos de datos pueden ingresarse en hojas de cálculo o bases de datos relacionales, como SQL, MySQL y PostgreSQL, lo que les brinda a las empresas información que se puede interpretar y a la que se puede acceder con facilidad.

Las empresas pueden usar los datos estructurados para interpretar las conductas de sus clientes con puntos de datos, como sus nombres, historiales de compras y geolocalización. Esto permite la gestión de relaciones con el cliente (CRM), en la cual las empresas gestionan las relaciones con el cliente con bases de datos relacionales que pueden analizar su comportamiento.

Imagínate los datos estructurados como números y valores. Se trata de datos cuantitativos y figuran como archivos de Excel, resultados de formularios web, sistemas de reservas y bases de datos de SQL. Algunos tipos adicionales de datos estructurados son los datos de puntos de venta, los directorios de productos y las transacciones financieras. Los datos estructurados se pueden usar en varios contextos e industrias, como los siguientes:

• Servicios financieros: Los datos estructurados son usados por bancos, contadores y organismos financieros para registrar, procesar, administrar y analizar datos financieros, tales como transacciones, números de cuenta y nombres de los titulares de cuentas.
• Industria de viajes: Los sitios de reservas, hoteles, aerolíneas y otras empresas de transporte usan los datos estructurados, como los datos de los clientes y pasajeros, los precios de vuelos y hoteles, los itinerarios de autobuses, trenes o vuelos, y las transacciones.
• Atención médica: El sector de la atención médica usa datos estructurados para los registros del paciente, los registros de seguros y el inventario de equipos médicos.
• Comercio electrónico y minorista: Los datos estructurados se usan en el sector de comercio electrónico y minorista para registrar y almacenar el inventario de productos, los precios, las transacciones y la información de las cuentas de usuario.
• Sector público: Los gobiernos usan datos estructurados de muchas formas. Una de ellas son los datos de censos para recopilar información sobre la población en un momento determinado. Los datos estructurados constan de aspectos como la geolocalización, el sexo, la raza y la cantidad de miembros en una familia.

Los datos estructurados son cuantitativos, constan de números y valores, son altamente organizados y son fáciles de acceder e interpretar. Algunos ejemplos de datos estructurados son fechas, horas e identificaciones del cliente.

Los datos no estructurados son datos cualitativos que no tienen una estructura interna, constan de texto, video e imágenes, y requieren de herramientas específicas para gestionarlos e interpretarlos. Algunos ejemplos de datos no estructurados son las críticas de los clientes, los datos de vigilancia satelital o por video y las fotos de productos o los videos de demostración.

Los datos semiestructurados están entre los estructurados y los no estructurados. No tienen una estructura predeterminada como los datos estructurados, pero se pueden gestionar e interpretar más fácilmente que los no estructurados. Los datos semiestructurados usan los metadatos para definir los puntos de datos, lo que permite un almacenamiento más organizado y estándar de dichos datos. Algunos ejemplos de datos semiestructurados son JSON, XML, web y archivos comprimidos.

Los datos estructurados se gestionan mediante el uso de una base de datos relacional, como hojas de Excel o una base de datos de lenguaje de búsqueda estructurado (SQL). Una base de datos relacional se basa en un modelo relacional, que representa los datos de manera tabular. Les permite a las empresas establecer relaciones entre varios puntos de datos, además de la entrada, la búsqueda y la manipulación de datos estructurados.

Los datos estructurados son un esquema durante la escritura, así que antes de que se puedan colocar en una base de datos, se deben estructurar en un modelo de datos. El modelo de datos se establece definiendo un esquema basado en los datos. Esto genera tablas o entidades. Luego, establece una relación entre estas entidades. Por último, escribe el guion de SQL para producir la base de datos relacional que almacena sus datos estructurados.

Desde allí, se puede acceder a ella y se puede manipular en función de tus necesidades. Para la ingesta de los datos de un producto del menú de un restaurante, primero tenemos que crear las diferentes tablas:

• Los productos
• Los ingredientes
• Los valores nutricionales

Luego, establecemos las relaciones entre los puntos de datos. Y, por último, escribimos el guion de SQL. Se pueden obtener datos estructurados de formularios en línea, logs de redes, datos de sensores y puntos de venta. Una vez almacenados, se pueden usar en los algoritmos que permiten la Machine Learning (ML) para la búsqueda y el análisis de los datos, así como la generación de reportes y proyecciones.

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Los datos estructurados ofrecen varios beneficios debido a que tanto las personas como las máquinas por igual pueden usarlos, almacenarlos, escalarlos y analizarlos con facilidad.

Los datos estructurados se usan con facilidad
Los datos estructurados son altamente organizados, lo que permite una fácil manipulación y búsqueda por parte de la tecnología de Machine Learning.

En el caso de los usuarios empresariales, los datos estructurados son fáciles de usar porque no requieren de vastos conocimientos de ciencias de datos. Los usuarios pueden acceder a los datos y analizarlos si comprenden los temas con los que se relacionan los datos.

Además, se encuentran a disposición numerosas herramientas para analizar e interpretar los datos estructurados. Esto se debe en parte a que los datos estructurados preceden a los datos no estructurados y porque generan resultados más precisos.

Los datos estructurados se almacenan con facilidad
Los datos estructurados se pueden almacenar en bases de datos relacionales, en bases de datos NoSQL, en almacenes de datos, en lagos de datos, en bases de datos dentro de la memoria y mucho más, y ocupan menos espacio que los datos no estructurados. Como resultado, el almacenamiento de los datos estructurados es eficaz.

Los datos estructurados son fácilmente escalables
Debido a que los datos estructurados pueden almacenarse en almacenes de datos, se pueden escalar con facilidad. Los almacenes de datos sirven de repositorio de todos los datos estructurados que produce un negocio o empresa. A medida que aumenta el volumen de los datos estructurados, los negocios pueden agregar espacio de almacenamiento y potencia de procesamiento con facilidad.

Los datos estructurados simplifican la minería de datos
Los datos estructurados son la base de las analíticas de big data. Como datos cuantitativos, permiten que se realicen pronósticos, predicciones y estudios con mayor facilidad. Los datos estructurados permiten una búsqueda y una generación de reportes fáciles porque se pueden almacenar en bases de datos relacionales. Los algoritmos de la Machine Learning rastrean los datos con mayor facilidad. Como resultado, los datos estructurados también producen una mejor y más precisa inteligencia empresarial, dada su naturaleza estructurada.

Los datos estructurados pueden mejorar la detección
Puedes usar los datos estructurados en el código de tu sitio web mediante el marcado de esquema para crear fragmentos enriquecidos o resultados enriquecidos, lo cual está comprobado que mejoran la interacción con el cliente. Al agregar datos estructurados a las páginas del sitio, las empresas pueden aumentar la proporción de clics, las tasas de conversión y el tráfico orgánico.

Si bien los datos estructurados les ofrecen a las empresas muchas ventajas, algunos de sus beneficios también tienen sus limitaciones.

Los datos estructurados pueden tener un uso limitado
La estructura predefinida de los datos estructurados es tanto un beneficio como una limitación porque estos solo se pueden usar para su fin previsto.

Los datos estructurados pueden ser de baja calidad
La calidad de los datos puede disminuir cuando faltan datos o estos están incompletos. Los datos que no se adaptan como corresponde al esquema también pueden afectar negativamente la calidad de estos. Si no se aborda, esto conduce a resultados de búsqueda o reportes imprecisos.

A medida que las empresas crecen, también lo hacen los datos, lo que a menudo es sinónimo de duplicación de datos o datos que ya no son relevantes. Esto disminuye la calidad general de los datos estructurados de una empresa.

Para aprovechar al máximo los datos estructurados, considera aplicar estas mejores prácticas.

Adopta un enfoque de gestión de datos listo para el futuro
Deberías crear tus convenciones de catalogación y nomenclatura de archivos teniendo en mente el acceso a futuro y a largo plazo. Asegúrate de que los nombres de archivos sean descriptivos y estándares para que sean fáciles de buscar.

Registra el linaje de datos con los metadatos
Los metadatos describen el contenido de los datos, la estructura, los autores y los permisos. Registrar los metadatos permite que tu sitio pueda ser descubierto, hacer un seguimiento de los datos desde el origen hasta el destino, mapear relaciones de datos y, básicamente, crear un sistema eficaz de gobernanza de datos.

Asegura tus datos estructurados
A menudo, los datos estructurados pueden ser información extremadamente confidencial, como números de tarjetas de crédito, números de cuenta, información médica, entre otros. Asegurar tus datos estructurados es un paso crucial para administrarlos. Asegurar tus datos estructurados incluye hacer una copia de seguridad de estos y elaborar un plan de almacenamiento que ofrezca herramientas de seguridad y de observabilidad que mitiguen las amenazas de ciberseguridad.

Elige el plan de almacenamiento que se ajuste a tus necesidades
Al adoptar un enfoque preparado para el futuro y considerar la importancia de proteger tus datos contra filtraciones, opta por un plan de almacenamiento que se ajuste a los requisitos y al tamaño de tu empresa. Si eres una empresa pequeña, la cantidad de datos que tienes es menor que la de empresas grandes. Es posible que un plan pensado para una empresa grande no se ajuste a tus necesidades.

Crea una herramienta de búsqueda con la que puedas buscar en sets de datos con Elastic

Aunque los datos no estructurados se consideran datos sin explorar y están superando a los estructurados en términos de importancia, el valor de estos últimos sigue siendo inalterable para las empresas.

A medida que la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de Machine Learning siguen desarrollándose, también lo hace la capacidad de fusionar los datos estructurados con los datos no estructurados. El resultado: mejores resultados para las empresas y un entendimiento más profundo del cliente y el mercado.

Con Machine Learning, el procesamiento y análisis de datos estructurados te permitirán seguir métricas actuales y crear nuevas, reducir costos operativos, mitigar riesgos de seguridad y crear ofertas de productos para las necesidades de los clientes.

El Elastic Stack es una plataforma de búsqueda que te permite buscar, analizar y visualizar los datos obtenidos de cualquier fuente y en cualquier formato. El Elastic Stack consta de Elasticsearch, Kibana, Beats y Logstash, los cuales juntos te ayudan a gestionar y procesar mejor tus datos estructurados y no estructurados.

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