La cantidad de datos en el mundo está creciendo. Los datos de su negocio están explotando. Pero aquí está la verdadera noticia: no todos los datos se crean de la misma manera. Los datos contenidos en documentos de Word y PowerPoint son muy diferentes a los datos del punto de venta o un directorio de números de teléfono. Los datos se clasifican como datos estructurados frente a datos no estructurados y cada clasificación tiene relación con la forma en que se recopilan, procesan y analizan. En este post analizamos las diferencias entre la gestión de datos estructurados y no estructurados, su origen y cómo administrarlos correctamente.
Examinemos las diferencias entre datos estructurados y no estructurados, ejemplos de cada uno y los puntos débiles provocados por la oleada de datos no estructurados.
Datos Estructurados
Los datos estructurados, o datos cuantitativos, son el tipo de datos que encajan muy bien en una base de datos relacional. Es altamente organizado y fácil de analizar. La mayoría del personal de TI está acostumbrado a trabajar con datos estructurados.
Cuando piensas en datos cuantitativos, piensas en cosas que quedarían bien en una hoja de cálculo. Ejemplos:
- Fechas
- Números de teléfono
- Código postal
- Nombres de clientes
- Inventarios de productos
- Información de transacción de punto de venta (POS)
Su estructura y orden inherentes hacen que sea fácil de consultar y analizar. Las aplicaciones comunes que se basan en información estructurada en bases de datos relacionales incluyen sistemas CRM, ERP y POS.
Información no estructurada
Los datos no estructurados, o datos cualitativos , son todo lo contrario. No encaja muy bien en una hoja de cálculo o base de datos. Puede ser textual o no textual. Puede ser generado por humanos o por máquinas.
Los ejemplos de información no estructurada incluyen:
- Medios: archivos de audio y video, imágenes
- Archivos de texto: documentos de Word, presentaciones de PowerPoint, correo electrónico, registros de chat
- Correo electrónico: hay cierta estructura interna de metaqatos, por lo que a veces se denomina semiestructurado, pero el campo del mensaje no está estructurado y es difícil de analizar con las herramientas tradicionales.
- Redes sociales: datos de sitios de redes sociales como Facebook, Twitter y LinkedIn
- Datos móviles: mensajes de texto, ubicaciones
- Comunicaciones: chat, grabaciones de llamadas
Esos ejemplos son en gran parte generados por humanos, pero los datos generados por máquinas también pueden no estar estructurados: imágenes de satélite, datos científicos, imágenes y videos de vigilancia, datos de sensores meteorológicos.
El problema con los datos no estructurados
Eh aquí está el doble problema compuesto…
Los datos no estructurados son importantes. El volumen de información no estructurada está creciendo, y ese crecimiento se está acelerando. En este momento, los expertos sugieren que entre el 80 y el 90 % de los datos no están estructurados.
Si los datos cualitativos tuvieran una importancia mínima, entonces realmente no importaría cuánto hubiera. Pero hay valor en la información de este tipo. Hay inteligencia contenida en esas propuestas de ventas y datos y cifras interesantes en esas presentaciones de PowerPoint. Hay una cantidad en dólares adjunta a esas imágenes geoespaciales para las compañías de petróleo y gas.
Si fuera posible o factible transformar repentinamente datos no estructurados en estructurados, entonces crear inteligencia a partir de esta información sería simple, ¿no es así? Es posible o factible.
Con una plataforma de gestión de datos e información inteligente (IIM) como M-Files, los datos no estructurados se vuelven accesibles y disponibles. Al aplicar la estructura en forma de metadatos, las empresas hacen que la información sea relevante. Los metadatos son la clave del castillo. Describe qué son los datos, cómo se relacionan con otros puntos de datos clave dentro de los documentos y en qué parte de un proceso comercial particular encajan.
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Datos no estructurados con metadatos
Cuando los datos cualitativos son accesibles, se pueden buscar, están disponibles y son relevantes, se convierten en información que una empresa puede usar para tomar mejores decisiones. Las organizaciones pueden explotar esencialmente el poder de la información no estructurada con una plataforma IIM.
Agrega a eso inteligencia artificial y aprendizaje automático y tendrá una transformación poderosa con datos no estructurados. Varias tecnologías de inteligencia artificial (IA) están llegando justo a tiempo para ayudar a las empresas a agregar automáticamente estructura a sus datos. Por ejemplo:
- Procesamiento de lenguaje natural para extraer puntos de datos clave y, en última instancia, asignar significado a documentos comerciales, correos electrónicos, artículos de revistas y publicaciones en redes sociales.
- Algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar personas, animales u otros objetos en imágenes y videos digitales
- Conversión de voz a texto para convertir voz de audio y audio extraído de video en texto de búsqueda
Entonces, cuando se trata de datos estructurados frente a datos no estructurados, M-Files ofrece todo lo anterior con una plataforma inteligente de administración de información habilitada por inteligencia artificial. Eventualmente tendrás que abordar el problema de los datos no estructurados. En un sentido muy real, más temprano que tarde en este caso.
El gestionar la información de forma digital puede ser una tarea complicada, debido a que debemos de llevar todos esos procesos en papel y transformarlos a formatos digitales, esto es un gran desafío, en especial si no tenemos la herramienta adecuada. M-Files es una solución de administración de información inteligente que admite todos los procesos de negocio y flujos de trabajo clave. Con la tecnología OCR de M-Files podemos convertir todos nuestros procesos en papel en procesos digitales y gestionarlos fácilmente. ¿Quieres aprender más? Contacta con nuestros expertos para encontrar la solución personalizada para tu negocio.
