Qué es el dato no estructurado Por qué importa y cómo se puede utilizar en las empresas

¿Qué es la data no estructurada y por qué es importante?

Para el año 2025, se estima que habrá 163 zettabytes de data en el mundo, y se estima que el 80% de esta data será no estructurada.

La data estructurada se presenta en campos de datos alineados lado a lado, con campos de datos específicos ubicados en posiciones estáticas dentro de cada registro. En cambio, la data no estructurada no tiene un formato fijo de registro, puede presentarse en cualquier forma o figura. La data no estructurada proviene de documentos, feeds de redes sociales, imágenes y videos digitales, transmisiones de audio, sensores utilizados para recopilar información climática y contenido no estructurado de la web.

Aprenda más sobre la data no estructurada leyendo esta guía inteligente. Actualizaremos este recurso periódicamente con la información más reciente y consejos sobre la data no estructurada.

Resumen ejecutivo

• ¿Qué es la data no estructurada? La data no estructurada es aquella que no se almacena en un formato de registro de longitud fija. Ejemplos incluyen documentos, feeds de redes sociales, imágenes y videos digitales.
• ¿Por qué es importante la data no estructurada? Dado que el 80% de la data que las organizaciones ven y procesan diariamente es no estructurada, las empresas deben adaptarse para manejar el creciente volumen de data no estructurada.
• ¿A quién afecta la data no estructurada? Internamente, casi todos los departamentos corporativos utilizan data no estructurada en alguna forma; externamente, la data no estructurada se utiliza para monitorear e informar sobre movimientos de envíos y/o activos con sensores y más.
• ¿Cuándo utilizan las empresas la data no estructurada? La data no estructurada se utiliza en todas las compañías y organizaciones.
• ¿Cómo pueden las empresas utilizar la data no estructurada? La preparación y el procesamiento de la data no estructurada, y la capacidad de añadirla a los sistemas de registro o almacenarla para uso futuro, está disponible tanto en sistemas in situ como en la nube.

¿Qué es la data no estructurada?

La data no estructurada es cualquier data que no se almacena en un formato de registro de longitud fija, conocido como data transaccional. Ejemplos de data no estructurada incluyen:

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• Una factura de proveedor en papel que llega al departamento de contabilidad;
• Una foto de un producto asociada a un pedido;
• Un código de barras asignado a un artículo en su almacén;
• Un médico que trata a un paciente necesita más que los registros escritos del paciente, también puede requerir rayos X, resonancias magnéticas y otros tipos de imágenes;
• Un oficial de policía quiere poder ver una foto de un posible sospechoso, así como el expediente de conducir del sospechoso; y
• Un agrimensor que cartografía una sección de terreno necesita más que sus propias medidas, combina estos datos con imágenes satelitales y topográficas que mejoran su trabajo.

Los registros en su contabilidad, gestión de inventario o sistemas de pedidos no son data no estructurada, ya que estos registros están estructurados de la misma manera uniforme. Cada registro consiste en una serie de campos de datos contiguos, y uno de estos campos es el punto de acceso, o clave, para acceder a los registros (por ejemplo, la clave de un registro de pedido podría ser el número de pedido).

Para procesar la data no estructurada, sus sistemas y bases de datos deben poder leer esta data analizando una clave o punto de referencia. Por ejemplo, la clave para una foto almacenada de Jim Smith probablemente sería "Jim Smith". Después de eso, el sistema debe acceder al objeto de datos completo (es decir, la foto de Jim Smith).

La diferencia entre un objeto no estructurado de Jim Smith y un registro estructurado de él es que el objeto de data no estructurada sería la foto de Jim, lo que requiere una cantidad considerable de almacenamiento. Mientras que el registro estructurado de Jim Smith sería información sobre él, como su dirección o su número de teléfono. Hay mucha más data en una foto completa de Jim que en una cadena de elementos de datos fijos y pequeños como una dirección o un número de teléfono que se encuentra en un registro de datos estructurado. Por esta razón, la data no estructurada, con los grandes objetos asignados a sus claves, requiere más procesamiento y almacenamiento.

¿Por qué es importante la data no estructurada?

Debido a que el 80% de la data en las empresas es no estructurada, las organizaciones deben comprender los tipos de data no estructurada que están acumulando y las mejores formas de procesar y almacenar esta data para obtener ventajas comerciales. Sin estrategias de gestión de datos y orientación en estas áreas, las empresas corren el riesgo de no capitalizar la data no estructurada, incapacidad de mantenerse al día con los competidores o almacenar más data no estructurada de la que realmente necesitan, lo que resulta en costos adicionales para los centros de datos.

En la mayoría de los casos, la data no estructurada se relaciona nuevamente con los registros de data estructurada de la compañía. Como ejemplo, cada imagen de rayos X o resonancia magnética para un paciente se relaciona con el registro del paciente en el sistema de registros del hospital. El registro del paciente en el sistema de registros se enriquece con data no estructurada que está vinculada a él, y el médico obtiene una imagen más completa del paciente.

Este es el valor de la data no estructurada: enriquece los datos corporativos y permite que los líderes trabajen de manera más inteligente.

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¿A quién afecta la data no estructurada?

La data no estructurada puede afectar a todos en la empresa, desde el personal de nivel básico hasta el CEO.

Internamente, casi todos los departamentos corporativos utilizan data no estructurada de alguna forma, desde ingeniería con sus dibujos raster hasta marketing con sus interacciones en redes sociales y material fotográfico, y finanzas y operaciones de oficina con documentos escaneados.

Externamente, la data no estructurada se utiliza para monitorear e informar sobre movimientos de envíos y/o activos con sensores, para monitorear los campus escolares con cámaras de seguridad y para compartir videos, fotos, imágenes, transmisiones de audio, etc. con proveedores y otros socios comerciales.

Todos estos usuarios de data no estructurada necesitan acceso, políticas y pautas para utilizar la data.

Las organizaciones que hacen el mejor trabajo utilizando la data no estructurada evalúan su negocio y determinan dónde más necesitan la data no estructurada. Luego, encuentran formas de combinar esta data con los sistemas de registros de datos transaccionales para que los empleados tengan información más completa al alcance de sus manos.

Esta data no estructurada podría ser estratégica, como un mapa que integra información de ventas y demografía con ubicaciones de almacenes para que una compañía pueda planificar sus próximas instalaciones.

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En el lado operativo, se puede agregar data no estructurada a órdenes de retrabajo de fabricación para mostrar cómo y dónde fallaron las piezas, de modo que los problemas puedan anticiparse y eliminarse en el futuro.

En ambos casos, los líderes tienen acceso a más información que nunca, lo que acelera la toma de decisiones.

¿Cuándo utilizarán las empresas la data no estructurada?

Se informó en 2016 que la Unidad de Inteligencia del Economist entrevistó a 476 ejecutivos de todo el mundo, y según Bernard Marr, colaborador de Forbes, el informe concluyó que: "El análisis de big data, o la minería de conjuntos de datos extremadamente grandes para identificar tendencias y patrones, está convirtiéndose rápidamente en una práctica empresarial estándar. La infraestructura tecnológica global también ha madurado hasta el punto en que la confiabilidad, velocidad y seguridad suelen ser lo suficientemente sólidas como para respaldar el flujo sin problemas de volúmenes masivos de datos, y, en consecuencia, fomentar la adopción".

El mismo informe señaló que el 58% de las compañías en Estados Unidos, el 56% en Europa y el 60% en Asia estaban obteniendo un alto valor empresarial de su uso de datos.

¿Cómo pueden las empresas utilizar la data no estructurada?

Toda empresa tiene data no estructurada, la clave está en saber cómo usarla y procesarla de la manera más inteligente para obtener ventajas comerciales, y qué data no estructurada almacenar y qué descartar. Es muy costoso almacenar y mantener la data no estructurada debido a su tamaño, el poder de procesamiento que requiere y el hecho de que no toda es útil.

Las organizaciones utilizan muchos tipos de data no estructurada tal como se presentan, como fotografías, documentos, grabaciones de audio y video y contenido web. El siguiente paso es descubrir cómo acceder a los datos para utilizar toda la información que contienen. En el caso de una fotografía, esta puede vincularse con eventos espaciales a través de tecnología GPS que la conecta a una ubicación específica; o bien, la fotografía puede enriquecerse al vincularla con datos contextuales y asociativos, como quién está en la foto, el año en que se tomó, y así sucesivamente.

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La preparación y el procesamiento de la data no estructurada, y la capacidad de agregarla a sistemas de registro o almacenarla para uso futuro, están disponibles tanto en sistemas internos como en la nube. En ambos casos, los analistas de datos deben preparar y procesar la data no estructurada para que pueda funcionar junto con otros tipos de data no estructurada y estructurada. También se debe proporcionar suficiente almacenamiento y procesamiento.

Las formas en que las empresas utilizan la data no estructurada varían ampliamente. Las grandes empresas a menudo tienen personal de TI y expertos que preparan y procesan la data no estructurada internamente. Las empresas pequeñas, medianas e incluso algunas grandes utilizan la preparación y procesamiento de data no estructurada basada en la nube. Opciones basadas en la nube como Amazon AWS, Microsoft Azure e IBM Cloud son servicios que ayudan a que el big data sea asequible y accesible para empresas de cualquier tamaño.

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