Datos estructurados vs no estructurados, usos empresariales

Desde los dispositivos móviles hasta los ordenadores y televisores, todos los principales productos y servicios tecnológicos de que disponen actualmente los consumidores de todo el mundo funcionan de acuerdo con alguna forma de datos. En este sentido, el término datos se ha convertido en los últimos años en un término paraguas, ya que los datos constituyen la base de prácticamente todos los servicios de Internet o móviles dentro del mundo empresarial. Dicho esto, esta afluencia de información también ha dado lugar al desarrollo de nuevos programas de hardware y software, en conjunción con la llamada revolución de los grandes datos. Más concretamente, esta revolución de los datos ha permitido a los desarrolladores de software retomar ideas y conceptos que se habían teorizado en los campos de la inteligencia artificial y las matemáticas hace muchas décadas.

Un ejemplo habitual de este tipo de ideas son las redes neuronales artificiales, ya que los conceptos matemáticos que sustentaron y permitieron la creación de redes neuronales artificiales en los últimos años se teorizaron por primera vez en la década de 1940, una época en la que no se disponía de la potencia de cálculo de la que disponemos hoy en día. Asimismo, estas redes neuronales pueden procesar cantidades ingentes de datos, del mismo modo que un cerebro humano puede procesar millones de pensamientos y emociones a lo largo de la vida de un individuo. Dicho todo esto, los dos tipos de datos que han propiciado nuevos avances en los campos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial son los datos estructurados y los datos no estructurados.

Datos estructurados

Los datos estructurados se definen como un conjunto de datos que se han formateado para ajustarse a una estructura concreta en lo que respecta al almacenamiento de datos, como su propio nombre indica. El mejor ejemplo de datos estructurados son los datos contenidos en una base de datos relacional, ya que la información de estas bases de datos se organiza en categorías o campos específicos. Un ejemplo común de bases de datos relacionales son las bases de datos que mantienen las grandes empresas de venta al por menor, ya que estas bases de datos se llenan con diferente información relativa a un producto específico, como la talla, el color, el estilo y la fecha de lanzamiento de una zapatilla deportiva, entre otra información pertinente. Debido a la estructura de estos datos, pueden introducirse fácilmente en un algoritmo creado para realizar una determinada tarea de aprendizaje automático, como el reconocimiento de objetos o el procesamiento del lenguaje natural (PLN), entre muchas otras.

Datos no estructurados

Por otro lado, los datos no estructurados se definen como datos que se conservan en su formato nativo y se dejan sin procesar hasta que se utilizan. Esto también se conoce como schema-on-read, y esencialmente significa que los datos se aplicarán a un plan o esquema particular a medida que se recuperan de una ubicación de almacenamiento, en contraste con una base de datos relacional que, en cambio, se utiliza para informar o crear dicho plan o esquema. Además, los datos no estructurados son de naturaleza cualitativa en comparación con la naturaleza cuantitativa de los datos estructurados. Ejemplos comunes de datos no estructurados son los archivos de audio y vídeo, ya que los factores determinantes en estos archivos serán a menudo la calidad de los mismos.

Pros y contras

Como ocurre con cualquier comparación entre dos objetos o informaciones, la utilización de datos estructurados y no estructurados presenta ventajas e inconvenientes. Empezando por los datos estructurados, la principal ventaja de su uso es que la naturaleza organizada de los datos estructurados permite a los usuarios manipular los datos para que se ajusten a los confines de un objeto u objetivo concreto. Siguiendo con el ejemplo del aprendizaje automático, la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) se basa en la aplicación de datos estructurados, ya que cada cliente que compra productos o servicios de una empresa determinada tiene sus propios deseos y necesidades. Sin embargo, uno de los contras de los datos estructurados es el medio por el que deben almacenarse dichos datos. En consecuencia, los datos estructurados suelen almacenarse en un almacén de datos, donde incluso la realización de pequeños cambios puede costar enormes cantidades de tiempo y recursos.

En cambio, la principal ventaja de los datos no estructurados es su flexibilidad. Como los datos no estructurados no se limitan a un formato específico, pueden adaptarse e implementarse de maneras que los datos estructurados no pueden. Para ilustrar mejor este punto, los mensajes de las redes sociales en una plataforma como Twitter pueden utilizarse para enviar una amplia gama de mensajes diferentes, como comunicaciones comerciales, un mensaje de cumpleaños o una lista de la compra, entre otros muchos. Además, debido a la naturaleza indefinida de los datos no estructurados, estos también pueden acumularse mucho más rápidamente que los datos estructurados, que a menudo implican algún tipo de etiquetado, ya sea manual o automatizado. Sin embargo, uno de los principales contras de los datos no estructurados es el nivel de conocimientos que se requiere para utilizarlos, así como las herramientas especializadas que se necesitan para facilitar dicha utilización.

Independientemente de si un desarrollador de software o el propietario de una empresa optan por utilizar datos estructurados o no estructurados, las posibilidades que se pueden obtener mediante la aplicación de estos tipos de datos son realmente infinitas. Desde los populares asistentes de inteligencia artificial creados por grandes corporaciones internacionales como Amazon, Apple y Microsoft, hasta los vehículos autónomos desarrollados por la empresa automovilística y de energías limpias Tesla, cada año se crean productos nuevos y vanguardistas mediante el aprovechamiento de datos estructurados y no estructurados. Además, seguramente en un futuro próximo se vislumbrarán nuevos avances aún por descubrir.