Datos semiestructurados, usos en el panorama empresarial

Mientras que los datos estructurados se definen como datos que han sido formateados de acuerdo con una estructura específica, como una base de datos que contiene números de tarjetas de crédito, y los datos no estructurados se refieren a la información que es indefinida y cualitativa, como las publicaciones en las redes sociales, existe un término medio entre estas dos categorías de datos. Dicho esto, los datos semiestructurados se definen como datos que no se ajustan a las restricciones de los modelos de datos convencionales, como una base de datos relacional, pero que aún contienen cierto nivel de estructura, a diferencia de los datos no estructurados. Debido a este punto intermedio, los datos semiestructurados pueden aprovecharse de maneras que los estructurados y los no estructurados no pueden, lo que ofrece a los desarrolladores de software y a los profesionales de la tecnología la oportunidad de participar en una gama diferente de esfuerzos y actividades.

Ejemplos de datos semiestructurados

Uno de los principales ejemplos de datos semiestructurados es Extensible Markup Language (XML), ya que este popular lenguaje de marcado puede utilizarse para transmitir, almacenar y manipular otras formas de datos. En otras palabras, XML puede utilizarse esencialmente para describir datos. Más concretamente, el World Wide Web Consortium (W3C), la principal organización internacional de normalización de la World Wide Web, describe la función principal de XML como la de proporcionar un “formato simple basado en texto para representar información estructurada”. Dicho esto, algunas aplicaciones comunes de XML incluyen proporcionar los formatos de datos subyacentes para aplicaciones web populares como Microsoft Office, así como documentación técnica, entre otras.

Por otro lado, otro ejemplo común de datos semiestructurados es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Aunque la tecnología OCR se desarrolló y popularizó originalmente en los años 90 con el fin de digitalizar periódicos históricos, esta tecnología ha permitido tanto a consumidores como a empresas producir y consumir documentos PDF de una manera más eficaz y eficiente. Para ilustrar este punto con más detalle, la tecnología OCR permite a un usuario en línea recibir un documento PDF a través de su correo electrónico, realizar ediciones en este documento y, a continuación, enviar este documento de vuelta al remitente de acuerdo con estos cambios. Estas capacidades son posibles gracias a la naturaleza semiestructurada de los datos OCR.

Ventajas de los datos semiestructurados

Una de las principales ventajas de los datos semiestructurados es que contienen elementos y etiquetas que pueden utilizarse para agrupar y describir otras formas de datos, lo que se conoce como metadatos. Posteriormente, estos metadatos pueden utilizarse para ayudar a las grandes empresas a gestionar la gran cantidad de datos en los que incurren en el curso de sus funciones diarias, ya que estos datos también deben organizarse y clasificarse como cualquier otro elemento dentro de una estructura empresarial. En este sentido, los datos semiestructurados también brindan a las empresas la oportunidad de seguir siendo transparentes con sus clientes, así como de mantener el cumplimiento de requisitos normativos como la GPDR de la UE, entre otros.

Otra ventaja de los datos semiestructurados coincide con una de las aplicaciones empresariales más comunes de este tipo de datos, los mensajes de correo electrónico. Por ejemplo, los mensajes de correo electrónico contienen elementos de datos estructurados, como la fecha y la hora en que se envió un correo electrónico, junto con carpetas específicas que se utilizarán para categorizar dichos mensajes de correo electrónico, como las carpetas de entrada, enviados y papelera. Alternativamente, el contenido de un mensaje de correo electrónico representa la naturaleza cualitativa de los datos no estructurados, ya que la importancia de un mensaje de correo electrónico radica en lo que dichos mensajes están comunicando a otra persona o empresa, en oposición al número de palabras dentro del mensaje, o algún otro valor arbitrario.

Desventajas de los datos semiestructurados

Por el contrario, una de las principales desventajas de utilizar datos semiestructurados es que el esquema o formato de los datos y los propios datos se fusionarán, lo que dificultará su utilización para determinadas aplicaciones. Volviendo al ejemplo de los metadatos, esta información está ligada al esquema específico que se utiliza para transmitir los datos, y carecería de sentido si dicha información se eliminara de este formato. Además, la naturaleza flexible de los datos semiestructurados hace que sea mucho más difícil analizarlos, ya que habrá que procesarlos manualmente, lo que llevará muchas más horas que los métodos automatizados que se pueden utilizar para analizar datos estructurados. Por esta razón, los datos semiestructurados no son ideales para muchos modelos de aprendizaje automático populares que prevalecen actualmente en el ámbito de la inteligencia artificial.

Dado que alrededor del 90% de todos los datos que existen en el mundo se han acumulado sólo en las dos últimas décadas, es lógico que estos datos contengan varias subcategorías de datos que pueden implementarse de diferentes maneras. Es más, la naturaleza fluida de Internet ha dado lugar a la creación de nuevas soluciones tecnológicas que han permitido a los usuarios en línea aplicar estos datos de formas vanguardistas e intuitivas, proporcionando beneficios a las empresas que sirven a los consumidores en una amplia gama de industrias diferentes. De este modo, los usos de los datos semiestructurados no harán sino aumentar en los próximos años, a medida que los ingenieros de software desarrollen nuevos algoritmos orientados a resolver problemas específicos.