Que son los datos estructurados, definición, concepto, significado, ejemplos.Los datos, ya sean estructurados o no estructurados , son el alma de los negocios y en el corazón, o deberían estar en el corazón, de cada decisión que tome su empresa. El término » big data » se ha convertido en un lugar común no solo en la industria de la tecnología sino también en el lenguaje común. Sin embargo, al igual que muchos términos técnicos, las definiciones para big data varían, pero el denominador común es que los datos están disponibles en grandes volúmenes entregados a una alta velocidad, lo que dificulta el análisis con herramientas tradicionales.
Para poner eso en un contexto del mundo real, piense en grandes volúmenes de datos en tiempo real producidos por todo, desde su automóvil hasta una plataforma petrolera en alta mar.
Antes de utilizar Big Data para impulsar los resultados comerciales, debe comprender de dónde provienen y cómo reconocerlos y capturarlos para poder construir un modelo de datos eficiente . Cuanta más organización o estructura pueda aportar a sus datos, más fácil será registrarlos y analizarlos. Por esa razón, los datos estructurados, los datos que nacen para ser analizados, son la columna vertebral de los grandes datos.
Los datos estructurados existen en un formato creado para ser capturados, almacenados, organizados y analizados. Está perfectamente organizado para un fácil acceso. Si los datos estructurados fueran una oficina, contendría muchos archivadores que están configurados de manera eficiente, claramente etiquetados y de fácil acceso. Por esa razón, los datos estructurados aportan beneficios inherentes cuando se trata de grandes volúmenes de información.
Los datos estructurados tienen un alto nivel de organización, lo que los hace predecibles, fáciles de organizar y muy fáciles de buscar utilizando algoritmos básicos. La información está dispuesta rígidamente. Los datos se ingresan en campos específicos que contienen datos textuales o numéricos. Estos campos a menudo tienen su tamaño máximo o esperado definido. Además de la estructura de la firma para la información, los datos estructurados tienen reglas muy establecidas sobre cómo acceder a ellos.
Los datos estructurados por lo general residen en bases de datos relacionales (RDBMS). Los campos almacenan números de teléfono de datos, números de Seguro Social o códigos postales delimitados por longitud. Incluso las cadenas de texto de longitud variable, como los nombres, están contenidas en los registros, por lo que es una cuestión fácil de buscar. Los datos pueden generarse de forma humana o mecánica siempre que los datos se creen dentro de una estructura RDBMS. Este formato es eminentemente de búsqueda tanto en consultas generadas por humanos como a través de algoritmos que usan tipos de datos y nombres de campos, como alfabético o numérico, moneda o fecha.
Las aplicaciones comunes de bases de datos relacionales con datos estructurados incluyen sistemas de reserva de líneas aéreas, control de inventario, transacciones de ventas y actividad de cajeros automáticos. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) permite realizar consultas sobre este tipo de datos estructurados dentro de bases de datos relacionales.
Algunas bases de datos relacionales almacenan o apuntan a datos no estructurados, como las aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM). La integración puede ser incómoda en el mejor de los casos, ya que los campos memo no se prestan a las consultas tradicionales de bases de datos. Aún así, la mayoría de los datos de CRM están estructurados.
Ejemplos
Los ejemplos de datos estructurados incluyen bases de datos relacionales y otros datos transaccionales como registros de ventas, así como archivos de Excel que contienen listas de direcciones de clientes. Este tipo de datos generalmente se almacena en tablas. Terminas con varias columnas y filas de datos. Una columna puede ser los nombres de los clientes, y otras filas podrían contener otros atributos como: dirección, código postal, teléfono, correo electrónico, número de tarjeta de crédito, etc.
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