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Que son los datos no estructurados, definición, concepto, significado, ejemplos

Que son los datos no estructurados, definición, concepto, significado, ejemplos. Los datos no estructurados , por otro lado, no están organizados de manera discernible y no tienen un modelo de datos asociado. Algunos se refieren a lagos de datos como el lugar donde se almacenan los datos no estructurados.

Los datos no estructurados representan el 85% o más de los datos corporativos. Los datos no estructurados textuales incluyen procesamiento de textos, presentaciones, archivos de audio y video, correo electrónico, chat y publicaciones en redes sociales. Los datos de la máquina incluyen datos de sensores, imágenes satelitales, microscopía digital, exploraciones de sonar y mucho más.

Gracias a los datos masivos, muchos tipos de archivos diferentes y altas velocidades de creación, el análisis de datos no estructurados es muy desafiante y muy valioso. Esa cantidad vertiginosa de datos no estructurados tiene un valor comercial significativo para aquellas empresas que lo aprovechan con éxito.

Datos no estructurados como Big Data

Empecemos definiendo los datos no estructurados como big data . La industria del almacenamiento considera las tres V de datos (volumen, variedad y velocidad) al definir las características y tendencias de los datos. En Big Data no estructurados, estamos observando valores altos en los tres.

  • Volumen: volúmenes masivos de datos no estructurados. La tendencia es para un alto crecimiento continuo, lo que significa que las plataformas de análisis deben escalar junto con los datos.
  • Variedad: Muchos tipos de archivos diferentes. La tabla anterior ilustra solo algunos de los tipos de datos que se incluyen en el indicador de datos grandes / datos no estructurados. Pocas plataformas de análisis que se crearon para bases de datos relacionales pueden manejar, por ejemplo, sensores de tráfico, microscopía digital, correo electrónico e historiales de búsqueda.
  • Velocidad: Creación de datos a alta velocidad. Los humanos y las máquinas producen datos rápidamente. Esta velocidad requiere una ingesta y un procesamiento acelerados, y un rendimiento rápido para las aplicaciones.
  • Y una 4ta V – Valor: inteligencia de negocios. Sin valor comercial, el big data es simplemente una gran cantidad de datos. Con valor empresarial, se convierte en una rica mina de inteligencia empresarial. Invierta recursos en análisis de big data para darse cuenta de ese valor.

Este tipo de información suele tener un gran volumen de texto y, a menudo, incluye múltiples tipos de datos. Ejemplos de tipos de archivos que generalmente se consideran datos no estructurados son: libros, algunos registros de salud, imágenes satelitales, archivos PDF de Adobe, una solicitud de garantía creada por un representante de servicio al cliente, notas en un formulario web, objetos de presentaciones, blogs, mensajes de texto , documentos de texto, videos, fotos y otras imágenes. Estos archivos no están organizados más que en un sistema de archivos, almacén de objetos u otro repositorio.

Los datos no estructurados son esencialmente todo lo demás. Los datos no estructurados tienen una estructura interna, pero no están estructurados a través de esquemas o modelos de datos predefinidos. Puede ser textual o no textual, y generado por el hombre o la máquina. También se puede almacenar dentro de una base de datos no relacional como NoSQL.

Ejemplos

Los datos no estructurados típicos generados por el hombre incluyen:

  • Archivos de texto: procesamiento de textos, hojas de cálculo, presentaciones, correo electrónico, registros.
  • Correo electrónico: el correo electrónico tiene cierta estructura interna gracias a sus metadatos, y a veces lo llamamos semiestructurado . Sin embargo, su campo de mensaje no está estructurado y las herramientas de análisis tradicionales no pueden analizarlo.
  • Redes sociales: Datos de Facebook, Twitter, LinkedIn.
  • Sitio web: YouTube, Instagram, sitios para compartir fotos.
  • Datos móviles: mensajes de texto, ubicaciones.
  • Comunicaciones: chat, mensajería instantánea, grabaciones telefónicas, software de colaboración.
  • Medios: MP3, fotos digitales, archivos de audio y video.
  • Aplicaciones empresariales: documentos de MS Office, aplicaciones de productividad.

Los datos no estructurados típicos generados por máquina incluyen:

  • Imágenes satelitales: datos meteorológicos, formas terrestres, movimientos militares.
  • Datos científicos: exploración de petróleo y gas, exploración espacial, imágenes sísmicas, datos atmosféricos.
  • Vigilancia digital: Fotos de vigilancia y video.
  • Datos de sensores: Tráfico, clima, sensores oceanográficos.

Pasos para extraer valor de Big Data no estructurado

Es una cuestión relativamente simple extraer información procesable de datos estructurados. El esquema estructurado de una base de datos relacional se presta para extraer y analizar registros. Analizar datos no estructurados es una historia muy diferente.

Cuando las empresas desean analizar datos no estructurados, necesitan herramientas especializadas para hacerlo. Si tienen tipos de datos muy diferentes, como textuales y no textuales, probablemente necesitarán múltiples herramientas para iniciar el análisis.

Primero: Decidir sobre los objetivos de negocio

Decida los objetivos de su negocio y el tipo de datos que necesita analizar. Por ejemplo, analizar datos de sensores es muy diferente de analizar textualmente el correo electrónico o las redes sociales, y analizar el cumplimiento de los correos electrónicos es un objetivo completamente diferente y luego analizar el tráfico de red para las métricas de soporte técnico.

Segundo: Elija la herramienta de análisis adecuada para la tarea

La elección de la herramienta de análisis correcta para la tarea correcta es la siguiente. Si la empresa solo tiene una única fuente de datos para analizar, como las publicaciones en las redes sociales para las métricas de la campaña de marketing, elija la recopilación web o el análisis de las redes sociales y el análisis de sentimientos.

Si una organización desea extraer información de un conjunto más amplio de datos basados ​​en texto, elija herramientas que analicen en una variedad de formatos textuales. Hay varias opciones. Algunas herramientas solo de software se ejecutan en su propia infraestructura de almacenamiento, otras se ejecutan en línea, otras se ejecutan desde su propio hardware de almacenamiento y otras se ejecutan en una infraestructura de Hadoop.

Cualquier herramienta que elija debe tabular y visualizar claramente los resultados para usted, y los informes deben funcionar en computadoras, dispositivos móviles y clientes basados ​​en navegador.

  • Análisis específicos de la aplicación: cuando una sola aplicación no estructurada contiene un rico valor, consulte las herramientas de análisis que funcionan específicamente para esa aplicación, como las herramientas de análisis para las aplicaciones de Salesforce.
  • Análisis de texto: esta es una categoría grande que contiene minería de datos, análisis textuales como metadatos o etiquetado de parte de la voz y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Los algoritmos utilizan analíticas basadas en la relevancia de los documentos para buscar una variedad de tipos de datos textuales.
  • Recolección web: estas herramientas buscan datos relevantes estructurados y no estructurados de la web. La tecnología conecta datos con patrones generados por el usuario y filtros para recopilar datos relacionados.
  • Hadoop: Hadoop merece su propia mención como líder del mercado para la infraestructura de análisis de big data. Apache desarrolla Hadoop de código abierto, pero no es un solo producto. Es un ecosistema que genera múltiples proveedores y productos. Se basa en grupos de servidores de productos básicos con un procesamiento masivamente paralelo que admite análisis analíticos estructurados y no estructurados.
  • Software de inteligencia empresarial (BI): BI es una categoría de análisis que funciona con datos estructurados y no estructurados. Emplea minería de datos, informes y paneles que presentan datos en el contexto de decisiones comerciales informadas.
  • Herramientas de integración de datos: estas herramientas consolidan datos de diferentes fuentes para que los usuarios puedan verlos y analizarlos desde un panel centralizado. Tradicionalmente, trabajan con datos estructurados, pero algunos de ellos también trabajan con datos no estructurados.
  • Análisis basados ​​en matrices : varios fabricantes de arreglos de almacenamiento incluyen análisis nativos en sus sistemas de almacenamiento. Un ecosistema popular para datos de grandes máquinas es la ingestión de datos sin procesar en sistemas de almacenamiento de alta capacidad / alto rendimiento, que entregan datos a aplicaciones científicas. Estas aplicaciones almacenan sus datos en sistemas de almacenamiento especializados que contienen análisis de datos integrados.
    Las categorías adicionales no son herramientas de análisis oficial, aunque pueden ayudar a recopilar datos no estructurados para presentarlos a las herramientas de análisis. Estos incluyen sistemas de administración de documentos, productos de administración de información para el seguimiento del ciclo de vida y búsqueda e indexación.

Tercero: planificar la pila de tecnología

Una vez que haya elegido sus herramientas, elija las pilas de tecnología que las soportan. Tiene varias opciones de implementación que hacer. Si elige una herramienta de análisis basada en hardware, entonces es cuestión de comprar un sistema de almacenamiento con análisis nativo. Si elige una arquitectura de grilla altamente distribuida utilizando la arquitectura de Hadoop, es posible que desee implementarla usted mismo o elegir un proveedor de servicios para instalarlo o administrarlo. También puede optar por implementar su propia infraestructura de almacenamiento y ejecutar herramientas de análisis solo de software en las fuentes de datos internas, o comprar una herramienta de análisis hecha específicamente para una aplicación en línea.

Sea cual sea el método de implementación que elija, si está trabajando en las instalaciones, tendrá que escalar para obtener grandes volúmenes de datos y un alto rendimiento. También necesitará disponibilidad y durabilidad de los datos. Si está buscando resultados en tiempo real, debe asegurarse de una alta disponibilidad. Si su objetivo es una tendencia histórica significativa, entonces la durabilidad de los datos será el factor primordial.

Analizar datos para obtener información valiosa siempre ha sido un objetivo comercial. Hoy en día, gran parte de esa riqueza empresarial se encuentra en datos no estructurados en la web y en las instalaciones. Aquellas empresas que puedan capturar efectivamente ese valor aumentarán su efectividad y acelerarán la calidad y velocidad de las decisiones de negocios. La noticia aún mejor es que los análisis de datos no estructurados no solo están disponibles para la empresa. También están disponibles para empresas medianas y pequeñas y medianas y medianas empresas que se toman en serio el hecho de retener la inteligencia empresarial de sus propios datos.

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