Datos estructurados frente a datos no estructurados (más ejemplos)

Por el equipo editorial de Indeed

Publicado el 25 de marzo de 2022

Al trabajar con datos, es importante comprender las diferencias entre los dos tipos de archivo de datos y cómo afectan sus capacidades con los datos. Tanto los datos estructurados como los no estructurados tienen beneficios que pueden hacerlos preferibles para sus necesidades en diferentes momentos o en diferentes situaciones. Comprender los beneficios de cada formato puede ayudarlo a elegir la forma correcta de almacenamiento de datos al procesar información. En este artículo, analizamos qué son los datos estructurados y no estructurados, en qué se diferencian y brindamos ejemplos de ambos tipos de formatos de datos.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son datos que un usuario crea de acuerdo con un formato y una estructura predefinidos. Los datos estructurados incluyen la misma información para cada entrada dentro de la base de datos, proporcionando consistencia de una entrada a la siguiente. Esto proporciona una estructura que facilita la clasificación.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son datos que un usuario crea sin un formato de almacenamiento de entrada definido. La información proporcionada en una entrada en una base de datos puede ser significativamente diferente de la proporcionada para otra entrada. Esto ofrece más variedad en la información potencial recopilada al mismo tiempo que hace que la clasificación y la organización sean una tarea más desafiante.

Datos estructurados vs no estructurados

Las diferencias clave entre los datos estructurados y los datos no estructurados incluyen:

Análisis

Al realizar un análisis de un conjunto de datos, la estructura puede ayudar a simplificar el proceso. Debido a que los datos estructurados almacenan la misma información en el mismo formato para cada dato dentro de un conjunto, puede facilitar la comparación, encontrar promedios y realizar otros cálculos. Cuando trabaje con datos no estructurados, primero puede tomarse el tiempo para identificar elementos clave en los datos y crear un conjunto uniforme a partir de esa información para hacer que las comparaciones y otros análisis entre las entradas sean más funcionales.

Recopilación

Al recopilar información para un conjunto de datos, usar un enfoque de datos no estructurados puede ser más rápido. Agregar datos a un conjunto usando un formato estructurado requiere consistencia y puede generar mayores demandas al recopilar los datos para garantizar que se alineen con el formato. La recopilación de datos no estructurados le permite recuperar los datos sin importar cómo estén disponibles, lo que le permite completar su conjunto de datos más rápidamente.

Aprendizaje automático

Los datos estructurados son muy beneficiosos cuando se trabaja con algoritmos y aprendizaje automático. La estructura permite que la inteligencia artificial analice los datos e identifique más fácilmente lo que significan y realice extrapolaciones más informadas. Con datos no estructurados, la inteligencia artificial puede tener dificultades para relacionar elementos similares de diferentes entradas porque no están marcados como comparables.

Almacenamiento

El almacenamiento de datos no estructurados proporciona más flexibilidad. Debido a que los datos estructurados deben mantener el mismo formato, requieren reglas más disciplinadas para el almacenamiento. Esto puede facilitar y agilizar el almacenamiento de datos en un formato de datos no estructurados que en un formato estructurado.

uso de herramientas

Al proporcionar datos para prácticas automatizadas, puede ser beneficioso utilizar datos estructurados. Al igual que con la inteligencia artificial, la estructura facilita que los dispositivos que reciben los datos los analicen e identifiquen la información clave. Si elige usar un formato no estructurado, un dispositivo automatizado puede tener problemas con los datos no estructurados y puede requerir programación adicional para aprender a interpretar los datos no estructurados.

Versatilidad

Los datos no estructurados ofrecen más versatilidad en su aplicación. La libertad de registrar información de diferentes maneras puede permitirle obtener datos más completos con un enfoque no estructurado. Esto puede tener el efecto de aumentar la cantidad de formas en que se identifica para usar los datos proporcionados dentro de su conjunto de datos no estructurados.

Ejemplos de datos estructurados

Estos ejemplos de datos estructurados muestran cómo una empresa puede utilizar un formato de estructura y los beneficios que proporciona:

Registros de empleados

Es común que una empresa almacene registros de empleados en una base de datos estructurada. Esto asegura que la empresa recopile información importante como su nombre, puesto y nómina de cada empleado. Mantener esta información estructurada hace que sea fácil para aquellos dentro de la empresa acceder a ella según sea necesario al verificar los registros de un empleado y facilita operaciones diarias más eficientes por parte del personal de la empresa.

Estadísticas de uso en línea

Las plataformas en línea a menudo brindan información de seguimiento detallada sobre sus usuarios. Esto permite que la plataforma u otras empresas que utilizan la plataforma obtengan información sobre los comportamientos y la demografía de los usuarios. Es probable que la plataforma en línea almacene esta información en un conjunto de datos estructurados, para mejorar su funcionalidad y capacidad de clasificación. Por ejemplo, una red de medios sociales puede rastrear las interacciones de los usuarios junto con información demográfica clave que los clientes pueden usar para orientar la publicidad en la plataforma.

Los datos de ventas

Una base de datos estructurada de datos de ventas puede ser valiosa para una empresa que busca mejorar su rendimiento de ventas. La estructuración de la información, como la información del cliente, la información del producto y el desempeño de los asociados de ventas, permite a las personas dentro de la empresa clasificar y analizar los datos en busca de tendencias. Esto puede ayudar a la empresa a identificar sus mejores datos demográficos, sus productos más populares y los empleados de mayor rendimiento. Un enfoque estructurado ayuda a la empresa a identificar con eficacia estas valiosas tendencias.

Ejemplos de datos no estructurados

Estos ejemplos de datos no estructurados pueden ayudar a mostrar los beneficios que ofrece un enfoque no estructurado:

correos electrónicos de los clientes

Las empresas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento y los pensamientos de sus clientes o clientes al recibir correos electrónicos. Cuando un cliente envía un correo electrónico, puede incluir la información que considere adecuada. Esto permite opciones de respuesta más amplias para los clientes, lo que puede resultar en información más detallada que la empresa puede usar para guiar la toma de decisiones.

Imágenes satelitales

Al planificar un nuevo proyecto de desarrollo, un desarrollador puede usar imágenes satelitales de un área para identificar áreas de interés y trazar la estructura. Las imágenes fotográficas no vienen con datos consistentes en cada foto, ya que los tipos de elementos contenidos pueden variar mucho según el área fotografiada. Aunque la empresa puede optar por agregar estructura a estos datos en el futuro, como agregar etiquetas para elementos clave en diferentes regiones, las imágenes iniciales no estructuradas brindan valor al mostrar una contabilidad completa del área, no solo los elementos que encajan en categorías específicas. .

publicaciones en redes sociales

Las empresas pueden obtener valor al acceder a las publicaciones realizadas en las redes sociales sobre sus productos o servicios. Debido a que los usuarios son libres de publicar lo que crean conveniente, las publicaciones en las redes sociales no llegan como un conjunto estructurado de datos. La mayor libertad disponible para los usuarios puede permitirles expresarse y proporcionar información única que la empresa no podría obtener de otro modo mediante el envío de cuestionarios estructurados u otras formas de evaluación de los comentarios de los clientes.

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