Datos Semiestructurados: Definición, Ejemplos y Beneficios

Por el equipo editorial de Indeed

Publicado el 18 de octubre de 2021

A medida que el big data se vuelve cada vez más común, muchas empresas quieren comprender cómo implementar estrategias efectivas basadas en datos en la organización. Un tipo de datos del que las empresas pueden beneficiarse son los datos semiestructurados. Los datos semiestructurados pueden facilitar que las organizaciones almacenen, accedan, transfieran y analicen sus datos para extraer información comercial útil. En este artículo, discutimos la definición de datos semiestructurados, exploramos algunos ejemplos y revisamos los beneficios y desafíos de usar este tipo de datos para su empresa.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados son un tipo de datos que combinan características de datos estructurados y datos no estructurados. Los datos estructurados se refieren a datos que son cuantitativos y tienen una estructura organizativa comprensible tanto para máquinas como para humanos. Sin embargo, los datos no estructurados no tienen un marco estructural y consisten en datos no numéricos que las computadoras no pueden interpretar por sí mismos.

Los datos semiestructurados presentan algunos elementos del marco organizativo y las propiedades numéricas de los datos estructurados. Este marco puede facilitar que las máquinas clasifiquen e interpreten los datos. Sin embargo, los datos semiestructurados también poseen propiedades cualitativas que requieren traducción a un lenguaje de máquina o interpretación por parte de humanos.

¿Quién utiliza datos semiestructurados?

Las empresas de muchos tipos y de una variedad de industrias pueden usar datos semiestructurados. Muchas empresas recopilan datos semiestructurados para obtener información sobre su base de clientes. Por ejemplo, supongamos que una empresa solicita reseñas en línea de sus clientes. El contenido escrito de estas reseñas en línea no estaría estructurado porque están escritos en un lenguaje humano que las máquinas no saben cómo entender fácilmente. Sin embargo, estas reseñas en línea también pueden contener algunos tipos de datos estructurados, como el número promedio de clientes que otorgaron cinco estrellas a un producto.

Las empresas también usaban con frecuencia datos semiestructurados para optimizar sus protocolos o flujos de trabajo. Como ejemplo, una empresa podría recopilar datos numéricos sobre la eficiencia de varios procesos operativos. Sin embargo, para que estos procesos sean más eficientes, es probable que también consideren tipos de datos no estructurados, como los comentarios de sus empleados. Usados ​​juntos, estos diferentes conjuntos de información brindan a las empresas datos semiestructurados que pueden usar para obtener una comprensión más profunda de cómo optimizar sus flujos de trabajo.

Ejemplos de datos semiestructurados

Los siguientes son algunos ejemplos comunes de datos semiestructurados:

Correo electrónico

El correo electrónico es un tipo de datos semiestructurados que muchos empleados y empresas usan regularmente. El contenido escrito de un correo electrónico se considera información no estructurada porque la computadora no tiene la capacidad inherente de comprender u organizar el texto escrito en lenguajes humanos. Sin embargo, las aplicaciones de correo electrónico también brindan cierta estructura inherente a la información contenida en cada correo electrónico, como el nombre del remitente, la dirección del destinatario, el nombre del destinatario y la fecha de envío. Las aplicaciones de correo electrónico también suelen clasificar los mensajes en carpetas como bandeja de entrada, borrador, papelera y bandeja de salida.

Las empresas pueden utilizar los datos semiestructurados de los correos electrónicos para obtener nuevos conocimientos sobre sus clientes. Por ejemplo, un departamento de servicio al cliente puede evaluar si un problema específico de un cliente es una ocurrencia única o un problema persistente revisando el contenido de sus correos electrónicos de los últimos meses. Luego pueden recopilar datos numéricos de estos correos electrónicos, como la cantidad de errores que causó este problema o el tiempo promedio de resolución del problema.

HTML

Las páginas web creadas a través de HTML utilizan datos semiestructurados. HTML se refiere a un lenguaje informático que le dice a su sitio web cómo mostrar texto, imágenes y otros elementos de diseño a los usuarios. HTML puede proporcionar una estructura para su sitio web, por ejemplo, mediante la creación de marcos únicos para su página de inicio, formulario de contacto y mapa del sitio. Las empresas también usan HTML para contener formas de datos no estructurados, como el texto que se muestra en el sitio web.

Imágenes y videos en línea

Las imágenes y videos en línea son otros ejemplos comunes de datos semiestructurados. Una imagen o un video en sí mismos se consideran datos no estructurados porque las computadoras no pueden leer ese tipo de visualización o audio. Sin embargo, las imágenes y los videos incrustados en línea generalmente también contienen elementos de texto que permiten que una computadora o Internet clasifiquen fácilmente esa información, como etiquetas con la fecha o la ubicación en que alguien cargó el archivo.

Intercambio electrónico de datos

El intercambio electrónico de datos (EDI) es otra forma común de datos semiestructurados. Una amplia gama de empresas utilizan EDI para transformar sus documentos en papel en archivos digitales. Estos archivos en papel a menudo contienen información que las máquinas no pueden interpretar fácilmente. EDI luego convierte estos elementos en un lenguaje que la computadora puede entender, organizar y almacenar.

Beneficios de los datos semiestructurados

Estas son las principales ventajas de usar datos semiestructurados en su negocio:

Maneja diferentes tipos de datos y formatos.

A diferencia de los datos estructurados, los datos semiestructurados no necesitan seguir un marco preestablecido. En el campo de los grandes datos, este marco se suele denominar esquema. Esta cualidad otorga a los datos semiestructurados una mayor flexibilidad en el tipo de datos que contienen y su estructura organizativa.

Fácil de escalar

Los datos semiestructurados y su esquema son fáciles de escalar. Dado que los datos semiestructurados no necesitan encajar en una estructura organizativa prefabricada, es relativamente fácil para las empresas agregar más conjuntos de datos a sus datos semiestructurados. Esto significa que hay pocos o ningún límite en la cantidad de datos estructurados que su empresa puede almacenar y analizar.

Altamente almacenable y portátil

En comparación con los datos no estructurados, los datos semiestructurados son mucho más almacenables y portátiles. La portabilidad de datos se refiere a lo fácil que es transferir, acceder, compartir y organizar sus datos. Dado que las computadoras tienen más formas de analizar datos semiestructurados en comparación con datos no estructurados, se vuelve relativamente fácil mover sus datos de una ubicación en su red a otra. Por ejemplo, es posible que su empresa desee transferir datos semiestructurados desde una computadora específica a la nube digital de su organización.

Desafíos de los datos semiestructurados

Estos son los principales desafíos de trabajar con datos semiestructurados junto con sugerencias de soluciones:

Más difícil de analizar

A diferencia de los datos estructurados, no todos los aspectos de los datos semiestructurados son fáciles de interpretar o categorizar para las computadoras. Cuando se utilizan datos semiestructurados, las organizaciones primero deben encontrar una manera para que sus máquinas comprendan los aspectos no estructurados de los datos o interpreten esos aspectos por sí mismos. Sin embargo, a medida que el big data se vuelve cada vez más común entre las empresas de todo tipo, hay más herramientas disponibles que nunca para ayudarlo a interpretar datos específicamente semiestructurados.

Mayor costo de almacenamiento

Las empresas que utilizan datos semiestructurados suelen pagar más por sus costos de almacenamiento. Dado que las computadoras no pueden comprender fácilmente todas las propiedades de los datos semiestructurados, los servicios de almacenamiento personalizados para este tipo de datos suelen ser más complejos. Esta complejidad a menudo requiere que las empresas asignen una mayor parte de su presupuesto al almacenamiento de datos en comparación con los datos estructurados. Sin embargo, el uso de datos semiestructurados puede ofrecer a su organización más valor a largo plazo en comparación con el uso exclusivo de datos estructurados.

Dependencia de los datos en un esquema

Una ventaja de los datos semiestructurados es que el esquema puede desarrollarse de forma natural a partir de los propios datos, a diferencia de las empresas que tienen que utilizar un marco preestablecido. Sin embargo, esto crea una estrecha dependencia o conexión entre los datos semiestructurados y su esquema. Las empresas que utilizan datos semiestructurados deben asegurarse de que el esquema de sus datos cambie continuamente a medida que se agregan o evolucionan los conjuntos de datos.

Preguntas frecuentes sobre datos semiestructurados

Aquí hay algunas preguntas frecuentes sobre datos semiestructurados:

¿Dónde puede almacenar datos semiestructurados?

Las organizaciones que buscan formas de almacenar los datos semiestructurados de su empresa tienen una variedad de opciones, como:

  • Sistema de administración de bases de datos: un sistema de administración de bases de datos (DBMS) es un tipo de software diseñado para ayudarlo a almacenar, acceder, modificar y transferir información hacia y desde su base de datos. Busque un DBMS personalizado específicamente para administrar conjuntos de datos semiestructurados.

  • Lenguaje de marcado extensible: El lenguaje de marcado extensible (XML) es un método para comunicar el texto y el diseño de una página web en una forma comprensible tanto para humanos como para máquinas. XML es un gran lenguaje para datos semiestructurados, ya que permite a los usuarios establecer atributos y etiquetas que desarrollan una estructura organizativa para los datos.

  • Sistema de administración de bases de datos relacionales: un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) es un tipo de DBMS que almacena datos en un formato tabular. El RDBMS luego puede dibujar conexiones entre los elementos en varias filas para una estructura de datos más flexible.

¿Un PDF es de datos estructurados, no estructurados o semiestructurados?

Un PDF es un ejemplo de datos semiestructurados. Incluso si un PDF contiene lenguaje humano, un PDF es técnicamente un tipo de imagen en lugar de un archivo de texto, por lo que es más difícil de leer para las máquinas. Sin embargo, los archivos PDF normalmente vienen con propiedades establecidas, como nombres de usuario o fechas de modificación, que dan cierta estructura a sus datos.

¿Qué tipo de estructura de datos son los canales de redes sociales?

Los canales de redes sociales se consideran datos semiestructurados. Los usuarios publican principalmente imágenes, videos y contenido escrito en lenguaje humano en sus páginas de redes sociales, todos los cuales son tipos de datos no estructurados. Sin embargo, los canales de redes sociales suelen asignar metadatos a cada publicación de usuario para ayudar a su sitio a crear un marco para su contenido. Los metadatos de las redes sociales pueden incluir la fecha de carga, el tipo de archivo y la cantidad de recursos compartidos.

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