Datos no estructurados en big data: lo que debes saber

Análisis de datos

Tokio School | 05/05/2022

El Big Data ha llegado para quedarse. Una disciplina que se basa en el análisis de grandes cantidades de información para mejorar servicios, procesos y productos de todo tipo de empresas pero que también tiene un uso a nivel social y gubernamental. Descubre con nosotros la importancia de los datos no estructurados en Big Data y prepárate para formar parte del futuro.

En este sentido, el Big Data ha crecido mucho en los últimos años lo que abre nuevas oportunidades laborales para todos aquellos que se formen y preparen. Ya sea con un máster o con un curso de Big Data. Formaciones que te ayudarán a especializarte en el análisis de datos.

La revolución digital ha traído consigo una nueva forma de enfrentarse a los datos que generamos todos los días mediante el uso de nuestros dispositivos inteligentes, ordenadores, electrodomésticos, etc. Estos datos pueden venir en dos formas: estructurada o no estructurada. Hoy nos vamos a centrar en la segunda opción.

¿Qué son los datos no estructurados?

Vamos a definir qué son los datos no estructurados a partir de la definición de datos estructurados. Los datos estructurados son todos aquellos que, generalmente, se almacenan en una base de datos relacional. En ellos se pueden mapear claramente distintos campos, por ejemplo: códigos postales, teléfonos, tarjetas de crédito, etc.

Al contraio, los datos no estructurados son todos los que no encajan en este tipo de modelo y no pueden ser almacenados en bases de datos relacionales. Esto se debe a que los datos no estructurados vienen en distintos formatos, de diversas fuentes y es complicado que el software tradicional los pueda asimilar.

Del 80 al 90 % de los datos generados y recopilados por las empresas no están estructurados

La diversidad de formatos en los datos no estructurados es uno de los grandes desafíos a la hora de procesarlos y analizarlos. No obstante, se pueden realizar búsquedas de contenidos simples en este tipo de datos si se cuenta con las herramientas adecuadas para ello.

Por eso, el trabajo con datos no estructurados es una de las grandes ventajas de las herramientas que se emplean en el análisis de Big Data. Gracias a la combinación de estas con otras de Machine Learning e IA, se están consiguiendo grandes avances en su procesamiento y análisis.

¿Cómo se trabaja con datos no estructurados en Big Data?

Como decíamos el Big Data se está convirtiendo en una inversión importante tanto para empresas como para gobiernos. Esto implica que hay que desarrollar métodos, mecanismos, técnicas y procesos para trabajar con las grandes cantidades de datos que se manejan en la actualidad.

Una parte importante de esos datos se generan de manera no estructurada y una de las ventajas de Big Data es poder trabajar con ellos. Vamos a ver algunos de los pasos importantes en el trabajo y tratamiento de datos no estructurados en Big Data:

Fuente de datos y decisiones

El primer paso en el trabajo con datos no estructurados en Big Data es decidir cuál es la fuente de datos más beneficiosa para cada proyecto y empresa.

En general, se pueden emplear varias fuentes de datos para recopilar información que sea relevante para el ámbito de negocio o para el gobierno que esté usando esos datos.

La recopilación de datos de fuentes no relevantes, a la larga puede suponer un problema ya que puede dañar los datos e incluso llevar a la pérdida de algunos de ellos.

Administración de la búsqueda de datos no estructurados en Big Data

Los datos no estructurados para Big Data que se recopilan variarán en su uso dada sus características. Recopilar información es tan importante como procesarla, por lo que para administrar datos no estructurados se recomienda el uso de herramientas de gestión empresarial enfocadas a Big Data.

Si no se hace uso de este tipo de aplicaciones, el resultado puede ser tener una gran cantidad de datos no estructurados a los que o bien no se puede acceder o bien es difícil encontrarles un uso adecuado. Por tanto, se convierten en información inútil para los propósitos de la empresa.

Eliminación de datos que no son útiles

Tras el proceso de recopilación y gestión de los datos no estructurados en Big Data, el siguiente paso es eliminar todo aquello que no es útil o relevante para los intereses del negocio, empresa o gobierno.

Piensa que los datos no estructurados, la información en general, ocupa mucho espacio, por lo que no compensa económicamente tener almacenados grandes cantidades de datos que no son útiles o relevantes para los distintos proyectos o prospecciones del negocio.

Preparar datos no estructurados para su almacenamiento en Big Data

Una vez que se ha hecho la recopilación, gestión de datos no estructurados y antes de la eliminación de los no relevantes, hay que preparar estos datos para su posterior almacenamiento.

Dadas las características intrínsecas de estos datos, es necesario procesar la información restante para eliminar espacios en blanco, problemas de formato, etc. Una vez que todo está formateado adecuadamente, se pueden indexar los datos para su posterior almacenamiento.

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