Principales diferencias entre datos estructurados y datos no estructurados
2 de septiembre de 2022
El campo de los datos estructurados cuenta con profesionales que se especializan para poder mejorar las experiencias de los usuarios. Actualmente, es recomendable buscar centros formativos tecnológicos de referencia que formen en esta área si se quiere competir dentro de este sector laboral. Cuando se cursan grados universitarios que ya han explicado la diferencia entre los datos estructurados y los no estructurados, la especialización se vuelve más sencilla. Pero también cabe la posibilidad de profundizar en la metodología de la estructura de los datos con otras especialidades. Por ejemplo, si se trabaja la proyectos de ciberseguridad o la ordenación y jerarquización de la información dentro de las bases de datos
Los datos no estructurados pueden dar problemas en los sistemas y en los flujos de trabajo. Existen espacios laborales en los que difícilmente se pueden encontrar diferentes datos de este tipo. Por ejemplo, en el ámbito sanitario, los archivos de historiales médicos se pierden en muchas ocasiones. Los datos estructurados y no estructurados no son los únicos, puesto que existen los semiestructurados. La diferencia es sencilla, pero vamos a ir por partes para comprender bien la cualidad de cada uno.
Entre los fundamentos de la estructura de datos, existen archivos que están más trabajados que otros. Normalmente, los datos con estructura responden a normas u órdenes concretas. Es decir, están organizados y formateados para encontrarse rápido o disponibles tras una pequeña y sencilla búsqueda. Comprobar los datos estructurados o trabajar con ellos es muy sencillo. Por eso, hay tantas aplicaciones informáticas pensadas únicamente para conseguir orden en los almacenamientos de datos.
Al contrario que los datos estructurados, estos no responden a lógicas ni ordenamientos. En conclusión, se hace mucho más difícil trabajar con un volumen alto de datos e información sin estructurar porque no funcionan las búsquedas, las jerarquías ni las normas habituales para la analítica de datos. Por lo tanto, conviene usar una herramienta de datos estructurados para conseguir la mejor ordenación posible. En este sentido, existe ordenación en archivos que carecían por completo de orden y estructura.
Los datos estructurados pueden también serlo solo parcialmente. En este sentido, cuando hablamos de semiestructura, nos referimos a aquellos datos que no están almacenados en la misma base de datos. Sin embargo, sí se puede llegar a relacionar con otra fuente porque tienen algún tipo de herramienta o de organizador selectivo que favorece el análisis comparativo. Por ejemplo, la propiedad de realizar búsquedas mediante etiquetas semánticas. Estaríamos a medio caballo entre la estructura y su ausencia.
Hay tres principios que pueden dar indicios de si estamos ante una base completamente desestructurada, en proceso de mejora o perfectamente estructurada. Para poder categorizar una base de datos dependiendo de su ordenación, se debe basar el análisis en tres puntos claves: el almacenamiento, la facilidad de análisis y la flexibilidad. Saber buscar en fuentes de recursos idóneas para nuestra área de trabajo es esencial para aprender a mejorar. En muchas ocasiones, esto nos ayuda a trabajar más rápido.
Hay espacios en los que podemos encontrar datos que ya nos indican que no van a estar estructurados. Por ejemplo, si están guardados en aplicaciones, bases de datos diferentes al lenguaje SQL, en sistemas de almacenamiento de datos o en lagos y nubes digitales. La relación de unos datos con otros se puede dificultar dependiendo de dónde se guarden estos archivos que necesitamos descargar para poder trabajar. Eso también ralentiza el proceso y, en general, empeora nuestra experiencia.
La facilidad de análisis depende, en muchas ocasiones, de los tipos de archivos que se almacenen. Cuando solo tenemos letras, lo más habitual es encontrarnos una base de datos estructurados porque podremos segmentar, hacer búsquedas y analizar sin problemas. El fallo viene cuando, dentro de la misma base, existen imágenes, audios, vídeos, etc. Este es el principal problema que lleva a un historial médico a ser una base de datos no estructurada. La complejidad de formatos impiden optimizar al máximo un análisis.
La estructura rígida está reñida con la flexibilidad. Mientras que en las bases sin orden podemos cambiar la estructura o modificar y mover los archivos sin problemas, si tenemos datos estructurados, no se nos permitirá. Esto conlleva tener un dato estructurado dentro de una serie de datos que responden a la misma estructura que es inamovible. Necesitamos que todos tengan las mismas características para poder generar esa uniformidad. Por eso, resulta mucho más complicado estructurar elementos muy diferentes.
En definitiva, los datos estructurados son útiles para ciertos sectores. Si queremos profundizar en el tema, podemos estudiar cursos a todos los niveles para conseguirlo. Todavía es un reto del ámbito tecnológico tomar la decisión en ciertos sectores de si es más beneficiosa o menos la estructura rígida de los datos. Sin duda, si nos enfocamos en el análisis de datos, será mejor el orden y la jeraquía de estos, ya que estamos plenamente convencidos de que el Data Analytics puede potenciar el crecimiento empresarial. Sin embargo, a nivel práctico y para muchos otros trabajadores no tecnológicos, tal vez el recurso del caos sea una mejor opción.
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