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los datos son hechos, cifras o informaciòn cruda que pueden ser procesadas y analizados para obtener conocimientos

# data[].attributes.body
Los datos son representaciones simbólicas de hechos, condiciones o valores. Pueden ser números, texto, imágenes, audio, video o cualquier otra forma de información que pueda ser procesada.

# data[].attributes.body
- Los datos son fundamentales para la toma de decisiones informadas, el análisis de tendencias, la predicción de comportamientos futuros y la generación de conocimiento.

# data[].attributes.body
Datos organizados en un formato fijo y definido, como tablas en bases de datos relacionales.

# data[].attributes.body
Tienen un esquema predefinido (filas y columnas).

- Son fácilmente buscables y analizables mediante SQL.

- Ejemplos: Datos de una hoja de cálculo, bases de datos SQL.

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plaintext

+---------+--------+-----------+

| ID | Nombre | Edad |

+---------+--------+-----------+

| 1 | Ana | 30 |

| 2 | Juan | 25 |

+---------+--------+-----------+

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Datos que no tienen una estructura rígida, pero contienen etiquetas o marcadores que separan diferentes elementos y permiten cierta organización.

# data[].attributes.body
Tienen una estructura flexible.

- Pueden ser procesados y analizados sin una estructura fija.

# data[].attributes.body
JSON, XML, archivos CSV.

# data[].attributes.body
- JSON):

json

{

"empleados": [

{ "ID": "1", "Nombre": "Ana", "Edad": 30 },

{ "ID": "2", "Nombre": "Juan", "Edad": 25 }

]

}

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Una base de datos (database) almacena datos y los conecta en una unidad lógica junto a los metadatos necesarios para su procesamiento. Las bases de datos son instrumentos de gran utilidad para gestionar grandes ficheros y facilitar la consulta de información. En muchas, además, puede definirse un esquema de permisos que establece qué personas o programas pueden acceder a los datos, y a cuáles, con el objetivo de presentar el contenido de forma adecuada y clara.

Los distintos sistemas de bases de datos se diferencian conceptualmente entre sí y tienen, por lo tanto, sus propias ventajas y desventajas. Pero, antes que nada, es conveniente diferenciar entre la base de datos en sí y el sistema que la gestiona. Como base de datos se designa al conjunto de los datos que se ha de ordenar, mientras que el sistema de gestión de la base de datos (SGBD) es responsable de su administración, determinando así su estructura, el orden, los permisos de acceso, las dependencias, etc. Para ello acostumbra a utilizar un compilador propio y un modelo adecuado de base de datos que determina la arquitectura del sistema de base de datos.

En muchos casos, solo ciertas aplicaciones, o aquellas que han sido exactamente definidas para ello, pueden leer estos sistemas. Es aquí donde, con frecuencia, se dan confusiones terminológicas cuando un programa de base de datos se define solo como "base de datos". El término, además, se utiliza para referirse a simples colecciones de archivos, mientras que ,en su sentido estricto, una carpeta con archivos en un ordenador no constituye una base de datos.

Las bases de datos son sistemas estructurados de forma lógica para la administración electrónica de datos que, con ayuda de un sistema de gestión de bases de datos (database management system, DBMS), regulan las pertenencias y los derechos de acceso y guardan la información, añadiéndola al repositorio que contienen. La mayoría de bases de datos solo pueden abrirse, editarse y consultarse con aplicaciones específicas.

¿Por qué son necesarias las bases de datos?

Para aumentar la eficiencia estructural del tratamiento electrónico de los datos, ya en la década de los 60, se empezó a desarrollar el concepto de la base de datos electrónica como capa separada de software entre el sistema operativo y el programa de aplicación. Esto fue el resultado de la experiencia del día a día, pues tanto manipular los archivos como supervisar y repartir los permisos adquirió tal complejidad que el procesamiento electrónico de los datos no significó un avance real. Así, la idea del sistema de bases de datos electrónico se convirtió en una de las innovaciones más relevantes en el desarrollo del ordenador.

Los primeros modelos que se desarrollaron fueron las bases de datos en red y jerárquicas, si bien pronto demostraron ser demasiado simples y estar limitadas técnicamente. IBM fue la empresa que revolucionó el sector, con el desarrollo del modelo relacional de base de datos en los años setenta, con mucho el más potente, que pronto encontró un campo de cultivo favorable en el mundo laboral. Los productos que más éxito tuvieron en este momento, fueron el lenguaje de consultas a bases de datos SQL de Oracle y los sucesores de IBM, SQL/DS y DB2.

Hasta bien entrados los años 2000, cuando algunos proyectos de código libre insuflaron algo de aire fresco al sector, el mercado del software de base de datos estuvo gobernado por los pesos pesados. Entre los sistemas libres más populares se cuentan MySQL y PostgreSQL. La tendencia iniciada en 2001 hacia los sistemas NoSQL también contribuyó a la debilitación de la posición de los sistemas de bases de datos de los grandes fabricantes.

Hoy, los sistemas de bases de datos son imprescindibles en numerosos campos. Cualquier tipo de software concebido para las empresas se basa en robustas bases de datos con un gran número de opciones y herramientas para los administradores del sistema. La seguridad de los datos, además, ha ido ganando importancia con el tiempo, y es que en las bases de datos electrónicas se almacenan y cifran contraseñas, datos personales e incluso divisa digital.

El sistema financiero moderno, no es más que una red de bases de datos, en la cual la mayor parte de las cuantías monetarias solo existen como unidades electrónicas de información, cuya protección, por medio de bases de datos seguras es una de las tareas principales de las instituciones financieras. Aunque no solo por esto son cruciales las bases de datos electrónicas para la civilización moderna.

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Funciones y condiciones de un sistema de gestión de base de datos (SGBD)

Un término muy extendido para describir las funciones y los requisitos de las transacciones en un database management system es el de ACID, acrónimo de atomicity, consistency, isolation y durability (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad). Estos cuatro parámetros, cubren los requisitos más importantes de un SGBD (ACID compliant):

Atomicidad designa a la propiedad "todo o nada" de los gestores de bases de datos: para que una consulta sea válida y la transacción se complete correctamente se ha de llevar a cabo en el orden correcto de pasos.

La consistencia (o coherencia) se da cuando al finalizar una transacción, la base de datos sigue siendo estable, lo que requiere la supervisión continua de todas las transacciones.

El aislamiento es la condición que garantiza que las transacciones no se obstaculicen unas a otras, algo que normalmente se logra con ciertas funciones de bloqueo que aíslan los datos que participan en una transacción.

La durabilidad significa que en un SGBD todos los datos se guardan a largo plazo incluso tras concluir una transacción y también, o especialmente, en el caso de fallos del sistema o caídas del SGBD. Para esta condición, son esenciales los registros de transacción, que protocolizan todos los procesos que tienen lugar en el SGBD.

A continuación detallamos una forma diferente de clasificar las funciones y los requisitos de un sistema de gestión de bases de datos:

Almacenar datos

Las bases de datos almacenan textos, documentos, contraseñas, etc., en formato electrónico, a los que puede accederse mediante consultas.

Editar datos

Según de qué permisos se disponga, la mayoría de bases de datos permiten editar in situ los datos que salvaguardan.

Gestionar los metadatos

Normalmente, la información se guarda con metadatos o metaetiquetas que mantienen el orden dentro de la base de datos y hacen posible la función de búsqueda. Los metadatos también suelen utilizarse para regular los permisos.

La gestión de datos comprende cuatro operaciones fundamentales: crear (create), leer/recuperar (read/retrieve), actualizar (update) y borrar (delete). Este concepto, conocido por su acrónimo CRUD, constituye la base de la gestión de datos.

Optimizar las consultas

Técnicamente, una base de datos ha de poder procesar las consultas de la mejor manera posible para garantizar una buena performance. Si utiliza demasiadas rutas diferentes para solucionar una consulta, el rendimiento global del sistema se verá perjudicado.

Transparencia del sistema

La transparencia del sistema es relevante, sobre todo, en los sistemas distribuidos; privando al usuario de la distribución y la implementación de los datos, la utilización de una base de datos distribuida se asemeja al de una centralizada. Los procesos que corren en segundo plano se muestran u ocultan en diversos niveles de transparencia. La función principal es, no obstante, simplificar su uso todo lo posible.

Evolución de los modelos de bases de datos

Las diferencias entre los modelos de bases de datos más habituales es resultado de la evolución técnica de la transmisión electrónica de datos, que no solo perseguía la eficiencia y la manejabilidad, sino también, el empoderamiento de los fabricantes más renombrados.

Modelo jerárquico de base de datos

Este es el modelo más antiguo, hoy superado en gran medida por el modelo relacional (entre otros), si bien recientemente su empleo ha ido creciendo. XML utiliza este sistema para guardar datos y algunas compañías de seguros y bancos recurren a las bases de datos jerárquicas sobre todo en las aplicaciones más antiguas de base de datos. El sistema de base de datos jerárquico más conocido es IMS/DB de IBM.

En las bases de datos jerárquicas las dependencias son inequívocas. Cada registro tiene solo un precedente (Parent-Child Relationships, PCR) a excepción de la raíz (root), constituyendo un esquema en árbol como el de arriba. Mientras que cada nodo "hijo", solo puede tener un nodo "padre", los "padres" pueden tener tantos "hijos" como quieran. Dado el estricto ordenamiento jerárquico, los niveles sin relación directa, no interactúan entre sí y conectar dos árboles diferentes tampoco es fácil. Por todo esto, las estructuras de base de datos jerárquicas son extremadamente inflexibles, pero muy claras.

Los registros con hijos se llaman records y los que no tienen se llaman hojas y son los que suelen contener los documentos. Los records sirven para clasificar las hojas. Las consultas a una base de datos jerárquica alcanzan a las hojas partiendo desde la raíz y pasando por los distintos records.

Base de datos en red

El modelo en red se desarrolló casi de forma simultánea al relacional, aunque con el tiempo sería superado por la competencia. A diferencia del modelo jerárquico, aquí los registros o records no revelan relaciones padre-hijo estrictas, sino que cada registro puede tener múltiples precedentes, lo que le da la estructura en red de su nombre. Para acceder a un registro tampoco hay, por eso mismo, un camino único e invariable.

Al registro situado en el centro de la imagen puede accederse en teoría desde los otros cinco, y accediendo a él, puede accederse a otros cinco registros. En el modelo en red también pueden definirse dependencias: el registro situado más arriba no está conectado directamente con el de más a la derecha, de modo que para llegar a él ha de pasar por el del centro, que puede aceptar o denegar el paso. Podría entonces establecer contacto con el de arriba a la izquierda. En el modelo en red, los registros pueden añadirse o eliminarse sin que la estructura global se vea afectada.

Hoy el modelo de base de datos en red se utiliza, sobre todo, en los grandes ordenadores. En otros campos se sigue confiando en el modelo jerárquico (clientes de IBM, sobre todo) o se ha dado el paso hacia el modelo relacional, mucho más flexible y fácil de utilizar. Algunos modelos conocidos de base de datos en red son el UDS de Siemens y el DMS de Sperry Univac. Con el tiempo, ambos fabricantes han desarrollado también interesantes formas mixtas entre el modelo en red y el relacional aunque sin lograr arrancar del todo. Con todo, aún hoy pueden encontrarse aspectos de estos intentos en el SQL de Siemens. La base de datos orientada a grafos, por su estructura reticular, es considerada la evolución moderna del modelo en red.

Modelo de base de datos relacional

El modelo que goza de más popularidad a día de hoy es el relacional, aunque tampoco queda libre de crítica. Su correspondiente sistema de gestión es más conocido como SGBDR (RDBMS en inglés) y como lenguaje utiliza normalmente SQL. Este modelo basado en tablas, gira en torno al concepto de relación, un término bien definido en matemáticas y que aquí se utiliza como sinónimo de tabla. Para formular las relaciones se utiliza álgebra relacional, con cuya ayuda puede obtenerse la información de estas relaciones. Este es el principio que fundamenta el lenguaje SQL.

El modelo relacional trabaja con tablas independientes que determinan la localización de los datos y sus conexiones. Estos datos conforman un registro (en la imagen, una fila o "tupla") y se guardan en columnas como atributos (en la imagen, de A1 a An). La relación es lo que resulta de los atributos interrelacionados. Para identificar inequívocamente un registro es elemental la clave primaria, que normalmente se define como el primer atributo (A1) y que no puede cambiarse. Dicho de otra manera, esta clave primaria o ID, define la posición exacta del registro con todos los atributos.

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Descubre en nuestro artículo sobre el modelo de base de datos relacional por qué se ha establecido este como modelo estándar, cómo funciona en detalle y qué aspectos se le critican.

Modelo de base de datos orientado a objetos

Las bases de datos de objetos no nacen hasta finales de 1980 y hasta hoy, solo han encontrado una escasa aplicación. Estas bases de datos, disponibles también en formato open source, suelen utilizarse en plataformas Java y .NET. La más conocida es db4o, que destaca, sobre todo, por un escaso uso de la memoria. Las bases de datos de objetos acostumbran a trabajar con el lenguaje OQL, muy similar a SQL.

En el modelo orientado a objetos, los datos se guardan en un objeto junto con sus funciones (métodos) y los atributos que los describen más en profundidad. En un sistema de gestión de bases de datos de objetos, son los métodos, depositados en el objeto junto con los datos, los que definen cómo se accede al objeto.

Los objetos pueden ser complejos y estar compuestos por múltiples tipos de datos, son únicos dentro del sistema de base de datos y se identifican con un identificador de objeto (OID en inglés) único. Como puede verse en la figura de arriba, los objetos se agrupan en clases (object category), dando como resultado una jerarquía de clases. Pese a la aparente similitud con el modelo jerárquico, aquí predomina el paradigma orientado a objetos y no existe ninguna relación padre-hijo fija. Aún así, a través de la clase puede definirse el método para el acceso.

Las ventajas de las bases de datos orientadas a objetos destacan, sobre todo, en problemas con tipos de datos complejos. Estas bases de datos trabajan, en su mayor parte, de forma autónoma sin recurrir a la normalización y a la correspondencia de ID, permitiendo así almacenar los objetos nuevos de forma relativamente simple y fluida. Sin embargo, las consultas son mucho más ágiles en un sistema de base de datos relacional. La escasa popularidad de los sistemas orientados a objetos resulta en una insuficiente compatibilidad con muchas de las aplicaciones de base de datos que se usan habitualmente.

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Modelo de base de datos orientado a documentos

En este modelo, los documentos son la unidad básica para el almacenamiento de datos. Estas unidades son las que estructuran los datos y no deben confundirse con los documentos de los programas de procesamiento de texto. Aquí, los datos se guardan en los llamados pares clave-valor, comprendiendo así, una "clave" y un "valor". Como no están definidos ni la estructura ni el número de pares, los documentos que integran una base de datos orientada a documentos pueden resultar muy dispares entre sí. Cada documento es una unidad cerrada en sí misma y establecer relaciones entre documentos no resulta fácil, pero en este modelo no es necesario.

En los últimos años, y gracias al éxito de NoSQL, las bases de datos documentales han experimentado un gran auge, sobre todo, por su buena escalabilidad. Un ejemplo para este tipo de sistema de base de datos es MongoDB.

En el modelo relacional (arriba representado con las dos tablas), varias relaciones (tablas) se conectan entre sí para seleccionar un registro común. En el modelo documental, un único documento basta para guardar toda la información. Aquí no se está obligado a utilizar un determinado esquema porque, mientras se use siempre el mismo lenguaje de base de datos, este modelo está conceptualmente libre de esquemas.

Una idea fundamental de las bases de datos documentales es que los datos que guardan relación entre sí siempre se guardan juntos en un lugar (en el documento). Mientras que las bases de datos relacionales suelen representar y mostrar la información relacionada conectando varias tablas, en el modelo que nos ocupa es suficiente con consultar un solo documento. Esto reduce el número de procedimientos necesarios para consultar la base de datos.

Estos sistemas son especialmente interesantes para las aplicaciones web, puesto que permiten guardar formularios HTML completos. Fue sobre todo con el avance de la web 2.0 cuando estas bases de datos vieron aumentar su popularidad. Con todo, es necesario remarcar que entre los diversos sistemas basados en documentos se dan diferencias notables, desde la sintaxis hasta la estructura interna, por lo que no todas las bases de datos orientadas a documentos son apropiadas para cualquier escenario. Es debido a estas diferencias por lo que hoy disponemos de algunos sistemas de bases de datos orientados a documentos de la reputación de Lotus Notes, Amazon SimpleDB, MongoDB, CouchDB, Riak, ThruDB, OrientDB, etc.

Bases de datos: modelos y características

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Bases de datos: qué tipos hay y para qué se usan

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Una base de datos (database) almacena datos y los conecta en una unidad lógica junto a los metadatos necesarios para su procesamiento. Las bases de datos son instrumentos de gran utilidad para gestionar grandes ficheros y facilitar la consulta de información.

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Descripción : datos que tienen una estructura predefinida y no se ajusta al modelo de datos tradicionales

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Pueden incluir texto libre, imágenes, videos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, archivos de audio, y más. A diferencia de los datos estructurados, que se organizan en tablas o bases de datos con campos y registros específicos, los datos no estructurados carecen de una estructura formal y consistente.

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1. Texto Libre: Artículos, blogs, documentos de texto, correos electrónicos.

2. Multimedia: Fotos, videos, archivos de audio.

3. Datos de Redes Sociales: Publicaciones, comentarios, tweets.

4. Registros Médicos: Notas de médicos, historiales clínicos en formato de texto.

5. Logs de Sistema: Archivos de registro de aplicaciones y servidores.

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Estructurados:

• Uso: Aplicaciones empresariales, sistemas de gestión de bases de datos, análisis financiero.

• Ventaja: Facilita el análisis rápido y eficiente.

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Semi Estructurados:

• Uso: Intercambio de datos entre aplicaciones, almacenamiento de datos de sensores IoT, APIs web.

• Ventaja: Flexibilidad en el almacenamiento y procesamiento.

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No Estructurados:

• Uso: Almacenamiento de grandes volúmenes de datos variados como multimedia, datos de redes sociales.

• Ventaja: Captura una amplia gama de información que puede ser analizada con técnicas avanzadas de procesamiento de datos.

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Cuando hablamos de datos o análisis, a menudo se discuten los términos datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estas son las tres formas de datos que ahora se han vuelto relevantes para todo tipo de aplicaciones comerciales. Los datos estructurados existen desde hace algún tiempo, y los sistemas y los informes tradicionales todavía se basan en esta forma de datos.

Sin embargo, ha habido un rápido aumento en la generación de fuentes de datos semiestructurados y no estructurados en los últimos años, debido al auge de Big Data. Como resultado, cada vez más empresas buscan llevar su inteligencia empresarial y análisis al siguiente nivel al incluir las tres formas de datos.

Esta publicación de blog examinará las diferencias entre datos estructurados y no estructurados, y cómo las herramientas modernas nos permiten analizar y procesar estos diferentes formatos de datos.

Datos estructurados frente a datos semiestructurados frente a datos no estructurados

Vayamos a lo básico:

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son información que ha sido formateada y transformada en un modelo de datos bien definido. Los datos sin procesar se mapean en campos prediseñados que luego se pueden extraer y leer a través de SQL fácilmente. Las bases de datos relacionales SQL, que consisten en tablas con filas y columnas, son el ejemplo perfecto de datos estructurados.

El modelo relacional de este formato de datos utiliza memoria ya que minimiza la redundancia de datos. Sin embargo, esto también significa que los datos estructurados son más interdependientes y menos flexibles. Ahora veamos más ejemplos de datos estructurados.

Ejemplos de datos estructurados

Este tipo de datos es generado tanto por humanos como por máquinas. Hay numerosos ejemplos de datos estructurados de máquinas, como datos de POS como cantidad, códigos de barras y estadísticas de weblog. Del mismo modo, cualquier persona que trabaje con datos habría utilizado hojas de cálculo una vez en su vida, que es un caso clásico de datos estructurados generados por humanos. Debido a la organización de los datos estructurados, es más fácil de analizar que los datos semiestructurados y no estructurados.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Es posible que no siempre encuentre que sus conjuntos de datos estén estructurados o no estructurados. Los datos semiestructurados o datos parcialmente estructurados son otra categoría entre datos estructurados y no estructurados. Los datos semiestructurados son un tipo de datos que tienen algunas características consistentes y definidas.

No se limita a una estructura rígida como la necesaria para las bases de datos relacionales. Las empresas usan propiedades organizacionales como metadatos o etiquetas semánticas con datos semiestructurados para hacerlo más manejable. Sin embargo, todavía contiene cierta variabilidad e inconsistencia.

Ejemplos de datos semiestructurados

Un ejemplo de datos en formato semiestructurado son los archivos delimitados. Contiene elementos que pueden dividir los datos en jerarquías separadas. De manera similar, en las fotografías digitales, la imagen no tiene una estructura predefinida en sí misma, sino que tiene ciertos atributos estructurales que las hacen semiestructuradas. F

Por ejemplo, si toma una foto desde un teléfono inteligente, tendría algunos atributos estructurados como geoetiquetado, ID de dispositivo y sello de fecha y hora. Después de guardarlas, puede asignar etiquetas a imágenes como 'mascota' o 'perro' para proporcionar una estructura.

En algunas ocasiones, los datos no estructurados se clasifican como datos semiestructurados porque tienen uno o más atributos de clasificación.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se definen como datos presentes en forma absoluta sin procesar. Estos datos son difíciles de procesar debido a su compleja organización y formato.

Los datos no estructurados incluyen publicaciones en redes sociales, chats, imágenes satelitales, datos de sensores de IoT, correos electrónicos y presentaciones. Gestión de datos no estructurados toma estos datos para organizarlos de manera lógica y predefinida en el almacenamiento de datos. Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a comprender los datos no estructurados que existen en un formato escrito.

Por el contrario, el significado de datos estructurados son datos que siguen modelos de datos predefinidos y son fáciles de analizar. Los ejemplos de datos estructurados incluirían nombres de clientes ordenados alfabéticamente y números de tarjetas de crédito debidamente organizados. Después de comprender la definición de datos no estructurados, veamos algunos ejemplos.

Ejemplos de datos no estructurados

Los datos no estructurados pueden ser cualquier cosa que no esté en un formato específico. Puede ser un párrafo de un libro con información relevante o una página web. Un ejemplo de datos no estructurados también podrían ser los archivos de registro que no son fáciles de separar. Los comentarios y las publicaciones en las redes sociales tampoco están estructurados.

A continuación, se muestra un ejemplo de datos no estructurados de un archivo de registro.

38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203

mié 23 de septiembre de 2020 05:21:01 GMT+0500

Los datos no estructurados son cualitativos, no cuantitativos, por lo que en su mayoría son de naturaleza categórica y característica. Por ejemplo, los datos de las redes sociales o los sitios web pueden ayudar a predecir futuras tendencias de compra o determinar la efectividad de una campaña de marketing. Otro ejemplo de análisis de datos no estructurados es la detección de patrones en correos electrónicos y chats fraudulentos, lo que puede ser útil para que las empresas controlen el cumplimiento de las políticas. Es por eso que las empresas extraen y almacenan datos no estructurados en almacenes de datos (también llamados lagos de datos) para su análisis.

Diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Comprendamos la diferencia entre datos estructurados y no estructurados y datos semiestructurados usando una analogía de entrevistas. Podemos hacer esto mirando algunos ejemplos de datos estructurados y no estructurados en el mundo real. Suponga que existen tres tipos de entrevistas de trabajo: entrevistas no estructuradas, semiestructuradas y estructuradas.

En una entrevista de formato no estructurado, las preguntas que se hacen son completamente a elección del entrevistador. Puede decidir las preguntas que quiere hacer y el orden en que las hará. Los ejemplos populares de preguntas no estructuradas incluyen "Cuéntame sobre ti" y "Describe tu rol ideal".

Otro tipo es una entrevista estructurada. En este caso, el entrevistador seguirá estrictamente un guión creado por el departamento de recursos humanos y utilizará el mismo guión para todos los candidatos. Del mismo modo, los datos estructurados frente a los no estructurados siguen un formato organizado con un esquema menos flexible.

El tercer tipo son los datos semiestructurados. En una entrevista semiestructurada, el entrevistador combinará los elementos de las entrevistas estructuradas y no estructuradas. Incluiría los elementos cuantitativos y de consistencia, similar a una entrevista estructurada.

Sin embargo, al mismo tiempo, al igual que los datos semiestructurados, las entrevistas estructuradas tendrán la flexibilidad de personalizar las preguntas según la situación. Para reiterar, la principal diferencia entre los datos no estructurados y semiestructurados es que los datos no estructurados no siguen un formato predefinido, mientras que los datos semiestructurados solo están parcialmente desestructurados.

Los siguientes puntos destacan las diferencias entre los datos estructurados frente a los datos no estructurados frente a los datos semiestructurados:

Organización: Los datos estructurados están bien organizados. Por lo tanto, tiene el más alto nivel de organización. Los datos semiestructurados están parcialmente organizados; por lo tanto, el nivel de organización es menor que el de los datos estructurados pero mayor que el de los datos no estructurados. Por último, la última categoría no está organizada en absoluto.

Flexibilidad y escalabilidad: Los datos estructurados dependen de una base de datos relacional o de un esquema, por lo que son menos flexibles y difíciles de escalar, mientras que los datos semiestructurados son más flexibles y fáciles de escalar que los datos estructurados. Sin embargo, los datos no estructurados no tienen un esquema que los convierta en los más flexibles y escalables de los otros dos.

Versionado: Dado que los datos estructurados se basan en una base de datos relacional, el control de versiones se realiza sobre tuplas, filas y tablas. Por otro lado, en los datos semiestructurados, las tuplas o los gráficos son posibles, ya que solo se admite una base de datos parcial. Por último, en los datos no estructurados, es probable que el control de versiones sea un dato completo, ya que no hay soporte de base de datos.

Gestión de transacciones: En datos estructurados, la concurrencia de datos está disponible y, por lo tanto, generalmente se prefiere para el proceso multitarea. En datos semiestructurados, la transacción se adapta desde DBMS, pero aún así, la concurrencia de datos no está disponible. Por último, en los datos estructurados no está presente la gestión de transacciones ni la concurrencia de datos.

Históricamente, las empresas sólo se han centrado en extraer y analizar información a partir de datos estructurados. Sin embargo, con el crecimiento de los datos semiestructurados y no estructurados, las empresas ahora necesitan buscar una solución que pueda ayudarlas a analizar los tres tipos de datos.

Simplifique la gestión de datos no estructurados con Astera

Herramientas de datos de nivel empresarial, como Astera Centerprise, puede ayudar con esto. Centerprise viene con soporte integrado para formatos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La herramienta le permite capturar datos atrapados en un sistema dispar rápidamente, validar su calidad, transformarlos para cumplir con los requisitos comerciales y exportarlos a la capa de análisis de datos.

El resultado es que puede traducir los datos de entrada de su base de datos, documentos, correos electrónicos, archivos PDF y varios otros formatos en un flujo constante de información de salida que los gerentes pueden usar para tomar decisiones comerciales clave.

En resumen, es esencial que las empresas comprendan la diferencia entre datos estructurados, no estructurados y datos semiestructurados. Necesitan analizar las tres formas de datos para mantenerse por delante de su competencia y aprovechar al máximo su información.

Astera ReportMiner es una herramienta de extracción de datos de un extremo a otro que ayuda con la extracción de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. También convierte datos no estructurados a formato estructurado en una interfaz fácil de usar.

¿Está interesado en saber más sobre cómo funciona y qué puede hacer por su negocio? Pruébalo durante 14 días, sin costo, o contáctenos para asesoramiento personalizado.

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Comprender los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

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Cuando hablamos de datos o análisis, a menudo se discuten los términos datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estas son las tres formas de datos que ahora se han vuelto relevantes para todo tipo de aplicaciones comerciales. Los datos estructurados existen desde hace algún tiempo, y los sistemas y los informes tradicionales todavía dependen de esta forma de datos.