¿Qué es la gestión de datos no estructurados? Herramientas, bases de datos y análisis

La gestión de los datos no estructurados es la recogida, el almacenamiento, el mantenimiento, la supervisión y el procesamiento de los datos que no están predefinidos y no se guardan fácilmente en tablas de bases de datos, como, por ejemplo, una hoja de cálculo de Excel. 

¿Qué son exactamente los datos no estructurados?

Una gran parte de los datos actuales —de hecho, hasta el 90% de los datos de las empresas, según estimaciones de los expertos— son no estructurados, lo que significa que no se ajustan a ningún modelo o esquema de datos tradicional, como una base de datos relacional típica (piense en las columnas y las filas de una hoja de cálculo de Excel). 

Los datos no estructurados pueden haber sido generados por actividades humanas o por las máquinas e incluyen el texto de los documentos de Word, el contenido de los mensajes de correo electrónico, los archivos de imagen y vídeo, el contenido de las redes sociales, las presentaciones de PowerPoint, las imágenes de satélite, los registros de datos de los teléfonos móviles y las conversaciones grabadas, etc. 

Los datos no estructurados frente a los datos estructurados

Los datos estructurados pueden organizarse en hojas de cálculo de un modo preciso y ordenado e históricamente han sido mucho más fáciles de administrar que los datos no estructurados. Incluyen información como los archivos de clientes, las listas de inventario, los datos de contabilidad y las reservas de viajes. 

Los datos no estructurados se diferencian de los estructurados por su formato, tal como hemos dicho anteriormente, pero también son distintos por el modo en que se usan. Son más cualitativos que cuantitativos y suelen representar ideas, pensamientos y sentimientos o sensaciones, más que simples números y valores relacionales.

Los datos no estructurados pueden ser más difíciles de administrar que los datos estructurados, pero contienen una gran cantidad de información valiosa. Imagine poder examinar los datos no estructurados y ser capaz de identificar los mejores momentos del día para atraer a los clientes a las zonas comerciales o analizar los datos de conducción y los meteorológicos en tiempo real para determinar cómo, cuándo y por qué se producen atascos de tráfico. ¿Y si pudiera analizar el contenido de las redes sociales para ver cómo responden sus clientes a un lanzamiento de producto reciente o cómo fluctúa la reputación de su marca debido a la retirada de un producto? Ese es el poder de los datos no estructurados. 

Los datos no estructurados y los análisis de macrodatos

Los datos no estructurados son el tipo de datos más habitual que las organizaciones quieren analizar hoy en día. Como en los ejemplos anteriores, el análisis de los datos no estructurados con unos sistemas de análisis de datos que ofrecen unas funcionalidades avanzadas de cálculo numérico y de IA y aprendizaje automático puede proporcionar una información increíble que ningún humano descubriría con tanta rapidez —o que simplemente no podría descubrir—. Las aplicaciones de análisis de datos pueden examinar múltiples flujos de datos no relacionados, como las cifras de ventas del año anterior, los datos meteorológicos, la actividad en las redes sociales, las noticias recientes y muchas otras cosas, para encontrar patrones y correlaciones que nunca antes se habían tenido en cuenta. Si conocen estos patrones, las organizaciones pueden encontrar modos más eficaces de personalizar las experiencias de los clientes, prestar unos servicios mejores y más eficientes, crear nuevas fuentes de ingresos, responder más rápidamente a las tendencias y las demandas cambiantes de los clientes y el mercado, etc.

Herramientas de análisis y gestión y bases de datos para los datos no estructurados

Si bien los datos no estructurados son más complicados de almacenar, administrar, analizar y procesar que los datos estructurados, actualmente existen numerosas herramientas y aplicaciones que ayudan a las organizaciones a gestionar sus datos no estructurados y a extraer el valor oculto que contienen. Veamos con más detalle las herramientas de análisis y gestión de datos y las bases de datos que hacen que los datos no estructurados sean menos complejos. 

Herramientas populares de análisis de los datos no estructurados

Las mejores herramientas de análisis de los datos no estructurados incluyen funcionalidades de IA y de aprendizaje automático. También suelen estar equipadas con el procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés), que es un tipo de inteligencia artificial que puede analizar y diseccionar la información no estructurada que no tiene un formato definido tradicional. Estas herramientas pueden analizar el contenido de los mensajes de correo electrónico, las redes sociales, los registros de la atención al cliente y muchas más cosas, para entender el contexto y la significación de los datos. Otras de las funciones son la minería de textos, los análisis forenses del contenido, los análisis de la autoría y la estilometría de los textos.

Estas son algunas de las herramientas de análisis de datos no estructurados más populares: 

• MongoDB Charts: proporciona unas potentes visualizaciones para obtener información y realizar análisis integrados en tiempo real.
• Power BI de Microsoft: ofrece integración de los datos y visualizaciones potentes para obtener más información.
• Apache Hadoop: tiene un conjunto de herramientas que facilita la disección y el análisis de los conjuntos de datos complejos.
• Apache Spark: ofrece un procesamiento rápido para los análisis en tiempo real.
• Tableau: proporciona potentes visualizaciones y es buena para los usuarios no técnicos.
• MonkeyLearn: funciona como herramienta completa “todo en uno” para visualizar y analizar los datos.
• RapidMiner: ofrece una plataforma sólida para crear modelos de datos predictivos.
• KNIME: es una oferta de código abierto que permite un alto grado de personalización avanzada.

Bases de datos populares para datos no estructurados

Tal como se ha mencionado anteriormente, los datos no estructurados no encajan en las bases de datos relacionales tradicionales, que suelen usar el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL por sus siglas en inglés). Por ello, la mayoría de las organizaciones utilizan bases de datos NoSQL para los datos no estructurados. NoSQL significa “not only SQL” (no solo SQL) y se refiere a las bases de datos no relacionales. Estas no dividen los datos en tablas separadas como las bases de datos relacionales, así que no son “tabulares”. En lugar de ello, hay cuatro tipos diferentes de bases de datos NoSQL, las bases de datos basadas en documentos, los almacenes clave-valor, las bases de datos orientadas a columnas y las bases de datos de gráficos. 

Estas son algunas de las bases de datos NoSQL más importantes para almacenar datos no estructurados: 

• MongoDB: esta es la base de datos de documentos más utilizada y proporciona una vista única de todos los datos almacenados.
• Apache Cassandra: se trata de un sistema de base de datos de columnas anchas, distribuido y de código abierto, que es muy escalable y rápido.
• ElasticSearch: este sistema de base de datos NoSQL, distribuido y de código abierto, puede almacenar y buscar volúmenes enormes de datos y utiliza la coincidencia aproximada (es decir, devuelve resultados que se ajustan aproximadamente al término de búsqueda), por lo que es ideal para las búsquedas de texto completo.
• Amazon DynamoDB: este sistema de base de datos, muy escalable, distribuido y basado en el par clave-valor, puede manejar fácilmente 10 billones de solicitudes por día.
• Apache HBase: se trata de otro sistema de base de datos muy escalable, de código abierto y distribuido; funciona mejor con volúmenes enormes de datos (como mínimo de petabytes) y proporciona acceso aleatorio y en tiempo real a los datos.
• Neo4j: esta base de datos basada en gráficos es adecuada para las aplicaciones de análisis de macrodatos y suele ser la base de datos preferida en los casos de uso que incluyen gráficos de conocimiento, gestión de redes, detección de fraude, personalización, etc.
• Redis: este almacén de datos en memoria de código abierto puede usarse como caché, agente de mensajes y base de datos y proporciona un rendimiento rápido.
• OrientDB: este proyecto de código abierto combina los documentos y los gráficos en una sola base de datos y ofrece unas operaciones de lectura/escritura rápidas.

Herramientas de administración de datos no estructurados populares

A la hora de encontrar las mejores herramientas para gestionar los datos no estructurados, hay que tener en cuenta varias cosas. Necesita unas herramientas que le ayuden a hacer lo siguiente:

• Almacenar y organizar los datos y hacer que sean accesibles y que permitan las búsquedas: los proveedores de nube como AWS o Microsoft Azure ofrecen almacenamiento escalable para los datos no estructurados en forma de base de datos, almacén de datos o lago de datos. A veces, las organizaciones deciden almacenar los datos no estructurados muy confidenciales en una solución de almacenamiento local.
• Limpiar sus datos no estructurados: esta es una fase muy importante, en la que hay que unificar la estructura de los datos, estandarizar los conjuntos de datos, corregir los errores de los datos, resolver los errores de sintaxis, identificar y eliminar las lagunas en los datos, etc. Hay varias herramientas entre las que elegir, como OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite y Data Ladder.
• Visualizar sus datos no estructurados: Gartner define la visualización de datos como “una manera de representar la información gráficamente, destacando los patrones y las tendencias de los datos y ayudando al lector a obtener conclusiones rápidamente.” Como forma parte de los análisis de datos, muchas de las herramientas arriba mencionadas pueden ayudarle a visualizar los datos. Otras de las soluciones son Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio y Qlik Sense.  

La gestión de los datos estructurados comparada con la gestión de los datos no estructurados

Ya hemos mencionado que los datos estructurados difieren en general de los datos no estructurados, pero ahora veremos con más detalle las diferencias que también existen en el modo de gestionar ambos tipos de datos. 

La ventaja de los datos estructurados es que son fácilmente analizables por las aplicaciones de aprendizaje automático. Su naturaleza organizada hace que se puedan manipular y consultar de un modo sencillo. Los datos estructurados también son más fáciles de usar para las personas que no son científicos de datos y en la actualidad existen muchas soluciones maduras y de eficacia demostrada para analizarlos, buscarlos y procesarlos. 

Sin embargo, aunque los datos estructurados encajan perfectamente en las bases de datos relacionales, pueden ser complicados de configurar y la configuración organizada de los datos puede ser difícil de cambiar más tarde. Por otro lado, como se ajusta a una estructura predefinida, esa información, por lo general, solo puede usarse para los fines inicialmente previstos. Además, los datos estructurados se suelen guardar en almacenes de datos, que son rígidos y están muy definidos. Eso hace que estos datos estructurados resulten caros, en términos de tiempo y esfuerzo, cuando una organización quiere usarlos de un modo distinto. 

Los datos no estructurados, por su parte, no se almacenan en ningún formato predefinido. Como se guardan en su formato nativo, pueden usarse de un modo bastante flexible para una gran variedad de casos de uso y necesidades. Además, debido al hecho de que no están predefinidos, la recolección de los datos no estructurados suele ser rápida y sencilla. Lo más habitual es que se guarden en lagos de datos, en lugar de en almacenes de datos, y estos lagos son muy escalables y pueden acoger volúmenes enormes de datos. 

Sin embargo, el inconveniente de los datos no estructurados es que suelen ser más complicados y complejos de preparar y analizar. Para ello, se necesitan científicos de datos formados, que sepan cómo limpiar y utilizar los datos —y que también sean capaces de entender cómo se relacionan entre sí los distintos conjuntos de datos—. Los datos no estructurados también requieren unas herramientas más especializadas para diseccionarlos y analizarlos. Si bien las soluciones están madurando actualmente, siguen siendo “más jóvenes” que las herramientas de análisis de los datos estructurados y tienen mucho camino por recorrer para llegar a las capacidades de manipulación y análisis de los datos estructurados a las que el sector está acostumbrado.

¿Por qué es más difícil gestionar los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son más difíciles de gestionar —precisamente porque no son estructurados—. Esto genera una serie de problemas que ya hemos mencionado en los apartados anteriores. Son más difíciles de organizar, analizar, procesar, almacenar y recuperar. La consulta y la búsqueda de estos datos también son más difíciles que las de los datos estructurados, debido a la falta de unos formatos fijos o predefinidos y a la gran variedad de tipos de datos que engloban. 

La escalabilidad también puede ser un problema con los datos no estructurados, ya que los sistemas de almacenamiento tradicionales exigen que las organizaciones añadan más discos o nodos de almacenamiento para escalar horizontalmente el sistema. El modelo de escalado horizontal no es infinito y puede resultar caro con el tiempo. 

Los datos no estructurados necesitan un almacenamiento que pueda escalarse horizontalmente de un modo eficiente y rentable. Muchas soluciones de almacenamiento para los datos no estructurados son soluciones de almacenamiento de objetos, porque este tipo de almacenamiento incluye metadatos detallados y una ID única para facilitar el acceso y la recuperación de los datos. El almacenamiento de datos no estructurados también tiene que ser flexible para admitir una gran variedad de tipos de datos y simplificar el acceso a los datos archivados. 

Los datos no estructurados siguen siendo más difíciles de gestionar y de usar que los datos estructurados, pero el esfuerzo adicional vale la pena. Se trata de unos datos ricos, que contienen una información y unos patrones ocultos que pueden permitir que su organización encuentre unas maneras innovadoras de competir y triunfar en el mercado actual, en el que la competencia es cada vez más dura.