¿Qué son los datos no estructurados?

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Los datos no estructurados son una fuente de información que a menudo se pasa por alto y que puede ayudar a todo tipo de organizaciones a tomar mejores decisiones.

Dicho esto, está surgiendo la tecnología que puede ayudarnos a dar sentido a todos los datos no estructurados que nos rodean, ya sean publicaciones de Instagram, registros de llamadas o transcripciones de entrevistas.

En esta publicación de blog, discutiremos qué son los datos no estructurados, daremos algunos ejemplos de datos no estructurados, explicaremos qué puede hacer con ellos y, finalmente, hablaremos sobre por qué es una buena idea juntarlos con datos estructurados.

Definición de datos no estructurados

En nuestra nueva guía sobre la recopilación de datos estructurados y no estructurados, definimos los datos no estructurados de la siguiente manera:

Los datos no estructurados se refieren a datos que no se pueden buscar tan fácilmente (en comparación con los datos estructurados): se requiere más procesamiento, ya que no están organizados ni establecidos en campos ordenados.

Es tentador llamarlos datos ‘desordenados’, ya que vienen en todo tipo de formatos que no siempre son fáciles de clasificar o analizar en la forma en que pueden ser los datos estructurados.

Ejemplos de datos no estructurados

Las fuentes que probablemente le proporcionen datos no estructurados pueden ser:

  • Publicaciones en redes sociales
  • Fotografías
  • Registros de llamadas de conversaciones de servicio al cliente
  • Cuestionarios abiertos
  • Grabaciones de audio

Trabajar con datos no estructurados

Una de las cosas más geniales de los datos no estructurados es cuánto hay disponible.

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Piense en todos los correos electrónicos en la bandeja de entrada de su servicio de atención al cliente o en todos los chats web que sus clientes han tenido con sus representantes: con las herramientas adecuadas, puede estructurar este tipo de datos y aprender de ellos.

Pero no siempre es fácil y, a diferencia de los datos estructurados, las herramientas que se necesitan para procesarlos recién ahora están pasando a primer plano. Por ejemplo, el software de análisis de imágenes que puede encontrar el logotipo de una empresa que aparece en miles de publicaciones en las redes sociales no ha existido por mucho tiempo en comparación con, por ejemplo, las bases de datos que contienen números de identificación.

He aquí un breve resumen de los pros y los contras:

Reunir conjuntos de datos alternativos

Hemos hablado sobre por qué los datos no estructurados son excelentes, pero no hemos hablado mucho sobre los datos estructurados aquí.

Este es el tipo de datos que vienen en paquetes cuidadosamente formateados que son más fáciles de manipular desde el principio.

Haga clic aquí para leer más sobre datos sociales estructurados, o haga clic aquí para leer nuestra nueva guía sobre los beneficios de reunir conjuntos de datos estructurados y no estructurados.