Los datos no estructurados son oro puro para las organizaciones. Su uso favorece la toma de decisiones porque la información que contiene sirve para hacer predicciones, conocer el estado actual de la compañía y diseñar planes de acción.

Al ser datos no estructurados, no están organizados, así que no se encuentran depositados en filas y columnas. Pero a través de la minería de datos, pueden ser extraídos, clasificados y ordenados para que adquieran valor y sean empleados a favor de la compañía. 

Sabemos que lo anterior puede parecer complejo, pero en realidad no lo es. Así que continúa leyendo para que te enteres sobre cada detalle de la minería de datos no estructurados.

¿Estás listo?                                           

Entonces…  ¡Comenzamos!

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son un tipo de datos que no cuentan con una estructura establecida ni tradicional. Eso significa que no están organizados en columnas y filas, tal como sí lo están los datos estructurados.

Ahora, que estén desorganizados no quiere decir que los datos no sean relevantes. En realidad, al menos el 90% de los datos que gestionan las empresas son no estructurados. Y son usados para la toma de decisiones, el desarrollo de proyectos y para conocer el estado de la compañía.

Sobre el origen de los datos, no existe uno único. En ocasiones son obtenidos por actividades humanas, aunque también son el resultado de operaciones de máquinas.

Así pues, sea cual sea el origen, los datos no tienen una estructura clara, pero son herramientas poderosas para las organizaciones porque son útiles para hacer proyecciones a futuro y dirigir el curso de la compañía. 

Tipos de datos no estructurados

Los datos no estructurados abarcan un amplio espectro de formatos, por lo que los tipos se dividen de acuerdo con las características de los datos. Y algunos de ellos son:

• Multimedia: en principio son los datos en audio o video. Pueden ser obtenidos de cámaras de vigilancia. Aunque también son comunes los datos del clima o geo espaciales.

• IoT: los datos del internet de las cosas provienen de dispositivos que están en el área de trabajo o que pertenecen a la organización. Tal es el caso de sensores u otros similares.

• Texto: aunque varía según la organización, los datos de texto son los que mayor volumen tienen. Tal es el caso de correos electrónicos, mensajes, facturas, formularios, registros, cartas, comunicaciones, advertencias, y cualquier información que se presente en texto.

• Redes sociales: los datos obtenidos en redes sociales podrían ser incluidos en la categoría de texto o multimedia, pero se separa porque corresponde a un formato particular que ofrece datos variables, externos e internos.

Diferencias entre los datos estructurados y los datos no estructurados

Los datos estructurados y los no estructurados suelen confundirse con regularidad. Pero en realidad son distintos, y algunas de las diferencias más evidentes son las siguientes:

Organización

El formato de los datos se divide en los estructurados y los no estructurados. En el caso del primero, los datos se encuentran organizados en tablas compuestas por filas y columnas. Además, la organización responde a un sistema predefinido que le da estructura y facilita la gestión y el acceso.

Por otra parte, los no estructurados son datos que no cuentan con una estructura predefinida. Tampoco tienen un orden claro y no se almacenan en tablas con filas y columnas. Así mismo, el tipo de información que contiene es variable, y puede corresponder a los clientes, proveedores, productos o cualquier otro tipo de dato.

Enfoque

Por excelencia existen dos tipos de enfoque para la recolección y procesamiento de datos. Uno de ellos es cualitativo, y el otro cuantitativo y se relaciona con los datos estructurados y los no estructurados.

En el caso de los datos estructurados, el tipo de datos que se gestionan son más cualitativos que cuantitativos. Es por ello que se almacenan datos como números, valores, estados, datos de contabilidad y más.

A diferencia de los estructurados, los no estructurados son datos más  cuantitativos que cualitativos, por lo que en ellos se encuentran pensamientos, ideas, sensaciones y emociones. Así que puede encontrarse la opinión de los clientes sobre un producto o la respuesta en redes sociales a las publicaciones de la empresa.

Administración

Si comparamos los datos estructurados con los no estructurados, hay una diferencia importante en la facilidad con la que se administran ambos tipos de datos. En el caso de los no estructurados, al no contar con un orden específico, su gestión es más complicada.

Mientras tanto, los datos estructurados, como tienen una organización clara en columnas y filas, el acceso es más sencillo. Encontrar los elementos no tarda tanto, y el proceso de análisis se reduce.

Utilidad

Aunque los datos estructurados y los no estructurados son útiles para diferentes fines, sin duda los segundos tienen una utilidad mayor en la toma de decisiones.

Con los datos no estructurados se puede saber cuál es la opinión de los clientes, cuál es el mejor momento para lanzar un producto al mercado, o qué tipo de publicaciones hacer en redes sociales para llegar a más clientes.

¿Para qué sirve la minería de datos no estructurados?

Los datos no estructurados son entendidos como oportunidades de crecimiento. Porque aunque no tengan una estructura definida, contienen información clave que puede ser extraída con la minería de datos.

Así pues, las organizaciones usan los datos para los siguientes fines:

Mejora la atención al cliente

El principal objetivo de las compañías es mejorar las experiencias de los clientes, y con los datos no estructurados pueden conseguirlo. Lo hacen a través del análisis de chats en redes sociales, correos electrónicos, llamadas o quejas que realicen los clientes.

Cuando se reúne toda la información de las interacciones con los clientes, es posible saber cuáles son los fallos, arreglarlos y ofrecerles un mejor servicio.

Predecir resultados

En diferentes campos, la predicción de resultados basada en datos es común. Puede hacerse en el área de ventas para predecir cuál será el número de ventas durante una oferta. Aunque también es útil en la salud para determinar cuál podría ser el resultado de un tratamiento aplicado a un paciente con una enfermedad.

Detección de fraude

Las compañías que ofrecen servicios financieros usan los datos para identificar si hay riesgo de fraude. Por ejemplo, cuando un usuario no inicia sesión desde el mismo dispositivo, o su forma de iniciar sesión es diferente a la que suele usar, se determinará si es una actividad riesgosa y se tomarán medidas al instante.

Realizar recomendaciones

Con los datos que las compañías gestionan, pueden hacer recomendaciones personalizadas para mejorar la experiencia de los clientes. Por ejemplo, las plataformas de streaming analizan los datos de los clientes para determinar cuáles géneros de películas les gustan más.

Lo mismo hacen las páginas webs como Shein que, basados en las preferencias de los clientes, les ofrecen productos que les podrían gustar con la intención de aumentar las ventas.

Reconocimiento de imágenes

Tal como comentamos antes, los datos no estructurados se pueden presentar en formato multimedia. Por lo cual, son útiles para el entrenamiento de la inteligencia artificial y el reconocimiento facial o de imágenes.

¿Cómo se gestionan y analizan los datos no estructurados?

Como los datos no estructurados carecen de estructura predefinida, no tienen un orden claro. Al no estar ordenados, su análisis y gestión es complicada porque no existe un patrón que determine el tipo de datos, su origen o utilidad.

Es por ello que es necesario aplicar la minería de datos para definir una estructura. Así, se almacenan, organizan y clasifican los datos para que luego puedan ser usados para distintos fines.

Para llevar a cabo el proceso, se pueden emplean diferentes herramientas, y algunas de las más populares son:

NLP

El NLP es el procesamiento de lenguaje natural. Puede usarse para analizar y descifrar las interacciones entre los clientes y las computadoras.

Así, si un cliente envía un mensaje porque tiene un problema, se puede analizar la información con la intención de que sea útil para resolver otros fallos y ofrecer respuestas más humanas y menos robóticas.

Machine learning

El machine learning y la inteligencia artificial están conectados porque hace que las computadoras puedan aprender de los datos, y tomar decisiones estratégicas basándose en los datos que procesa.

Con el machine learning se pueden identificar patrones, tomar decisiones y ofrecer soluciones. Por ejemplo, si un usuario entra a una red social como Instagram a la hora del almuerzo, el sistema entiende que lo mejor es mostrarle sugerencias de recetas o restaurantes que están cerca para que pida comida.

Lago de datos

Además de analizar los datos, es necesario almacenarlos. Como los datos no estructurados suelen tener un gran volumen, lo ideal es almacenarlos en lagos de datos en los que se encuentran datos de diferentes tipos y orígenes.

Los retos de la gestión de datos no estructurados

Es imposible negar que los datos no estructurados sean de valor. De hecho, son oro para las organizaciones porque son capaces de aportar información valiosa para la toma de decisiones. Ahora bien, tampoco podemos dejar de lado que existen algunos desafíos por superar y algunos de ellos son:

Volumen

Los datos no estructurados no son pocos, en realidad son demasiados, y gestionarlos puede ser problemático. En promedio, al menos el 90% de datos que una organización gestiona son no estructurados. Así que procesar, analizar y darle utilidad a un número tan elevado de información requiere de herramientas y expertos calificados. 

Variedad

Los datos no estructurados, además de tener un gran volumen, también son de diferentes tipos. En los lagos de datos podemos encontrar datos en formatos de vídeo, audio, imagen o texto. El asunto es que la información que contienen tiene que ser analizada por separado y en conjunto. Así que diseñar planes de gestión requiere de trabajo arduo.

Calidad

En líneas generales, los datos no estructurados tienen valía. Pero eso no quiere decir que el 100% de los datos la tengan. En realidad, en los datos existen errores, algunos son inconsistentes y hay mucha información que no es relevante.

Para que sean útiles, los datos tienen que ser preprocesados y limpiados para descartar todo lo que no aporta y mantener lo que sí.

Análisis

Los datos estructurados tienen una organización predefinida que facilita el análisis. Realizar consultas de datos estructurados toma poco tiempo, pero cuando son no estructurados es más tardado. Sin procesamiento es imposible encontrar los patrones, así que el proceso de análisis no es rápido.

Seguridad

La información que contienen los datos sin estructura es variada. En ocasiones serán conversaciones con clientes que no tienen demasiada relevancia, pero a veces incluye información sensible que tiene que mantenerse a salvo.

El futuro de los datos no estructurados

Hace solo un par de años, la gestión de datos no estructurados era complicada. Como el volumen de datos era elevado, y se aplicaban métodos tradicionales, los procesos eran mucho más lentos y difíciles de llevar a cabo.

Pero con la introducción de la inteligencia artificial y el machine learning todo ha cambiado. Ahora la cantidad de datos por procesar es mayor, pero las herramientas son más eficientes.

Así que sin duda los siguientes serán años de importantes avances en la minería de datos no estructurados. En poco tiempo los procesos serán más veloces y eficaces, así que los datos tendrán mayor calidad.

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