Datos Estructurados

Datos Estructurados se refiere a la información que está organizada en un formato tabular con campos y relaciones claramente definidos, que generalmente se almacena en bases de datos relacionales o hojas de cálculo. Para los desarrolladores, los datos estructurados son cruciales porque permiten consultas eficientes, indexación y manipulación de datos utilizando SQL y otras herramientas de gestión de bases de datos.

También conocido como: Datos tabulares, Datos organizados, Datos formateados, Datos relacionales.

Comparaciones

• Datos Estructurados vs. Datos No Estructurados: Los datos estructurados están altamente organizados y son fácilmente buscables con consultas SQL, mientras que los datos no estructurados incluyen formatos como texto y archivos multimedia que carecen de una estructura predefinida.

• Datos Estructurados vs. Datos Semi Estructurados: Los datos semi estructurados tienen algunas propiedades organizativas, como JSON o XML, pero no se adhieren a un esquema rígido como los datos estructurados.

Pros

• Eficiencia: Permite una recuperación, manipulación y análisis de datos rápidos y eficientes utilizando SQL e indexación.

• Integridad de Datos: Mantiene la consistencia de los datos a través del uso de esquemas y restricciones, asegurando datos fiables y precisos.

• Interoperabilidad: Se integra fácilmente con diversas herramientas y aplicaciones debido a formatos estándar y lenguajes de consulta.

Contras

• Rigidez: Menos flexible para acomodar cambios o variaciones en los tipos de datos, requiriendo modificaciones en el esquema.

• Escalabilidad: Puede enfrentar desafíos de rendimiento con conjuntos de datos muy grandes sin la debida indexación y optimización.

• Complejidad: El diseño del esquema y la normalización pueden ser complejos y llevar mucho tiempo, requiriendo planificación cuidadosa y experiencia.

Ejemplos

• En un sistema de gestión de relaciones con clientes (CRM), los datos estructurados pueden incluir tablas para clientes, interacciones y ventas, con columnas predefinidas para cada atributo. Los desarrolladores pueden escribir consultas SQL para recuperar rápidamente los detalles del cliente, generar informes y realizar análisis de datos, aprovechando la estructura organizada para apoyar las operaciones comerciales y la toma de decisiones.

• Datos estructurados utilizando el diccionario schema.org. Por ejemplo, un sitio web de recetas puede usar el marcado Recipe de schema.org para definir claramente los ingredientes, el tiempo de cocción y la información nutricional. Los motores de búsqueda como Google pueden utilizar estos datos estructurados para mostrar fragmentos enriquecidos, como tiempos de cocción y valoraciones, directamente en los resultados de búsqueda.