Datos No Estructurados

Los datos no estructurados son información que no sigue un formato predefinido, lo que dificulta su organización o análisis utilizando bases de datos tradicionales. Ejemplos incluyen documentos de texto, correos electrónicos, archivos de audio y publicaciones en redes sociales.

También conocidos como: Datos en bruto, datos no tabulares.

Comparaciones

• Datos No Estructurados vs. Datos Estructurados: Los datos estructurados están organizados en formatos tabulares como bases de datos, mientras que los datos no estructurados carecen de una estructura clara.
• Datos No Estructurados vs. Datos Semi-Estructurados: Los datos semi-estructurados incluyen elementos como XML o JSON, que tienen cierta organización pero no se ajustan a esquemas estrictos.

Ventajas

• Información rica: Contiene valiosos conocimientos que los datos estructurados pueden no captar.
• Variedad de formatos: Puede incluir multimedia, documentos y datos textuales complejos.
• Fuentes abundantes: Se recopilan de muchos canales, como redes sociales y reseñas de clientes.

Desventajas

• Difícil de procesar: Requiere herramientas especializadas para la extracción y el análisis.
• Desafíos de almacenamiento: A menudo requiere más espacio que los datos estructurados.
• Análisis complejo: Extraer conocimientos procesables puede ser más laborioso.

Ejemplo

Una empresa utiliza herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar la retroalimentación de los clientes y extraer información de datos de texto no estructurados.