Tipos de datos: características y categorías

El manejo de información y el análisis de datos es hoy uno de los temas de mayor interés y necesidad. Generalmente, se habla de los datos como un conjunto de información que alimenta bases de datos, lenguajes de programación, aplicaciones, entre otros, con aplicaciones comerciales, especialmente. Con el tiempo, el Big Data se ha dividido en dos tipos de datos principales: estructurados y no estructurados.

En este artículo conocerás sus principales diferencias.

Tipos de datos estructurados y no estructurados, ¿qué son?

Piensa en una hoja de Excel. Esta se divide por columnas y filas, ¿verdad? También puedes establecer categorías y priorizaciones. Todo esto te permite tener organizada la información y puedes acceder a ella de forma clara y sencilla. Esta idea que tienes en tu cabeza se asemeja mucho a la definición de datos estructurados.

Los tipos de datos estructurados son aquellos que se almacenan de forma lógica. Esto quiere decir que están interrelacionados entre sí y tienen restricciones de columnas y valores. Ellos facilitan la cadena de gestión de procesos propios, por ejemplo, del Cloud Computing (Kyocera, S.f.). Es fundamental que estos datos estén correctamente identificados, para evitar la repetición de estos.

Algunos de los ejemplos que pueden dar luz sobre la definición de tipos de datos estructurados son (Joyce, 2019):

• Resultados de la información que se ingresa en un formulario web: correos electrónicos, respuestas estandarizadas, localización geográfica, entre otros.
• Información de contacto de un usuario o cliente: nombres, fechas de nacimiento, edad, datos de pago.
• Respuestas a cuestionarios con opción múltiple. Son respuestas que se ordenan y se analizan fácilmente.
• Sistemas CRM.
• Códigos de barras.
• Datos de Streaming.
  
  

Por otro lado, los tipos de datos no estructurados son conjuntos de datos que no se almacenan en bases de datos con organización predefinida. Estos datos no siguen modelos específicos que los limiten. Son los tipos de datos que más abundan. Entre los ejemplos más claros encontramos (NetApp, s.f.):

• Documentación: datos pertenecientes a facturas, correos electrónicos o aplicaciones de productividad.
• Datos producto de la Inteligencia Artificial o del aprendizaje automático.
• También, datos de vigilancia.
• Audio, imágenes, vi
• Publicaciones en redes sociales.
  
  

En qué se diferencian los tipos de datos estructurados de los no estructurados: puntos clave

Principales características de los datos estructurados

• Se estructuran en bases de datos relacionales y almacenes de datos (Naeem, 2020).
• Como son modelos de datos predefinidos, se almacenan en forma de texto y son fáciles de buscar y analizar.
• Dependen del esquema, lo que reduce su flexibilidad.
• La redundancia de datos se disminuye con el uso de los datos estructurados.

Así se caracterizan los tipos de datos no estructurados

• Los tipos de datos no estructurados no cuentan con una organización predefinida, como una base de datos relacional. Se encuentran en aplicaciones o lagos de datos (Naeem, 2020).
• Son mucho más difíciles de procesar, recopilar y analizar debido a su disposición.
• No dependen del esquema, aumentando su flexibilidad.

A modo de conclusión, vale la pena recalcar que cualquiera de los tipos de datos mencionados en este artículo es de suma importancia en el entorno digital. Actualmente, ambos hacen parte de casi todos los procesos y su manejo está regido por normas y estándares específicos.

Aunque cada uno tiene ventajas sobre el otro, especialmente en términos de organización y análisis, estos tipos de datos se pueden agrupar a través del clustering. De esta manera se identifican características similares y se da paso a una minería de datos eficiente.

Es fundamental que la persona interesada en los tipos de datos conozca de primera mano las diferencias y principales características de estos. Gracias a lo anterior se podrá sacar el máximo provecho de cada uno y llegar a los objetivos de una mejor manera.

Recuerda que conocer todo lo mencionado en el artículo te permitirá entender, además, cómo una empresa u organización hace frente a entornos tradicionales, adaptándolos y permitiendo su evolución en el camino hacia el éxito.

Bibliografía

Joyce, G. (2019) ¿Qué son los datos estructurados? BrandWatch. Recuperado

de: https://www.brandwatch.com/es/blog/datos-estructurados/

Kyocera. (S.f.) Significado de datos estructurados. Recuperado de:

https://www.kyoceradocumentsolutions.es/es/smarter-workspaces/business-challenges/paperless/significado-de-datos-estructurados.html

Naeem, T. (2020) Comprender los datos estructurados, semiestructurados y no

estructurados. Astera. Recuperado de: https://www.astera.com/es/type/blog/structured-semi-structured-and-unstructured-data/

NetApp. (S.f.) ¿Qué son los datos no estructurados? Almacenamiento de datos.

Recuperado de: https://www.netapp.com/es/data-storage/unstructured-data/what-is-unstructured-data/