Datos estructurados vs no estructurados

Datos no estructurados son datos que no están organizados de una manera predefinida o carecen de un modelo de datos específico. Mientras tanto, datos estructurados Son datos que tienen relaciones claras y definibles entre los puntos de datos, con un modelo predefinido que los contiene. Esa es la respuesta corta sobre la diferencia entre datos estructurados y no estructurados, pero echemos un vistazo más de cerca a las diferencias entre los dos tipos de datos.

¿Qué son los datos estructurados?

Cuando se trata de informática, las estructuras de datos se refieren a formas específicas de almacenar y organizar datos. Las diferentes estructuras de datos poseen diferentes relaciones entre los puntos de datos, pero los datos también pueden no estar estructurados. ¿Qué significa decir que los datos están estructurados? Para aclarar esta definición, echemos un vistazo a algunas de las diversas formas de estructurar los datos.

Los datos estructurados a menudo se guardan en tablas como archivos de Excel o Bases de datos SQL. En estos casos, las filas y columnas de los datos contienen diferentes variables o características y, a menudo, es posible discernir la relación entre los puntos de datos comprobando dónde se cruzan las filas y las columnas de datos. Los datos estructurados pueden encajar fácilmente en una base de datos relacional, y los ejemplos de diferentes características en un conjunto de datos estructurados pueden incluir elementos como nombres, direcciones, fechas, estadísticas meteorológicas, números de tarjetas de crédito, etc. Si bien los datos estructurados suelen ser datos de texto, es También es posible almacenar cosas como imágenes y audio como datos estructurados.

Las fuentes comunes de datos estructurados incluyen cosas como datos recopilados de sensores, weblogs, datos de red y datos minoristas o de comercio electrónico. Los datos estructurados también pueden ser generados por personas que completan hojas de cálculo o bases de datos con datos recopilados de computadoras y otros dispositivos. Por ejemplo, los datos recopilados a través de formularios en línea a menudo se introducen inmediatamente en una estructura de datos.

Los datos estructurados tienen un largo historial de almacenamiento en bases de datos relacionales y Sql. Estos métodos de almacenamiento son populares debido a la facilidad de lectura y escritura en estos formatos, y la mayoría de las plataformas y lenguajes pueden interpretar estos formatos de datos.

En un contexto de aprendizaje automático, es más fácil entrenar un sistema de aprendizaje automático con datos estructurados, porque los patrones dentro de los datos son más explícitos. Ciertas características se pueden introducir en un clasificador de aprendizaje automático y usarse para etiquetar otras instancias de datos en función de esas características seleccionadas. Por el contrario, entrenar un sistema de aprendizaje automático con datos no estructurados tiende a ser más difícil, por razones que quedarán claras.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son datos que no están organizados de acuerdo con un modelo o estructura de datos predefinidos. Los datos no estructurados a menudo se denominan datos cualitativos porque no se pueden analizar ni procesar de manera tradicional utilizando los métodos habituales que se utilizan para los datos estructurados.

Debido a que los datos no estructurados no tienen relaciones definidas entre puntos de datos, no se pueden organizar en bases de datos relacionales. Por el contrario, la forma en que se almacenan los datos no estructurados suele ser con una base de datos NoSQL, o una base de datos no relacional. Si la estructura de la base de datos es de poca importancia, se puede usar un lago de datos o un gran conjunto de datos no estructurados para almacenar los datos en lugar de una base de datos NoSQL.

Los datos no estructurados son difíciles de analizar, y dar sentido a los datos no estructurados a menudo implica examinar datos individuales para discernir características potenciales y luego observar si esas características ocurren en otros datos dentro del grupo.

La gran mayoría de los datos están en formatos no estructurados, con estimaciones de que los datos no estructurados comprenden alrededor del 80% de todos los datos. Las técnicas de minería de datos se pueden utilizar para ayudar a estructurar los datos.

En términos de aprendizaje automático, ciertas técnicas pueden ayudar a ordenar datos no estructurados y convertirlos en datos estructurados. Una herramienta popular para convertir datos no estructurados en datos estructurados es un sistema llamado codificador automático.