Datos Estructurados vs Datos No Estructurados

Datos no estructurados son datos que no están organizados de una manera predefinida o carecen de un modelo de datos específico. Mientras que, 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 breve sobre la diferencia entre datos estructurados y no estructurados, pero veamos con más detalle las diferencias entre los dos tipos de datos.

¿Qué son los Datos Estructurados?

Cuando se trata de ciencias de la computación, las estructuras de datos se refieren a formas específicas de almacenar y organizar datos. Diferentes estructuras de datos poseen diferentes relaciones entre los puntos de datos, pero los datos también pueden ser no estructurados. ¿Qué significa decir que los datos están estructurados? Para hacer esta definición más clara, veamos algunas de las formas de estructurar datos.
Los datos estructurados a menudo se almacenan 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 verificando dónde se intersectan las filas y columnas de los datos. Los datos estructurados se pueden adaptar fácilmente a una base de datos relacional, y ejemplos de diferentes características en un conjunto de datos estructurados pueden incluir elementos como nombres, direcciones, fechas, estadísticas climáticas, números de tarjetas de crédito, etc. Aunque los datos estructurados suelen ser datos de texto, es posible almacenar cosas como imágenes y audio como datos estructurados también.
Las fuentes comunes de datos estructurados incluyen cosas como datos recopilados de sensores, registros web, datos de red y datos de venta minorista o comercio electrónico. Los datos estructurados también se pueden generar cuando las personas llenan 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 alimentan inmediatamente a una estructura de datos.
Los datos estructurados tienen una larga historia de ser almacenados en bases de datos relacionales y SQL. Estos métodos de almacenamiento son populares debido a la facilidad de lectura y escritura en estos formatos, con la mayoría de las plataformas y lenguajes que pueden interpretar estos formatos de datos.
En un contexto de aprendizaje automático, los datos estructurados son más fáciles de entrenar en un sistema de aprendizaje automático, porque los patrones dentro de los datos son más explícitos. Ciertas características se pueden alimentar en un clasificador de aprendizaje automático y usarse para etiquetar otras instancias de datos en función de esas características seleccionadas. En contraste, entrenar un sistema de aprendizaje automático en datos no estructurados tiende a ser más difícil, por razones que se aclararán.

¿Qué son los Datos No Estructurados?

Los datos no estructurados son datos que no están organizados según un modelo de datos predefinido o estructura. Los datos no estructurados a menudo se llaman datos cualitativos porque no se pueden analizar o procesar de las formas tradicionales que se utilizan para los datos estructurados.
Debido a que los datos no estructurados no tienen relaciones definidas entre los puntos de datos, no se pueden organizar en bases de datos relacionales. En contraste, la forma en que se almacenan los datos no estructurados es típicamente con una base de datos NoSQL, o una base de datos no relacional. Si la estructura de la base de datos es de poca preocupación, un lago de datos, o una gran piscina de datos no estructurados, se puede utilizar 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 piezas individuales de datos para discernir características potenciales y luego buscar si esas características ocurren en otras piezas de datos dentro de la piscina.
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 los datos no estructurados y convertirlos en datos estructurados. Una herramienta popular para convertir datos no estructurados en datos estructurados es un sistema llamado autoencoder.