5 diferencias entre datos estructurados y no estructurados

Autor: | Última modificación: 6 de abril de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Las diferencias entre datos estructurados y no estructurados se han convertido en un factor importante para el análisis de datos, puesto que es necesario poner en consideración los tipos de datos que serán abordados y, en función a esto, establecer una arquitectura que se adapte a ellos.

Los macrodatos son un elemento innegable e imposible de pasar desapercibido, ya que actualmente se producen miles de ellos por segundo desde diversos ámbitos. comprender los diferentes tipos de datos facilita una gestión efectiva de la información.

Por esta razón, en este post te exponemos cinco de las diferencias entre datos estructurados y no estructurados.

Datos estructurados y no estructurados

Para empezar, hay que distinguir qué son los datos estructurados y no estructurados. En primer lugar, se conoce como datos estructurados a los más utilizados en la actualidad con formatos como JSON. Este tipo de datos suelen ser cuantitativos y manejar bases de datos relacionales.

En cuanto a los datos no estructurados, estos tienden a ser datos cualitativos, lo que implica una administración de datos más complicada y por tanto, sin métodos convencionales. Por ello, los datos no estructurados deben abordarse por medio de una base de datos NoSQL.

Diferencias entre datos estructurados y no estructurados

A continuación, te presentamos una breve lista con cinco de las diferencias entre datos estructurados y no estructurados:

La flexibilidad

El primer factor diferencial para que tengas en cuenta en tu análisis de datos se basa en que existe determinado esquema o arquitectura de los datos estructurados que impide una mayor flexibilidad en ellos.

Por el contrario, los datos no estructurados se muestran mucho más flexibles, precisamente porque no se rigen por cierto esquema.

El almacenamiento

Debido al carácter de orden que poseen los datos estructurados, estos se almacenan en su base relacional. En contraposición, los datos no estructurados, que suelen ser más desorganizados, se encuentran en bases de datos NoSQL, aplicaciones, etc.

El contenido

Otra de las diferencias entre datos estructurados y no estructurados radica en el contenido de los datos que se extraen. En primer lugar, los datos estructurados involucran datos de fechas, direcciones, geolocalización, etc.

En cambio, los datos no estructurados cuentan con información en texto, vídeo, actividad móvil, audio, redes sociales, imágenes satelitales, etc.

La facilidad de análisis

Este factor hace referencia a la característica de predefinición que poseen los datos estructurados y que, por tanto, facilitan la búsqueda, almacenamiento y gestión de la información.

Por otra parte, este análisis se dificulta con los datos no estructurados debido a esa ausencia de un modelo predefinido.

La clasificación de datos

Como te hemos mencionado, los datos estructurados cuentan con modelos y protocolos específicos para la gestión de la información, de manera que se encuentran minuciosamente organizados y clasificados.

Evidentemente, los datos no estructurados no se basan en un determinado modelo, de forma que su organización y clasificación es muy complicada.

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Ahora que reconoces cinco de las diferencias entre datos estructurados y no estructurados, podrás desarrollar una arquitectura de datos de manera asertiva y segura. Recuerda que, además, cada uno de ellos responde a diferentes ámbito.

Por ejemplo, los datos no estructurados pueden encontrarse en redes sociales, documentos comerciales o mensajería web, entre otros. Mientras tanto, podrás hallar los datos estructurados en un registro de página web o datos financieros, entre otras.

Continúa aprendiendo Big Data

En el transcurso de este post, has podido identificar algunas de las diferencias entre datos estructurados y no estructurados como la flexibilidad, el almacenamiento, el contenido, la facilidad de análisis y la clasificación de datos. No obstante, aún queda mucho por aprender sobre los tipos de datos y el desarrollo de su arquitectura.

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