En la actualidad, la gestión de datos resulta imprescindible para cualquier tipo de estrategia empresarial e, incluso, personal. Sin embargo, existen diferentes tipos de datos y, según su constitución y funcionamiento, se rige el análisis de la información. Dentro de los tipos de datos podrás encontrar dos grandes grupos: los datos estructurados y no estructurados.
Cada uno de ellos debe trabajarse de una forma específica, dado que, en definitiva, los datos tienen estructura o no tienen estructura, pero lo ideal es conseguir siempre un lenguaje común para administrarlos y estudiarlos. Por ello, en este post te introducimos a qué son los datos estructurados, algunos de sus formatos con una serie de ejemplos y una breve guía de cuándo usar cierto tipo de datos.
¿Qué son los Datos estructurados?
Entendemos como datos estructurados al conjunto de datos de tipo texto que suele ordenarse en filas o columnas. Estos son los datos predilectos gracias a la facilidad que supone manejarlos y procesarlos, puesto que pueden abordarse desde múltiples herramientas. Por ejemplo, podrás encontrarlos en los registros web cuando operan servidores que registran todo tipo de datos sobre tu actividad en las redes sociales, las aplicaciones, etc.
Los datos estructurados pueden expresarse con un lenguaje cerrado; generalmente se utilizan formatos ampliamente conocidos como pueden ser:
- XML
- CSV
- JSON
Ten en cuenta que esta estructura sigue reglas y la mayoría de las veces es poco flexible, aunque eso depende del dominio de los datos.
Datos en XSLT
En primer lugar, los formatos, herramientas o conceptos como el XSLT sirven de ayuda para aplicar ciertas fórmulas a los datos estructurados.
De hecho, hay herramientas parecidas en varios lenguajes. Por lo que, a continuación, te mostramos algunos ejemplos:
Por otra parte, podrás alcanzar la raíz del XML en root y podrás atravesarla como cualquier lista, tal como se ilustra a continuación:
Pasar de XSLT a CSV
Último ejemplo XSLT
¿Para qué usarlo?
Todo esto es útil si lo conectas con el hecho de que podrás extraer datos de datos y, además, podrás producir extracciones de datos rápidas que pueden pasarse a ficheros estructurados de datos que podrás procesar con alguna herramienta imaginaria que esté diseñada para procesar enormes cantidades de datos.
Datos en JSON
En Python también podrás encontrar a JSON PATH. Esta biblioteca consta de un lenguaje completo, gracias al que podrás realizar operaciones de datos sencillas, confiables y transformables, entre otras características.
En efecto, por medio de sus expresiones JSON Path se facilita el análisis de datos, como en el siguiente ejemplo:
Datos en CSV
Los datos en CSV suelen tener siempre el mismo formato, de hecho, hace referencia a su tipo de operación que separa los valores por medio de comas.
Además, es un archivo que te permitirá movilizar los datos de un programa a otro con mayor velocidad. Ahora, te compartimos un ejemplo ilustrativo sobre los datos en CSV.
Estas operaciones también pueden estar separados por tabs, semicolon, etc. Por otra parte, al reservar un carácter para delimitar los datos (de hecho, dos, ya que el retorno de carácter es otro) se limita mucho.
¿Cuándo debes utilizar cada tipo de Datos estructurados?
Cada uno de los formatos presentados requieren un uso predilecto según la gestión de datos a la que se apunte. Ahora, te compartimos cuándo se implementan los diferentes tipos de datos estructurados:
CSV
- Datos legacy
- Resultados de benchmarks
- Extracciones de bases de datos
- IOT
JSON
- Logs
- El 90% de las respuestas de APIs
- JSON-LD
- JSONAPI
XML
- Toda la Web
- El 10% restante de las APIs
Legibilidad vs Performance
- En primer lugar, existen varias fuentes que afirman que el formato XML es mÁs legible que el JSON.
- Ten en cuenta que la legibilidad de los datos la define el cliente o consumidor.
- Como último aspecto, te aclaramos que la legibilidad de los datos importa poco en el manejo Big Data. En efecto, importa mucho más el performance de la información.
Finalmente, recuerda que cada uno de estos formatos debe analizarse bajo un lenguaje en común para cumplir con el principal objetivo de las herramientas Big Data, que consiste en destacar el valor fundamental de los datos y su provecho en estrategias de transmisión y desarrollo, principalmente, en el ámbito empresarial.
Aprende más Big Data
En el transcurso de este post, te hemos explicado qué son los datos estructurados y cuándo utilizar determinado tipo de datos estructurados. Ahora que sabes cómo identificarlos, podrás instruirte sobre los datos no estructurados y cómo implementarlos para formarte como todo un experto. Si lo que buscas es aprender más en el mundo de herramientas Big Data, te recomendamos estudiar en nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. ¡Empieza hoy mismo!
