¿Trabajas con datos? Entonces seguramente te pases los días pensando en informes, dashboards, tablas y métricas. Pero, paradójicamente, la mayor parte de la información de una organización no vive en una hoja de cálculo ni en una base de datos relacional. Está escondida en correos, documentos de texto, fotografías, vídeos, audios, chats de soporte, publicaciones en redes sociales o registros de sensores.

Todo eso son datos no estructurados. Y ahí dentro se concentra gran parte del conocimiento real de la empresa.

Qué son los datos no estructurados

Cuando hablamos de datos no estructurados nos referimos a información que no se ajusta a un esquema rígido en filas y columnas, ni se almacena en una tabla de base de datos tradicional.

Algunos ejemplos claros:

• Un correo electrónico con adjuntos.

• Un vídeo de formación interna.

• Un contrato en PDF firmado por un cliente.

• Las fotos de un producto en un ecommerce.

• Una carpeta con informes en Word y presentaciones.

• Conversaciones de chat con el servicio de atención al cliente.

En todos esos casos hay información valiosa, pero no podemos filtrarla de la misma manera. Necesitamos otros enfoques para buscar, clasificar, analizar y explotar estos datos no estructurados.

Te puede interesar ¿Qué tipos de datos son más usados en proyectos de ciencia de datos?

Datos estructurados y no estructurados: las tres grandes categorías

Para situarnos mejor, conviene recordar el mapa completo: datos estructurados, semiestructurados y no estructurados:

• Datos estructurados. Son los datos de toda la vida: bien organizados en tablas, con campos definidos y tipos claros. Por ejemplo, una tabla de clientes con nombre, apellidos, fecha de alta, país y volumen de compras. Se almacenan en bases de datos relacionales y son fáciles de consultar con SQL.

• Datos semiestructurados. Tienen organización, pero más flexible. No caben tan bien en una tabla fija. Piensa en formatos como JSON, XML o algunos logs de aplicaciones. Hay etiquetas y campos, pero no siempre están todos presentes ni en el mismo orden.

• Datos no estructurados. Aquí es donde entran documentos ofimáticos, imágenes, audios, vídeos, correos, registros de sensores en bruto o elementos multimedia en general.

Cuando debatimos sobre datos estructurados vs no estructurados en realidad estamos hablando de cómo de fácil es consultarlos y explotarlos con las herramientas tradicionales. Los estructurados son sencillos de "preguntar". Los no estructurados requieren otro tipo de tratamiento: etiquetado, metadatos, búsqueda semántica, procesamiento de lenguaje natural, visión por computador, etc.

Datos no estructurados: ejemplos reales

Veamos algunos ejemplos de datos no estructurados habituales de encontrar en el día a día de una empresa:

• Bandejas de correo con años de conversaciones con clientes.

• Carpetas compartidas con contratos escaneados en PDF.

• Grabaciones de llamadas de un call center.

• Fotografías de productos, instalaciones, eventos o prototipos.

• Vídeos corporativos, webinars y formaciones internas.

• Archivos de diseño, planos, maquetas 3D.

• Comentarios en redes sociales, reseñas y mensajes directos.

• Imágenes médicas, señales de sensores, registros de cámaras de seguridad.

Te puede interesar Origen del Data Mining

Cómo manejar los datos no estructurados como fotos o vídeos

Ahora que ya sabemos qué son, veamos cómo manejar los datos no estructurados como fotos o videos de una forma organizada:

1. Centralizar el almacenamiento. Evitar que cada equipo tenga sus propios repositorios aislados. Utilizar soluciones de almacenamiento corporativas (por ejemplo, almacenamiento de objetos o sistemas de ficheros escalables) ayuda a tener una única fuente.

2. Trabajar con metadatos desde el principio. Etiquetar archivos con información básica (proyecto, cliente, fecha, idioma, estado de revisión, etc.) marca la diferencia a la hora de buscar y reutilizar contenido.

3. Definir reglas de clasificación y ciclo de vida. Es conveniente diseñar políticas sobre qué se conserva, cuánto tiempo y en qué nivel de almacenamiento. Esto afecta tanto a costes como a cumplimiento normativo.

4. Aprovechar la IA para etiquetar y buscar. Ya es posible usar modelos de visión por computador y procesamiento de lenguaje natural para transcribir audio, reconocer objetos en imágenes, extraer texto de PDFs o agrupar documentos por temas. No elimina el trabajo humano, pero lo acelera mucho.

5. Cuidar la seguridad y la privacidad. Las fotos, los vídeos y los documentos suelen contener datos personales o sensibles. El cifrado, control de accesos, anonimización cuando sea necesario y cumplimiento de normativas de protección de datos son básicos.

Manejar datos no estructurados no consiste solo en “tener más espacio de almacenamiento”, sino en poner orden suficiente como para poder encontrarlos, interpretarlos y convertirlos en conocimiento útil.

Te puede interesar ¿Qué es el Business Intelligence?

Ventajas y retos de los datos no estructurados

Pero, ¿cuáles son las ventajas y los restos de los datos no estructurados? Veámoslo.

Ventajas principales

• Recogen el contexto real de las interacciones con clientes, proveedores y empleados.

• Permiten análisis cualitativos mucho más ricos (tono de voz, emociones, matices).

• Son la materia prima para muchos proyectos de IA y machine learning actuales.

• Pueden generar nuevas líneas de negocio: productos digitales, servicios basados en datos, mejoras de experiencia de cliente, etc.

Retos habituales

• Volumen muy elevado y crecimiento constante.

• Dificultad para localizar la versión definitiva de un documento entre muchas.

• Costes de almacenamiento si no hay políticas de limpieza y archivo.

• Cumplimiento y protección de datos cuando hay información sensible dispersa.

• Necesidad de nuevas competencias en los equipos (data engineers, científicos de datos, especialistas en gobierno de datos).

Por eso, cuando se compara datos estructurados y no estructurados, no se trata de decidir cuál es “mejor”, sino de entender qué aporta cada uno y qué tipo de arquitectura de datos necesita la organización para sacarles partido.

Buenas prácticas para integrar datos estructurados y no estructurados

La realidad de hoy en día es que muchas decisiones de negocio necesitan combinar ambos mundos.

Algunas claves para integrar datos estructurados y no estructurados en una misma estrategia:

• Definir casos de uso concretos. Empezar por preguntas claras: mejorar la atención al cliente, reducir tiempos de respuesta, anticipar incidencias, personalizar ofertas, etc. A partir de ahí, identificar qué datos estructurados vs no estructurados aportan valor a cada caso.

• Diseñar una arquitectura híbrida. Bases de datos relacionales para transacciones, almacenes de datos para reporting, y soluciones de almacenamiento de objetos o lagos de datos para documentos, logs, multimedia y datos en bruto.

• Unificar la capa de gobierno y catálogo. Independientemente de dónde se almacenen, es importante tener un catálogo que indique qué datos existen, dónde están, quién es el responsable y qué calidad tienen.

• Formar a los equipos. Los perfiles de negocio, marketing, finanzas, operaciones o atención al cliente deben saber qué tipos de datos existen y cómo pueden usarlos de forma responsable.

Por qué entender los datos no estructurados es necesario para tu carrera

Los datos estructurados han sido, durante décadas, el terreno natural de la analítica clásica. Sin embargo, los proyectos más innovadores de hoy están entrando de lleno en el mundo de los datos no estructurados: modelos que analizan conversaciones, sistemas que interpretan imágenes médicas, herramientas que leen contratos o algoritmos que comprenden el comportamiento de los usuarios a partir de su navegación y sus interacciones.

Quien sepa traducir esa información en decisiones de negocio tiene una ventaja competitiva clara, tanto a nivel profesional como organizativo. Y eso pasa por ir más allá de las tablas y aprender a convivir con una realidad de datos mucho más diversa y menos ordenada en apariencia.