Caso de éxito con Thinketers: Cómo aumentar el conocimiento de marca

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Publicado 12 agosto 2019

¿Qué son los datos sin estructura?

Hablamos de los datos sin estructura y de por qué es importante que los tengas en cuenta para mejorar tu negocio.

Los datos no estructurados son una fuente de información que se suele pasar por alto, pero pueden ayudar a todo tipo de organizaciones a tomar mejores decisiones.

En este contexto, existe una tecnología que nos ayuda a dar sentido a todos los datos no estructurados que nos rodean, ya sean publicaciones de Instagram, registros de llamadas o transcripciones de entrevistas.

En esta publicación del blog, hablaremos sobre qué son los datos no estructurados, daremos algunos ejemplos, explicaremos qué puedes hacer con ellos y finalmente comprobaremos si es una buena idea combinarlos con datos estructurados.

Definición de datos no estructurados

Definimos los datos no estructurados de la siguiente manera:

Son datos que no se encuentran con tanta facilidad (en comparación con los datos estructurados): se requiere más procesamiento, ya que no se organizan ni se establecen en campos concretos.

Es tentador llamarlo datos “desordenados”, ya que se presentan en todo tipo de formatos que no siempre son fáciles de clasificar o de analizar como sí podemos hacer con los datos estructurados.

Ejemplos de datos no estructurados

Algunas de las fuentes que pueden brindarte este tipo de datos son:

  • Publicaciones en redes sociales
  • Fotografías
  • Registros de llamadas de Servicio al Cliente
  • Cuestionarios abiertos
  • Grabaciones de audio

Trabajar con datos no estructurados

Una de las ventajas de los datos no estructurados es la cantidad que hay.

Piensa en todos los correos electrónicos de la bandeja de entrada del Servicio de Atención al Cliente, o en todos los web chats que ha mantenido tu equipo con tus clientes.

Con las herramientas adecuadas, puedes aportar estructura a este tipo de datos y aprender de ellos.

Pero no siempre es fácil y, a diferencia de los datos estructurados, las herramientas que se necesitan para procesarlos es ahora cuando están más adelantadas.

Por ejemplo, el software de análisis de imágenes con el que puedes encontrar el logotipo de una empresa, que aparece en miles de publicaciones en redes sociales, no ha existido durante mucho tiempo en comparación con, por ejemplo, las bases de datos que contienen números de identificación.

Aquí compartimos un breve resumen de los pros y los contras:

Datos sin estructura: pros y contras

Pros Contras
Hay una gran cantidad disponible y, a menudo, ya están almacenados dentro de las organizaciones Son más difíciles de analizar, ya que a menudo se necesita un software especializado y, a veces, capacitación para diferentes tipos de datos
Se pueden analizar todo tipo de datos (de forma que las organizaciones no habían pensado antes) para obtener una ventaja competitiva No puedes confiar únicamente en datos no estructurados: es importante tener en cuenta los datos estructurados también para obtener una imagen completa

Combinar diferentes fuentes de datos

Hemos hablado sobre por qué los datos no estructurados son excelentes, pero también deberíamos mostrar el valor de los sí estructurados.

Constituyen el tipo de datos que vienen en paquetes cuidadosamente formateados y que son más fáciles de gestionar desde el principio.

Lo más beneficioso es combinar estos dos tipos de datos, como argumentamos y ampliamos en esta guía que puedes leer aquí (en inglés).

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