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: