Datos estructurados frente a datos no estructurados

Datos estructurados frente a datos no estructurados: Una rápida visión general

En resumen, los datos estructurados son datos cuantitativos, formateados y almacenados dentro de un esquema fijo, mientras que los datos no estructurados son datos cualitativos, no procesados y almacenados en su formato nativo. Mientras que los datos estructurados pueden venir en forma de texto y valores numéricos, como nombres, direcciones y números de teléfono, los datos no estructurados no tienen por qué encajar en un registro fijo con reglas de esquema rígidas. Por lo tanto, es más probable que se trate de medios ricos, vídeo, audio o archivos de texto de gran tamaño que no se ajustan bien a tablas y columnas. Las diferencias entre los datos estructurados y los no estructurados se hacen más evidentes mediante la comparación, de la que hablaremos más adelante.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son información que se adhiere a un formato estándar y fijo. Los datos estructurados consisten en tipos de datos establecidos dentro de un esquema definido, normalmente dentro de un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) como MySQL, PostgreSQL o Microsoft SQL Server. Grandes cantidades de datos estructurados procedentes de múltiples almacenes de datos, como la aplicación de su organización y la instancia de Salesforce, pueden residir en un almacén de datos.

Ventajas de los datos estructurados

Los datos estructurados siguen siendo una forma necesaria de recopilar y almacenar datos debido a varias ventajas:

• Los datos estructurados son fáciles de utilizar y analizar porque los usuarios saben qué preguntas pueden hacerles y tienen expectativas claras sobre cómo responderá la base de datos.
• Los datos estructurados son más fáciles de compartir con usuarios no técnicos, lo que facilita la democratización de los datos. Con SQL y las numerosas herramientas de inteligencia empresarial creadas sobre él, los no desarrolladores pueden visualizar y analizar datos estructurados con una asistencia técnica mínima.
• Crear, recopilar y almacenar bases de datos estructuradas es relativamente fácil y barato, con una gran variedad de RDBMS disponibles. Por ejemplo, poner en marcha una instancia de SQLite requiere un tiempo, un coste y unos conocimientos técnicos mínimos.

Contras de los datos estructurados

A pesar de algunos beneficios claros, el uso de datos estructurados también puede conllevar algunos retos:

• Realizar cambios en el esquema más adelante puede conllevar una sobrecarga significativa, que requiere un análisis de impacto que requiere mucho tiempo y migraciones arriesgadas.
• Intentar almacenar datos que se ajusten al esquema es posible, pero los datos deben sufrir una transformación, o el esquema debe cambiar para aceptar los datos.
• El modelado de datos estructurados funciona bien cuando se representa información sencilla, pero a menudo no puede captar la complejidad de las relaciones del mundo real. Por ejemplo, los datos estructurados son estupendos para almacenar la información contractual básica entre una organización y sus clientes, pero puede que no describan con precisión los numerosos tipos de interacciones y comunicaciones entre la organización, el cliente y sus productos.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son información almacenada en su formato nativo y que no tiene ninguna aplicación para organizarla. Los datos no estructurados son fáciles de recopilar y almacenar sin ajustarse a un formato predefinido. Por un lado, no tener que aplicar un esquema hace que el almacenamiento de información sea mucho más sencillo, sobre todo de datos que no se traducen fácilmente en texto y números, como los archivos de vídeo y audio. Por otro lado, los datos no estructurados son difíciles de buscar, filtrar o combinar con otros conjuntos de datos sin este estricto formato.

Ventajas de los datos no estructurados

Los datos no estructurados son cada vez más populares gracias a sus cualidades positivas.

• Los datos no estructurados permiten un almacenamiento rápido y sencillo porque no es necesario tratarlos para que se ajusten a un esquema. Las organizaciones no necesitan invertir tiempo y esfuerzo en crear un esquema y escribir métodos para transformar los datos para que se ajusten al esquema.
• Guardar la información en su formato bruto es relativamente barato. Especialmente con el almacenamiento en la nube, las organizaciones no necesitan realizar inversiones significativas para empezar a recopilar y almacenar datos no estructurados. Almacenar datos no estructurados puede ser tan rápido como configurar un bucket s3.
• Los datos no estructurados a menudo incluyen información que puede ser útil más adelante pero que puede no tener una aplicación directa en el momento presente. Sin embargo, siempre podrá decidir cómo procesarlo y analizarlo más adelante.

Contras de los datos no estructurados

Incluso con la recogida y el almacenamiento poco costosos de los datos no estructurados, los costes asociados pueden aumentar rápidamente.

• Aunque son fáciles de almacenar, los datos no estructurados requieren experiencia para analizarlos. Normalmente, los científicos de datos deben utilizar métodos sofisticados como el procesamiento del lenguaje natural.
• Los datos no estructurados son baratos de almacenar pero caros de procesar. Cuantos más datos no estructurados recopile su organización, más potencia de cálculo necesitará para procesar los datos antes de que estén disponibles para su análisis.
• Los datos no estructurados pueden albergar datos sensibles o confidenciales sin una forma clara de identificar, clasificar y etiquetar esos archivos. El cumplimiento de normativas como el GDPR puede complicarse cuando las organizaciones necesitan ayuda para encontrar todas las instancias en las que viven los datos sensibles.

Comparación lado a lado de los datos estructurados frente a los no estructurados

Esta tabla ofrece un resumen de las diferencias entre los datos estructurados y los no estructurados:

¿Qué son los datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados incorporan algunos aspectos de los datos estructurados que los hacen organizables, buscables y analizables, pero carecen de las reglas estrictas de los datos estructurados. Como su nombre indica, los datos semiestructurados se sitúan entre los estructurados y los no estructurados. Los datos semiestructurados pueden incluir una organización dentro de un archivo o documento, pero el almacenamiento no impone un esquema.

Dado que incorpora elementos de datos estructurados y no estructurados, los datos semiestructurados pueden aparecer dentro de un registro de datos estructurados a través de un formato como XML o un blob JSON. Estos registros aún pueden consultarse mediante SQL, pero requieren una sintaxis más avanzada para realizar la consulta. Junto a los RDBMS modificados, los datos semiestructurados también pueden vivir en bases de datos NoSQL como MongoDB.

Mejores prácticas para proteger los datos estructurados y no estructurados

Ahora que hemos examinado las diferencias entre estos dos tipos de datos, veamos las mejores formas de proteger ambos. Identificar y clasificar los datos estructurados es relativamente sencillo. Puede aplicar controles de acceso sobre cualquier dato sensible y supervisar si alguien mueve, comparte o modifica los datos.

Los datos no estructurados, en cambio, son más difíciles de proteger. Los datos confidenciales pueden estar ocultos en el formato nativo y no consultable de estos archivos, y un programa informático tendrá más dificultades para buscar, marcar y etiquetar cualquier instancia de información personal identificable (IP I) u otros tipos de datos confidenciales. Encontrar datos sensibles dentro de este tipo de archivos de audio, vídeo o texto de gran tamaño requiere más recursos informáticos y, en general, es más caro.

En lugar de confiar en los métodos tradicionales de marcado y supervisión habituales con los datos estructurados, una práctica mejor es que una organización supervise todos los cambios y movimientos de datos en ambos tipos. Si alguna modificación o compartición parece sospechosa, puede investigar para determinar si la actividad obedece a un comportamiento.

Afortunadamente, cada vez surgen más aplicaciones para hacer frente a este reto. Las herramientas de inteligencia artificial y empresarial pueden rastrear todos los movimientos y modificaciones de los datos. Al vigilar todos los movimientos de datos, los equipos de seguridad pueden identificar acciones potencialmente dañinas antes de que una filtración se convierta en una brecha. Este enfoque también aporta más matices a las prácticas de seguridad de su organización, más allá de los controles de acceso básicos, que pueden frustrar a los usuarios y empujarles a sortear cualquier salvaguarda.