Últimas noticias: la cantidad de datos en el mundo está creciendo. Los datos de su empresa están explotando. Pero aquí está la verdadera noticia: no todos los datos son iguales. Los datos contenidos en documentos de Word y PowerPoint son muy diferentes de los datos de un punto de venta o un directorio de números de teléfono. Los datos se clasifican en estructurados y no estructurados, y cada clasificación influye en la forma de recopilarlos, procesarlos y analizarlos.

El universo de los datos no estructurados: Más allá de las hojas de cálculo

Examinemos las diferencias entre datos estructurados y no estructurados, ejemplos de cada uno y los puntos débiles desencadenados por la oleada de datos no estructurados.

El reto y la oportunidad de los datos no estructurados

Los datos estructurados (o cuantitativos) son los que mejor encajan en una base de datos relacional. Están muy organizados y son fáciles de analizar. La mayoría del personal informático está acostumbrado a trabajar con datos estructurados.

Cuando piense en datos estructurados, piense en cosas que quedarían bien en una hoja de cálculo. Por ejemplo:

• Fechas
• Números de teléfono
• Códigos postales
• Nombres de clientes
• Inventarios de productos
• Información sobre transacciones en el punto de venta (TPV)

Su estructura y orden inherentes facilitan su consulta y análisis. Entre las aplicaciones habituales que dependen de datos estructurados en bases de datos relacionales se encuentran CRM, ERP y sistemas de punto de venta.

Los datos no estructurados, o cualitativos, son justo lo contrario. No encajan bien en una hoja de cálculo ni en una base de datos. Pueden ser textuales o no textuales. Pueden ser generados por personas o por máquinas.

Algunos ejemplos de datos no estructurados son:

• Medios de comunicación: Archivos de audio y vídeo, imágenes
• Archivos de texto: Documentos de Word, presentaciones de PowerPoint, correo electrónico, registros de chat
• Correo electrónico: Tiene cierta estructura interna de metadatos, por lo que a veces se denomina semiestructurado, pero el campo del mensaje no está estructurado y es difícil de analizar con las herramientas tradicionales.
• Redes sociales: Datos de redes sociales como Facebook, Twitter y LinkedIn.
• Datos móviles: Mensajes de texto, localizaciones
• Comunicaciones: Chat, grabaciones de llamadas

Estos ejemplos son en gran medida generados por humanos, pero los datos generados por máquinas también pueden ser no estructurados: imágenes de satélite, datos científicos, imágenes y vídeos de vigilancia, datos de sensores meteorológicos.

Crecimiento de los datos e importancia de la información no estructurada

He aquí el doble problema que se agrava... Los datos no estructurados son importantes. El volumen de datos no estructurados está creciendo, y ese crecimiento se está acelerando. En la actualidad, los expertos sugieren que entre el 80 y el 90% de los datos son no estructurados. Consulte este gráfico de IDC:

Si los datos no estructurados tuvieran una importancia mínima, entonces no importaría realmente la cantidad que hubiera. Pero los datos no estructurados tienen valor. Hay inteligencia en esas propuestas de venta y datos y cifras interesantes en esas presentaciones de PowerPoint. Las imágenes geoespaciales de las empresas petroleras y de gas tienen un valor económico.

Domar a la bestia de los datos no estructurados: M-Files al rescate

Si fuera posible o factible transformar de repente los datos no estructurados en datos estructurados, entonces crear inteligencia a partir de datos no estructurados sería sencillo, ¿no? ES POSIBLE Y FACTIBLE.

Con una plataforma de gestión inteligente de la información (IIM) como M-Files, los datos no estructurados se vuelven accesibles, buscables y disponibles. Al aplicar la estructura en forma de metadatos, las empresas hacen que esa información sea relevante. Los metadatos son la clave del castillo. Describen qué son los datos, cómo se relacionan con otros datos, los puntos clave de los datos dentro de los documentos y en qué parte de un proceso empresarial concreto encajan esos datos.

El poder de la gestión inteligente de la información (GII)

Cuando los datos no estructurados son accesibles, se pueden buscar, están disponibles y son relevantes, se convierten en información que una empresa puede utilizar para tomar mejores decisiones. Las organizaciones pueden explotar esencialmente el poder de los datos no estructurados con una plataforma IIM.

Liberar valor con metadatos e IA

Si a esto añadimos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, tenemos una poderosa transformación en curso con los datos no estructurados. Varias tecnologías de inteligencia artificial (IA) están llegando justo a tiempo para ayudar a las empresas a estructurar automáticamente sus datos. Por ejemplo:

Procesamiento del lenguaje natural para extraer datos clave y, en última instancia, asignar significado a documentos comerciales, correos electrónicos, artículos de revistas y publicaciones en redes sociales.
Algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar personas, animales u otros objetos en imágenes digitales y vídeos.
Conversión de voz a texto para convertir la voz y el audio extraídos de un vídeo en texto que permita realizar búsquedas.

M-Files: Su clave para comprender los datos no estructurados

Así que cuando se trata de datos estructurados frente a datos no estructurados, M-Files ofrece todo lo anterior con una plataforma inteligente de gestión de la información habilitada por la inteligencia artificial. En algún momento tendrás que abordar el problema de los datos no estructurados. En un sentido muy real, más vale pronto que tarde en este caso.

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