Diferencias entre los datos estructurados y no estructurados y cómo debe utilizar cada uno para su beneficio
La recopilación y el análisis de datos juega un papel crucial en el mundo del marketing digital. Muchas empresas hacen hincapié en la recopilación de datos. Por eso es importante analizar más de cerca los formularios en los que vienen los datos. Hay dos tipos de datos que las empresas suelen recopilar: datos estructurados y no estructurados. Estos dos constituyen la suma de la recopilación de datos de una empresa.
Por lo tanto, ambos tipos de datos son esenciales en la empresa digital moderna; sin embargo, debe aprender a manejarlos de manera diferente.
¿Qué son los datos estructurados?
Como sugiere la propia palabra "estructura", los datos están muy organizados y con un formato prolijo. Es un tipo de datos que se pueden colocar en tablas y hojas de cálculo. Estos datos también se conocen como datos cuantitativos . La mayoría de las empresas recopilan datos transaccionales como datos estructurados, que incluyen información financiera que cumple con los estándares de cumplimiento. El mejor ejemplo de datos estructurados son los datos del consumidor.
Más ejemplos de datos estructurados son números de tarjetas de crédito, importes financieros, fechas, números de teléfono, direcciones y nombres de productos.
Los datos no estructurados típicos generados por humanos incluyen:
Archivos de texto: procesamiento de texto, hojas de cálculo, presentaciones, correo electrónico, registros, etc.
Correo electrónico: El correo electrónico tiene cierta estructura interna gracias a sus metadatos, y a veces nos referimos a él como semiestructurado. Sin embargo, su campo de mensaje no está estructurado y las herramientas de análisis tradicionales no pueden analizarlo.
Redes sociales: datos de Facebook, Twitter, LinkedIn, etc.
Sitios web: YouTube, Instagram y sitios para compartir fotos.
Datos móviles: mensajes de texto, ubicaciones.
Comunicaciones: chat, mensajería instantánea, grabaciones telefónicas, software de colaboración.
Medios: MP3, fotos digitales, archivos de audio y video.
Aplicaciones comerciales: documentos de MS Office, aplicaciones de productividad, etc.
¿Qué son los datos no estructurados?
Como indica la palabra, los datos no estructurados no están organizados ni tienen el formato adecuado. Es un desafío importante recopilar, procesar y analizar datos no estructurados. Los datos no estructurados, que también se denominan datos cualitativos , cubren todo lo que los datos estructurados no cubren. Los datos no estructurados aumentan cada año y resultan difíciles de administrar para las empresas.
Algunos ejemplos de datos no estructurados incluyen informes, audio, archivos, archivos de texto, comentarios de redes sociales, opiniones, correos electrónicos y muchos más. Los datos no estructurados típicos generados por máquina incluyen:
Imágenes de satélite: datos meteorológicos, accidentes geográficos, movimientos militares.
Datos científicos: exploración de petróleo y gas, exploración espacial, imágenes sísmicas, datos atmosféricos.
Vigilancia digital: fotos y video de vigilancia.
Datos de los sensores: tráfico, meteorología, sensores oceanográficos.
Diferencia entre datos estructurados y datos no estructurados
A partir de la información anterior, las diferencias entre datos estructurados y no estructurados deberían quedar claras. Los datos estructurados son fáciles de recopilar, analizar y almacenar, mientras que los datos no estructurados no están organizados y requieren más trabajo para investigarlos adecuadamente. Los datos no estructurados también cubren mucho más terreno que estructurados, con muchos más ejemplos que solo están creciendo a medida que Internet continúa expandiéndose.
En cierto sentido, los datos no estructurados son similares a cómo nosotros, como seres humanos, procesamos y analizamos la información. Si tiene una conversación con alguien, toda la información que se transmite se hace de manera desorganizada. A pesar de esto, todavía podemos digerir esos datos y comprenderlos. Los datos estructurados, por otro lado, están más en línea con la forma en que las computadoras procesan los datos. Está perfectamente organizado y es fácil de analizar. Ser capaz de analizar datos no estructurados a través de procesos informáticos se convierte entonces en el desafío.
Conclusión
Para el éxito general de la organización, las empresas deben analizar de manera adecuada y efectiva todos sus datos, independientemente de la fuente del tipo. Debe conocer la diferencia entre estos dos para poder utilizarlos de manera eficaz en su estrategia de marketing.
