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datos no estructurados

La frase datos no estructurados generalmente se refiere a información que no reside en una base de datos tradicional de filas y columnas. Como era de esperar, es lo contrario de datos estructurados los datos almacenados en campos en un base de datos.

Ejemplos de datos no estructurados

Los archivos de datos no estructurados suelen incluir texto y contenido multimedia. Los ejemplos incluyen mensajes de correo electrónico, documentos de procesamiento de texto, videos, fotos, archivos de audio, presentaciones, páginas web y muchos otros tipos de documentos comerciales. Tenga en cuenta que, si bien este tipo de archivos pueden tener una estructura interna, todavía se consideran "no estructurados" porque los datos que contienen no encajan perfectamente en una base de datos.

Los expertos estiman que del 80 al 90 por ciento de los datos en cualquier organización no están estructurados. Y la cantidad de datos no estructurados en las empresas está creciendo significativamente muchas veces más rápido que las bases de datos estructuradas.

¿Qué es un archivo .aiff?

Minería de datos no estructurados

Muchas organizaciones creen que sus almacenes de datos no estructurados incluyen información que podría ayudarlos a tomar mejores decisiones comerciales. Desafortunadamente, a menudo es muy difícil analizar datos no estructurados. Para ayudar con el problema, las organizaciones han recurrido a una serie de diferentes soluciones softre diseñadas para buscar datos no estructurados y extraer información importante. El principal beneficio de estas herramientas es la capacidad de recopilar información procesable que puede ayudar a una empresa a tener éxito en un entorno competitivo.

Debido a que el volumen de datos no estructurados está creciendo tan rápidamente, muchas empresas también recurren a soluciones tecnológicas para ayudarlas a administrar y almacenar mejor sus datos no estructurados. Estos pueden incluir soluciones duras o blandas que les permitan hacer el uso más eficiente de su espacio de almacenamiento disponible.

Datos no estructurados y Big Data

Como se mencionó anteriormente, los datos no estructurados son lo opuesto a los datos estructurados. Los datos estructurados generalmente residen en un base de datos relacional, y como resultado, a veces se llama datos relacionales. Este tipo de datos se pueden mapear fácilmente en campos prediseñados. Por ejemplo, un diseñador de base de datos puede configurar campos para números de teléfono, códigos postales y números de tarjetas de crédito que acepten una cierta cantidad de dígitos. Los datos estructurados se han colocado o se pueden colocar en campos como estos. Por el contrario, los datos no estructurados no son relacionales y no encajan en este tipo de modelos de datos predefinidos.

Datos semiestructurados

Además de los datos estructurados y no estructurados, también hay una tercera categoría: datos semiestructurados. Los datos semiestructurados son información que no reside en una base de datos relacional pero que tiene algunas propiedades organizativas que facilitan su análisis. Los ejemplos de datos semiestructurados pueden incluir documentos XML y bases de datos NoSQL.

El termino big data está estrechamente asociado con datos no estructurados. Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que son difíciles de analizar con herramientas tradicionales. Los macrodatos pueden incluir datos estructurados y no estructurados, pero IDC estima que El 90 por ciento de los macrodatos son datos no estructurados. Muchas de las herramientas diseñadas para analizar big data pueden manejar datos no estructurados.

Gestión de datos no estructurados

Las organizaciones utilizan una variedad de diferentes herramientas de software para ayudarlas a organizar y administrar datos no estructurados. Estos pueden incluir lo siguiente:

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Herramientas de big data

Softre como Hadoop puede procesar almacenes de datos estructurados y no estructurados que son extremadamente grandes, muy complejos y que cambian rápidamente.

Software de inteligencia empresarial

También conocido como BI, inteligencia de negocios es una categoría amplia de análisis, minería de datos, paneles y herramientas de informes que ayudan a las empresas a dar sentido a sus datos estructurados y no estructurados con el fin de tomar mejores decisiones comerciales.

Herramientas de integración de datos

Estas herramientas combinan datos de fuentes dispares para que se puedan ver o analizar desde una sola aplicación. A veces incluyen la capacidad de unificar datos estructurados y no estructurados.

Sistemas de gestión de documentos

También llamado gestión de contenido empresarial sistemas, un DMS puede rastrear, almacenar y compartir datos no estructurados que se guardan en forma de archivos de documentos.

Soluciones de gestión de información

Este tipo de software rastrea datos empresariales estructurados y no estructurados a lo largo de su ciclo de vida.

Herramientas de búsqueda e indexación

Estas herramientas recuperan información de archivos de datos no estructurados como documentos, páginas web y fotografías.

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Tecnología de datos no estructurados

Un grupo llamado Organización para el Avance de Estándares de Información Estructurada (OASIS) ha publicado el estándar de Arquitectura de gestión de información no estructurada (UIMA). La UIMA "define las representaciones e interfaces de datos independientes de la plataforma para componentes o servicios más softwares llamados análisis, que analizan información no estructurada y asignan semántica a regiones de esa información no estructurada".

Muchos expertos de la industria dicen que Hadoop se ha convertido en el estándar industrial de facto para la gestión de Big Data. Este proyecto de código abierto está gestionado por Fundación Apache Softre.