Vivimos en un mundo inundado de información: mensajes de texto, correos electrónicos, videos, fotos, y mucho más. Esto es lo que llamamos «datos no estructurados«.
Se diferencian de los datos organizados en tablas o bases de datos como las facturas de ventas o los registros de inventario en que no tienen una estructura, un patrón determinado y predefinido. Son caóticos e imprevisibles.
Hoy, los datos no estructurados ya representan la mayoría de la información en el mundo y se estima que en unos años llegarán al 80% del total. Esto significa que el futuro de la información que manejamos depende en gran medida de cómo procesamos y entendemos este tipo de datos.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados son aquellos que no siguen un formato definido, como el texto libre, imágenes, audios y videos. En otras palabras, es la información que creamos en la vida cotidiana sin pensar en organizarla.
Estos datos son difíciles de analizar porque no están en filas y columnas como sería el caso de los datos de una hoja de cálculo, por ejemplo.
El valor de estos datos radica en su volumen y variedad. Mucha de la información que usamos en nuestra vida diaria está en este formato, desde publicaciones en redes sociales hasta grabaciones de audio.
Si logramos analizar esta información, podemos descubrir patrones de comportamiento y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos.
Desafíos en el manejo de datos no estructurados
El gran reto con los datos no estructurados es que no pueden organizarse fácilmente. Para sacarles partido, necesitamos herramientas avanzadas que permitan interpretar textos, imágenes y sonidos.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), que utiliza algoritmos para «leer» y entender esta información.
La inteligencia artificial y, en especial, el aprendizaje automático (o machine learning) son tecnologías clave para analizar esta información. Estos sistemas «aprenden» a reconocer patrones en grandes cantidades de datos no estructurados, lo que les permite hacer predicciones y descubrir información valiosa.
Por ejemplo, pueden analizar miles de opiniones de clientes en redes sociales para saber si una empresa está ganando o perdiendo popularidad.
El cloud computing, o nube, es otro elemento importante en el manejo de datos no estructurados. Las soluciones en la nube permiten almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y económica.
Algunas empresas están adoptando un enfoque híbrido, combinando el uso de sus propios servidores con la nube. Este modelo híbrido proporciona flexibilidad y les permite aprovechar lo mejor de ambos mundos.
¿Cómo beneficia esto a las personas?
Los beneficios de trabajar con datos no estructurados son inmensos y llegan a todos y todas.
Por ejemplo, si un sistema puede analizar rápidamente los mensajes de clientes, las empresas podrán mejorar sus productos o servicios de manera mucho más efectiva.
Otro ejemplo, que ya es uan realidad, es a nivel médico, donde la IA puede analizar imágenes de resonancias magnéticas y ayudar a los médicos a detectar enfermedades de forma precoz.
La tendencia apunta a que cada vez más industrias adopten herramientas avanzadas para procesar sus datos. Esto significa que la tecnología se convertirá en un aliado fundamental en muchos sectores, permitiendo una toma de decisiones más informada y una capacidad de respuesta más rápida.
La revolución de los datos no estructurados nos lleva a una nueva era en la que la información en su forma más «desordenada» puede tener un impacto real en nuestra vida. A medida que la tecnología mejora, también mejora nuestra capacidad para entender el mundo y responder a sus desafíos.
Y si no lo crees así, piensa en lo siguiente. Hemos alcanzado el punto en el que estamos gracias a los datos estructurados, que solo representan el 20% de la información existente. ¡Qué no alcanzaremos si manejamos el otro 80%!
¡El futuro será increíble!