LUIS IGNACIO ZALDIVAR MIRANDA
DATOS
ESTRUCTURADOS
BASE DE DATOS II
Se mostrarán que son los datos estructurados, y no
estructurados, además de las características y sus
diferencias.
DATOS
ESTRUCTURADOS
¿QUÉ SON LOS DATOS
ESTRUCTURADOS?
Los datos estructurados tienen un formato
estandarizado que permite tanto al software como a las
personas acceder a estos de forma eficaz. Por lo general,
se trata de datos tabulares con filas y columnas que
definen claramente sus atributos. Las computadoras
pueden procesar eficazmente los datos estructurados
en busca de información dado que se trata de
información cuantitativa. Por ejemplo, una tabla
estructurada de datos de clientes que contenga
columnas (nombre, dirección y número de teléfono)
puede proporcionar información, como la cantidad total
de clientes, así como el lugar con el mayor número de
clientes. Por el contrario, los datos no estructurados,
como una lista de publicaciones en redes sociales,
resultan más difíciles de analizar.
ATRIBUTOS DEFINIBLES: LOS
DATOS CUANTITATIVOS: LOS DATOS
DATOS ESTRUCTURADOS TIENEN
ESTRUCTURADOS SON APROPIADOS
LOS MISMOS ATRIBUTOS PARA
PARA EL ANÁLISIS MATEMÁTICO.
TODOS LOS VALORES DE DATOS
ALMACENAMIENTO: PUEDE
ATRIBUTOS RELACIONALES:
ALMACENAR DATOS
LAS TABLAS DE DATOS
ESTRUCTURADOS EN BASES DE
ESTRUCTURADOS TIENEN VALORES
DATOS RELACIONALES Y
COMUNES QUE VINCULAN ENTRE SÍ
ADMINISTRARLOS CON EL LENGUAJE
DIFERENTES CONJUNTOS DE
DE CONSULTA ESTRUCTURADO (SQL).
DATOS.
CARACTERÍSTICAS
VENTAJAS Y RETOS
DATOS ESTRUCTURADOS
ESCALABILIDAD
USO LIMITADO
Los datos estructurados se escalan de
La estructura predefinida supone tanto
manera algorítmica. Puede agregar más
una ventaja como un reto. Los datos
almacenamiento y potencia de
estructurados solo pueden utilizarse
procesamiento a medida que aumenta el
para su finalidad prevista.
volumen de datos.
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FACILIDAD DE USO
ANÁLISIS
FALTA DE FLEXIBILIDAD
Cualquier persona puede comprender
Los algoritmos de machine learning
Modificar el esquema de los datos
rápidamente y acceder a los datos
pueden analizar datos estructurados e
estructurados puede resultar costoso
estructurados.
identificar patrones comunes de la
y exigir muchos recursos a medida que
inteligencia empresarial.
cambian las circunstancias y surgen
nuevas relaciones o requisitos.
DIFERENCIAS ENTRE LOS DATOS ESTRUCTURADOS Y LOS
NO ESTRUCTURADOS
FACILIDAD DE
ANÁLISIS
CAPACIDAD DE
BÚSQUEDA
Analizar la información
Búsquedas
Proporcionar información
Reglas predefinidas
ALMACENAMIENTO
Almacenamiento de
datos
Lagos de datos
Bases de datos y sistemas
Inteligencia empresarial
Minería de datos
Modelo de datos
Procesamiento de
Almacenar datos no
predefinido
lenguaje natural
estructurados
transaccionales
DIFERENCIA ENTRE
DATOS
SEMIESTRUCTURADOS
CATEGORÍA INTERMEDIA
ENTRE LOS DATOS
ESTRUCTURADOS Y LOS NO
ESTRUCTURADOS
Es más fácil obtener
información de los datos
semiestructurados que de los
no estructurados.
A continuación, se indican
ejemplos comunes de datos
semiestructurados:
JSON
XML
Archivos de páginas web
Correo electrónico
Archivos comprimidos
DATOS ESTRUCTURADOS FRENTE A
DATOS NO ESTRUCTURADOS
DIFERENCIAS CLAVE
FORMATO DE
DATOS
Siempre deben cumplir con
un formato estricto,
conocido como modelo o
esquema de datos
predefinido. Los datos no
estructurados no se
ajustan a un esquema.
ALMACENAMIENTO
DE DATOS
Tanto los datos
estructurados como los no
estructurados pueden
residir en varios tipos de
almacenes de datos.
ANÁLISIS DE
DATOS
FILAS Y
COLUMNAS
Por lo general, es más fácil
Cada columna tiene un
organizar, limpiar, buscar y
atributo (como la hora, la
analizar datos
ubicación y el nombre) y
estructurados.
cada fila es un registro
único con valores de datos
asociados a cada atributo.
TECNOLOGÍAS
DATOS ESTRUCTURADOS FRENTE A DATOS NO ESTRUCTURADOS
TIPOS
El tipo de tecnología que se utiliza tanto con los datos estructurados como con los
no estructurados depende del tipo de almacenamiento de datos utilizado.
ANÁLISIS
Las consultas de los datos mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL) son
la base fundamental del análisis de datos estructurados.
DATOS
En el caso de los datos no estructurados, el análisis suele implicar una manipulación
mediante programación y un ML más complejos.
DESAFÍOS
DATOS ESTRUCTURADOS
EN CUALQUIER ORGANIZACIÓN O GRUPO COMPLEJO, LOS DATOS
ESTRUCTURADOS SE VUELVEN DIFÍCILES DE ADMINISTRAR CUANDO EL NÚMERO DE
RELACIONES EN UNA BASE DE DATOS RELACIONAL AUMENTA DE FORMA
SIGNIFICATIVA. CON TANTOS ENLACES ENTRE BASES DE DATOS Y PUNTOS DE
DATOS, EL DESARROLLO DE CONSULTAS PARA LOS DATOS PUEDE RESULTAR
BASTANTE COMPLEJO.
DATOS NO ESTRUCTURADOS
ALMACENAMIENTO, PORQUE LOS DATOS SUELEN SER MÁS GRANDES QUE LOS
DATOS ESTRUCTURADOS.
ANÁLISIS, PORQUE NO ES TAN SENCILLO COMO ANALIZAR DATOS
ESTRUCTURADOS.
OTROS DESAFÍOS PUEDEN INCLUIR:
PROCESAMIENTO PREVIO PARA EXTRAER DATOS ESTRUCTURADOS O
SEMIESTRUCTURADOS
PROCESAMIENTO MULTIFORMATO
POTENCIA DE PROCESAMIENTO REQUERIDA PARA EL ANÁLISIS
DATOS ESTRUCTURADOS
DATOS NO ESTRUCTURADOS
LOS DATOS ESTRUCTURADOS SON
LOS DATOS NO ESTRUCTURADOS SE
ESPECIALMENTE ÚTILES CUANDO SE
UTILIZAN CUANDO SE REQUIERE UN
TRATA DE DATOS NUMÉRICOS
REGISTRO Y LOS DATOS NO CABEN EN
DISCRETOS.
UN FORMATO DE DATOS
ESTRUCTURADO.
CUÁNDO USARLOS
MUCHÍSIMAS
GRACIAS
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