Datos estructurados ¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son información organizada en un formato estándar que la hace fácilmente accesible y comprensible tanto para humanos como para máquinas. Los datos estructurados normalmente se organizan utilizando un esquema bien definido que define la relación entre los diferentes campos de datos. La naturaleza altamente organizada de los datos estructurados facilita la búsqueda, las consultas y el análisis utilizando una variedad de herramientas y técnicas. La información del cliente, como nombres, direcciones, números de teléfono y direcciones de correo electrónico, son ejemplos de datos estructurados.
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de datos estructurados?
- ¿Cuáles son las oportunidades de la IA para los datos estructurados?
- ¿Cómo puede ayudar HPE con los datos estructurados?
¿Cuáles son algunos ejemplos de datos estructurados?
- Las bases de datos relacionales y las hojas de cálculo contienen datos estructurados en filas y columnas. Se puede acceder a ellos de manera sencilla y son fáciles de guardar y analizar. Los datos de clientes, financieros y personales se guardan en campos como nombres, importes de transacciones y descripciones de cargos. Esta disposición agiliza la consulta y el análisis de datos.
- En el ámbito sanitario, los datos estructurados se utilizan para registrar información de pacientes, historiales médicos, medicamentos, etc. Las empresas minoristas y de comercio electrónico los utilizan para rastrear inventarios, transacciones de ventas y detalles de productos. Una base de datos también puede incluir identificación del producto, nombre, precio, nivel de stock e información del proveedor. El análisis web utiliza estos datos estructurados para rastrear las visitas al sitio web, las tasas de rebote, las tasas de conversión y la duración de las sesiones.
- En el Internet de las cosas (IoT), los sensores recopilan datos de temperatura, humedad, coordenadas de ubicación y marcas de tiempo de forma organizada. SQL consulta y analiza estos datos en bases de datos. Las empresas pueden producir fácilmente informes, ejecutar análisis y tomar decisiones basadas en datos estructurados.
¿Cuáles son las oportunidades de la IA para los datos estructurados?
Las oportunidades de la IA para mejorar el análisis, la gestión y el uso de datos estructurados incluyen:
- Análisis predictivos: los modelos de aprendizaje automático de regresión y clasificación pueden pronosticar patrones de compra de los clientes, demandas de inventario y resultados financieros utilizando datos estructurados.
- Limpieza y mejora de la calidad de los datos: la IA puede encontrar y corregir automáticamente errores, incoherencias y valores ausentes en datos estructurados, mejorando la calidad de los datos y la toma de decisiones.
- Automatización del procesamiento de datos: el aprendizaje automático y la automatización robótica de procesos pueden automatizar la entrada, clasificación e integración de los datos de numerosas fuentes, para así ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia operativa.
- Mejor comprensión y reconocimiento de patrones: la IA puede agrupar y clasificar datos estructurados para revelar patrones y conocimientos ocultos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, agilizar las operaciones y encontrar nuevas posibilidades.
- Personalización y asesoramiento: la IA puede utilizar datos estructurados, como las preferencias y el comportamiento de los usuarios, para personalizar las sugerencias de productos de comercio electrónico y el contenido de streaming.
- Detección de estafas y gestión de riesgos: la IA puede detectar y evitar fraudes financieros y anomalías en reclamaciones de seguros mediante el análisis de datos estructurados en tiempo real.
¿Cómo puede ayudar HPE con los datos estructurados?
HPE ofrece una variedad de productos y servicios para los datos estructurados, entre los que se incluyen:
- HPE Alletra Storage MP B10000: una solución de almacenamiento moderna. El primer almacenamiento en bloque desagregado con escalabilidad horizontal del sector con una disponibilidad de datos del 100 % garantizada con la primera arquitectura de almacenamiento en bloque desagregado con escalabilidad horizontal del sector, que ofrece una experiencia en la nube simplificada, una escalabilidad eficiente y una disponibilidad de datos del 100 % garantizada.
- HPE AIOps con Data Services Cloud Console: un plano de control de gestión unificado que incluye análisis predictivos impulsados por la IA para gestionar y optimizar datos estructurados. Ayuda a las empresas a garantizar la fiabilidad, el rendimiento y la eficiencia de sus sistemas de almacenamiento de datos al identificar y resolver de forma proactiva problemas potenciales.
- HPE GreenLake: un servicio de nube flexible para almacenar y gestionar datos estructurados que admite entornos de nube híbrida y ayuda a optimizar la gestión de datos en sistemas locales y basados en la nube. HPE también ofrece almacenamiento como servicio que permite que los clientes paguen solo por lo que usen a través de HPE GreenLake Flex.
Datos estructurados frente a datos desestructurados
Características | Datos estructurados | Datos desestructurados |
|---|---|---|
| Definición | Información organizada almacenada en un formato predefinido (por ejemplo, tablas) | Información sin formato ni estructura predefinidos |
| Esquema | Siguen un esquema fijo (por ejemplo, tablas de base de datos con filas/columnas) | No hay un esquema fijo; los datos se almacenan en su formato nativo |
| Almacenamiento | Almacenados en bases de datos relacionales (por ejemplo, bases de datos SQL) | Almacenados en lagos de datos, bases de datos NoSQL o sistemas de archivos |
| Capacidad de búsqueda | Se pueden realizar búsquedas fáciles mediante lenguajes de consulta como SQL | Requieren herramientas avanzadas como IA, PLN o motores de búsqueda para su análisis |
| Ejemplos | Nombres, fechas, direcciones, transacciones financieras | Correos electrónicos, vídeos, imágenes, publicaciones en redes sociales, archivos de audio |
| Casos de uso | Informes, análisis, operaciones comerciales y sistemas transaccionales | Análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes, análisis de big data |
| Complejidad del análisis | Sencillos y directos | Complejos; requieren herramientas y técnicas especializadas |
