Datos desestructurados ¿Qué son los datos desestructurados?
Los datos desestructurados, en el contexto del almacenamiento de datos, se refieren a información que presenta grandes diferencias en términos de formato y contenido. Incluyen datos de archivos y objetos y desempeñan un papel importante en la inteligencia artificial (IA). Este tipo de datos no encaja perfectamente en modelos de datos predefinidos, lo que dificulta su almacenamiento, recuperación y análisis. Los datos desestructurados suelen ser cualitativos y adoptan varios formatos, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, artículos, fotos, gráficos, grabaciones, podcasts, películas, registros y transmisiones del Internet de las cosas (IoT) y, a menudo, se guardan en su formato nativo. Representan una parte importante de los datos del mundo y requieren herramientas avanzadas como procesamiento del lenguaje natural (PLN), reconocimiento de imágenes y análisis impulsados por la IA para obtener información significativa.
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de datos desestructurados?
- ¿Cuáles son las oportunidades de la IA para los datos desestructurados?
- ¿Cómo puede ayudar HPE con los datos desestructurados?
¿Cuáles son algunos ejemplos de datos desestructurados?
La información sin un formato o marco organizativo es difícil de almacenar y manejar en bases de datos típicas. Estos datos diversificados provienen de muchas fuentes y adoptan varias formas:
Correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, artículos de blogs, reseñas de clientes, registros de chat y archivos PDF, Word o Excel: estos datos pueden revelar información útil, pero requieren tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para examinarlos.
Multimedia: incluyen fotos, vídeos de YouTube, podcasts y grabaciones de voz. El reconocimiento de imágenes, el análisis de vídeo y la transcripción de voz a texto utilizan cada vez más estos formatos.
Sensores y dispositivos IoT: los monitores de actividad física, los sensores de temperatura y actividad de hogares inteligentes y los registros de máquinas de equipos industriales son algunos ejemplos. Estos datos normalmente requieren procesamiento en tiempo real y análisis complejos.
Internet: se incluyen páginas HTML, patrones de navegación de flujo de clics y datos de web scraping. Utiliza estas fuentes para supervisar el comportamiento de los usuarios, optimizar páginas web u obtener información del mercado.
Transcripciones del centro de contacto, respuestas de encuestas abiertas y trámites legales: estos datos son cruciales para el servicio de atención al cliente, los estudios de mercado y el análisis legal, pero necesitan algoritmos complejos para llevar a cabo el análisis.
¿Cuáles son las oportunidades de la IA para los datos desestructurados?
La IA ofrece enormes perspectivas para dar sentido a los datos desestructurados, que representan aproximadamente el 80 % de los datos mundiales. La IA puede revelar información a partir de datos de texto, fotos, audio y vídeo que no encaja en las bases de datos estándar.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede analizar documentos, redes sociales y comentarios de los consumidores para extraer sentimientos, resumir materiales e identificar elementos esenciales. Estas funciones hacen posible los chatbots, los asistentes virtuales y la clasificación de contenidos, lo cual mejora la comunicación y los flujos de trabajo de la empresa.
La IA permite el reconocimiento facial, la identificación de objetos y la sinopsis de vídeos para vigilancia, imágenes de diagnóstico clínico y control de contenidos. Las mismas técnicas traducen las palabras habladas a texto, lo que permite la transcripción automática y el reconocimiento de voz, y analizan el tono vocal para obtener información emocional.
La IA también es ideal para organizar vínculos entre conceptos y extraer metadatos de material desestructurado a fin de crear gráficos de conocimiento. Estas estrategias aumentan la capacidad de búsqueda y permiten que los motores de búsqueda semántica obtengan resultados más precisos y contextuales. Los datos desestructurados se utilizan para adaptar las recomendaciones en función de las preferencias del usuario, las reseñas y las cargas multimedia.
La IA ayuda a diagnosticar y tratar a los pacientes extrayendo información de imágenes de diagnóstico y artículos clínicos. El software de análisis de soporte al cliente examina los registros de chat para encontrar tendencias de comentarios y mejorar el servicio. El análisis predictivo aprovecha las técnicas de IA para revelar tendencias y anomalías que ayudan en la detección de fraudes y en la toma de decisiones de análisis de mercado. La IA detecta sesgos textuales y visuales y supervisa los datos de comunicación para detectar infracciones normativas, mejorando el cumplimiento y la ética. Estas aplicaciones promueven los estándares y la equidad, ayudando así a la IA a obtener información significativa que permite a las empresas diseñar planes de acción e impulsar la innovación.
¿Cómo puede ayudar HPE con los datos desestructurados?
HPE ofrece una variedad de productos y servicios para los datos desestructurados, entre los que se incluyen:
- HPE Alletra Storage MP X10000: una rápida solución de almacenamiento de datos en forma de objetos que libera el poder de tus datos desestructurados con almacenamiento de objetos escalable, de alto rendimiento y fácil de gestionar para impulsar la innovación y acelerar el tiempo de obtención de beneficios.
- HPE Greenlake for File Storage: una solución de almacenamiento de datos en forma de archivos que acelera la IA y otras cargas de trabajo con uso intensivo de datos con rendimiento empresarial, simplicidad y eficiencia mejorada, todo a escala de IA. Ofrece una experiencia HPE GreenLake global para el almacenamiento y la gestión de datos de archivos.
- HPE Ezmeral: una plataforma integrada para procesar y analizar datos desestructurados. Admite arquitecturas de lagos de datos, análisis avanzados y flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que facilita la extracción de información útil de diversas fuentes, como texto, imágenes y datos de vídeo.
- HPE GreenLake: con su modelo como servicio, HPE GreenLake ofrece soluciones escalables similares a la nube para gestionar datos desestructurados. Incluye almacenamiento, análisis y servicios de procesamiento impulsados por la IA, lo que proporciona a las empresas una forma flexible y rentable de manejar sus datos.
- 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 StoreOnce: HPE StoreOnce proporciona protección de datos integral para datos desestructurados a través de unas capacidades de copia de seguridad, recuperación y deduplicación eficientes. Su cifrado y sus controles de acceso integrados garantizan la seguridad e integridad de la información confidencial.
- Alianzas de HPE con ecosistemas de IA: HPE colabora con marcos de inteligencia artificial líderes como Apache Hadoop, TensorFlow o Spark para mejorar sus plataformas. Estas alianzas permiten a las empresas crear modelos de IA avanzados para aplicaciones como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural e información sobre los clientes.
La línea de productos y las alianzas de HPE ofrecen soluciones globales para almacenar, gestionar, analizar y proteger datos desestructurados, lo que permite a las empresas maximizar el valor de sus datos.
Datos desestructurados frente a datos estructurados
Características | Datos desestructurados | Datos estructurados |
|---|---|---|
| Formato | Carecen de un formato o estructura organizativa predefinidos | Organizados en un esquema predefinido (por ejemplo, filas y columnas en una base de datos) |
| Almacenamiento | Almacenados en lagos de datos, bases de datos NoSQL o sistemas de almacenamiento de archivos u objetos | Almacenados en bases de datos relacionales (por ejemplo, SQL) |
| Ejemplos | - Publicaciones en redes sociales - Imágenes, vídeos, archivos de audio - Contenidos de correo electrónico | - Datos de clientes (nombre, edad, correo electrónico) en un sistema CRM - Datos de inventario en Excel |
| Consultas | Requieren un sistema de almacenamiento de archivos u objetos y herramientas especializadas como IA, PLN o aprendizaje automático para su análisis | Ofrecen facilidad para realizar consultas mediante SQL o herramientas similares |
| Volumen | Generalmente de mayor tamaño y con un crecimiento rápido en cantidad de archivos u objetos | Generalmente más pequeños y manejables |
| Análisis | Requieren técnicas de análisis avanzadas, incluidas inteligencia artificial y aprendizaje automático | Fáciles de analizar con herramientas de inteligencia empresarial convencionales |
| Aplicaciones | Análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes, análisis de vídeo, previsión de tendencias | Informes financieros, gestión de inventarios, bases de datos operativas |
| Flexibilidad | Muy flexibles: pueden manejar formatos de datos diversos y en evolución | Inflexibles: los cambios de esquema requieren ajustes significativos |
| Fuentes de datos | Plataformas de redes sociales, dispositivos IoT, correos electrónicos, contenido multimedia | Sistemas transaccionales, encuestas estructuradas |
