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Al hablar de tipos de datos, es posible hacerlo desde diferentes enfoques. Se pueden identificar según su origen, la importancia que tienen para el negocio o el lenguaje que se empleará para trabajar con ellos, entre otros. Pero una de las clasificaciones claves a la hora de aproximarnos a su uso es aquella que los diferencia entre datos estructurados y no estructurados.

Datos estructurados

Los datos estructurados son los que se encuentran en la mayoría de bases de datos. Son archivos de tipo texto con datos muy organizados en formatos tipo tablas, hojas de cálculo o en bases de datos relacionales (RDBMS).

Estos datos se gestionan mediante un tipo de lenguaje de programación estructurado, conocido como SQL (Structured Query Language) diseñado para administrar la información de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales arriba mencionados.

Hace algunas décadas, los datos estructurados revolucionaron los sistemas basados ​​en papel en los que las empresas confiaban para la inteligencia empresarial. Si bien los datos estructurados siguen siendo útiles, estos ni siquiera tienen la mitad de la información que se encuentra disponible en forma de datos no estructurados. En general, el 80 % de la información relevante para un negocio se origina en forma no estructurada.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados son datos en bruto y no organizados que eventualmente pueden estructurarse. Sin embargo, es un proceso costoso y que lleva mucho tiempo, algo que atenta contra la agilidad que demanda el mercado.

En la actualidad, los datos no estructurados son los activos más preciados por las empresas. Su origen es diverso. Algunas de sus fuentes son: páginas web, videos, comentarios de usuarios, transcripciones de llamadas de clientes, imágenes de internet, etcétera.

Con el crecimiento exponencial de la disponibilidad de datos, las empresas tienen la oportunidad de dar un salto de calidad en el conocimiento de sus negocios. Los análisis de esta información pueden llevar a una organización a mejorar diferentes áreas de una compañía: marketing, ventas, operaciones, logística, servicio al cliente, entre otras.

Así pues, estamos ante un escenario en el que los datos no estructurados están revolucionando los sistemas basados en datos estructurados, pero implican grandes desafíos ligados a las propiedades de los mismos: están desorganizados, provienen de fuentes muy diversas y su almacenamiento no es algo sencillo.

Gracias al desarrollo científico y técnico, hoy existe tecnología que permite capturar, analizar, compartir y resguardar esta información para productivizarla y realizar análisis predictivos en base a ella y así optimizar la toma de decisiones.

Data Lakes ¿Qué son?

Los Data Lakes surgieron hacia los 2000 como opción menos costosa y eficaz para el almacenamiento de datos no estructurados. Aunque ya se podían almacenar este tipo de datos en otros formatos previamente existentes, los procesos de depuración y preparación eran largos y costosos. Así fue como los Data Lakes se convirtieron en la opción por excelencia de almacenamiento de datos en bruto, sin jerarquía u organización.

El objetivo central de los Data Lakes es generar un repositorio que permita recolectar grandes cantidades de datos sin procesar en su formato nativo para que estén disponibles para su uso en el momento en el que se necesiten.

A diferencia de los Data Warehouses, que guardan su información en archivos o carpetas en sistemas perfectamente estructurados y jerarquizados, los Data Lakes no tienen un orden prestablecido. Lo que se hace, en cambio, es asignar un identificador único junto a un conjunto de etiquetas de metadatos. Más adelante, cuando se plantean preguntas de negocio, los datos “tageados” pueden ser recuperados para analizarlos y dar respuesta.

¿Cuáles son las ventajas de un Data Lake?

La principal ventaja de un Data Lake es la centralización de fuentes de contenido disímiles. Una vez reunidas, estas fuentes se pueden combinar y procesar para obtener respuestas a preguntas que de otra forma no podrían ser respondidas.

Los datos son infinitamente más flexibles que en una base estructurada y se preparan de acuerdo a la pregunta que se desea contestar en ese momento, lo que reduce los costos de procesamiento inicial y es fácilmente escalable.

Además, no hay necesidad de descartar datos y es accesible por todos los usuarios que la necesiten, independientemente de su ubicación. Esta propiedad aumenta la reutilización del contenido y ayuda a cualquier organización a tomar decisiones más inteligentes y a mayor velocidad.

Primeros pasos en gestión de datos

Hoy en día, todavía más del 80% de las empresas siguen realizando gran parte de sus procesos de datos de manera manual, o incluso no tienen una política control y gestión integral de datos. Dar los primeros pasos en esa dirección, implica comenzar por automatizar los procesos que más tiempo demandan, y comenzar a centralizar las fuentes de datos en una herramienta.

Conciliac EDM conecta diferentes fuentes de datos (extracción y transformación de archivos, bases de datos, APIs, FTPs entre otras) y se especializa en la integración y conciliación de información proveniente de diversas fuentes con el fin de que las empresas puedan automatizar sus procesos de gestión de datos optimizando la toma de decisiones con información precisa y validada.

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