Datos no estructurados: Qué son y cómo funcionan

April 4, 2025

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Cada día, empresas, organizaciones y personas producen a una alta velocidad grandes volúmenes de información a través de diversas plataformas y dispositivos. Dentro de este universo de datos generados, existen tres tipos principales: estructurados, semiestructurados y no estructurados. En este artículo, nos centraremos en los datos no estructurados, explorando qué son, su funcionamiento y qué los hace tan diferentes de los estructurados. Además, teniendo en cuenta los desafíos que estos presentan, detallaremos algunas estrategias que te pueden servir para gestionarlos adecuadamente en tu empresa u organización. Así que comencemos.

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¿Qué son los datos no estructurados?

Este tipo de data se refiere a cualquier información que no tiene un formato predefinido ni sigue una estructura rígida. A diferencia de los datos estructurados, que se almacenan generalmente en bases de datos organizadas y en formato de tablas, los datos no estructurados carecen de un esquema claro que facilite su clasificación o análisis inmediato.

Este tipo de datos representa aproximadamente el 80% de toda la información generada en una organización y pueden ser textos, imágenes, vídeos, audios, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, documentos PDF, entre otros. Esto implica que son el tipo de data más abundante disponible y su creciente volumen se debe, principalmente, al uso generalizado de dispositivos móviles, redes sociales, plataformas de contenido multimedia y la digitalización de procesos comerciales.

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¿Qué diferencia hay entre datos estructurados y no estructurados?

La principal diferencia entre los dos tipos radica en su organización y formato:

Datos estructurados: Son aquellos que se encuentran organizados de manera predecible y ordenada, lo que permite su fácil almacenamiento y recuperación. Este tipo se encuentra en bases de información relacionales, donde se almacenan en tablas con filas y columnas, y cada valor tiene un tipo específico. Ejemplos típicos son registros de ventas, inventarios, bases de información de clientes, etc.

Las ventajas que tienen son su facilidad para consultar y analizar mediante lenguajes como SQL, por ejemplo. Además, estos permiten una rápida recuperación de información y una alta precisión y consistencia para organizar la misma y tenerla disponible.
Datos no estructurados: Por otro lado, los de este tipo no siguen una organización estricta. Son más difíciles de categorizar, almacenar y analizar debido a su formato diverso y su naturaleza más libre. Ejemplos comunes incluyen el contenido de correos electrónicos, publicaciones en blogs, videos en plataformas como YouTube, archivos de audio, fotos, y demás.

¿Por qué, a pesar de la complejidad que representan para clasificarlos, y por lo tanto, para protegerlos, son clave para las empresas? A decir verdad, los datos no estructurados proporcionan una gran cantidad de información contextual y detallada, por lo que muchas veces pueden ser más ricos y completos que los de tipo estructurado. Cabe mencionar que a los datos no estructurados también se les conoce como cualitativos y estos son importantes para las estrategias de cualquier organización, ya que, al analizarlos, representan una oportunidad excepcional para extraer valor que permita guiar las decisiones operativas de una empresa, la optimización de los procesos y el alcance de sus objetivos comerciales.

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¿Qué desafíos suponen?

A pesar de su valor, los datos no estructurados presentan varios desafíos a las empresas y organizaciones, tales como:

Su gran volumen y escala: Para muchas empresas, es frecuente enfrentarse a una cantidad de cientos de miles de millones de elementos de tipo no estructurado, lo cual implica que su gestión y organización sea difícil (o imposible si se pretende hacer de forma manual). De esta forma, este tipo representa cantidades abundantes de elementos (un 80% de la información de una empresa, recordemos, y se espera que siga creciendo hasta un 430% de aquí al 2025). Todo esto nos conduce al desafío número dos.
Su costo de almacenamiento: Estos ocupan grandes cantidades de espacio y no se almacenan de manera eficiente. A diferencia de los de tipo estructurado, que se organizan en bases de datos relacionales, los datos no estructurados requieren soluciones de almacenamiento más flexibles, como sistemas de archivos distribuidos o bases de datos NoSQL. Esto puede incrementar los costos asociados al almacenamiento y complicar la gestión de la información.
Su falta de accesibilidad y búsqueda: La falta de una estructura definida hace que sean difíciles de consultar. Las herramientas tradicionales de bases de datos no están diseñadas para trabajar con datos no estructurados, lo que dificulta la búsqueda de información relevante. Por ejemplo, buscar información en un archivo de texto o en un vídeo puede ser una tarea compleja sin una herramienta adecuada que comprenda su contexto.
Dificultad de análisis y procesamiento: Su análisis requiere el uso de herramientas avanzadas de procesamiento, como el análisis de texto, el reconocimiento de patrones y el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Los métodos tradicionales de análisis de datos estructurados no pueden aplicarse directamente a los datos no estructurados, lo que exige la implementación de algoritmos complejos y la utilización de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning).
Su complicada integración con datos estructurados: En muchos casos, las empresas tienen tanto datos estructurados como no estructurados, y deben integrarlos para obtener una visión completa. La integración de ambos tipos de data puede resultar complicada debido a las diferencias en su formato y naturaleza. Sin una estrategia adecuada, la combinación de estos dos tipos puede generar inconsistencias y dificultades en la interpretación.

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¿Cómo superar estos desafíos?

A pesar de los retos que presentan los datos no estructurados, existen diversas estrategias y tecnologías que pueden ayudar a superarlos:

Uso de herramientas de almacenamiento avanzadas: Las plataformas de almacenamiento en la nube y las bases de datos NoSQL son ideales para gestionar grandes volúmenes de elementos no estructurados. Estas soluciones están diseñadas para manejar información sin un formato rígido y pueden escalar según las necesidades de la organización. Además, ofrecen flexibilidad para almacenar distintos tipos de data (texto, imagen, vídeo, etc.) en un solo sistema.
Procesamiento de lenguaje natural (PLN): Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) permiten analizar grandes volúmenes de texto no estructurado de manera eficiente. A través de algoritmos de inteligencia artificial, el PLN puede extraer información útil de correos electrónicos, documentos y publicaciones en redes sociales, convirtiendo información poco consistente en data procesable.
Análisis de Big Data y Machine Learning: El análisis de Big Data, combinado con el uso de machine learning, es una de las formas más efectivas de procesar y obtener valor de los datos no estructurados. A través de algoritmos avanzados, las organizaciones pueden identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas dentro de grandes volúmenes de data, lo que les permite tomar decisiones más informadas.
Integración de datos híbridos: La integración de los dos tipos de data se puede lograr utilizando herramientas de integración avanzada, como plataformas unificadas que permiten que ambos tipos de data se unan en un único entorno, brindando una visión completa de la información y facilitando su análisis conjunto.
Automatización e Inteligencia Artificial: La automatización de procesos mediante IA y algoritmos de machine learning puede ayudar a extraer, clasificar y organizar data de manera más eficiente. Por ejemplo, herramientas de reconocimiento de imágenes pueden identificar objetos dentro de fotografías, y el análisis de sentimientos puede ser utilizado para evaluar el tono de un comentario o un post en redes sociales.

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¿Qué usos y aplicaciones justifican el superar estos retos?

Analizar los datos no estructurados puede traer bastantes ventajas a las empresas y organizaciones, ayudándolas a comprender mejor sus negocios e identificar –o incluso prever tendencias en el mercado-. De esta forma, las empresas se empoderan a través de su gestión de la información, mejorando sus estrategias operativas y brindando un mejor servicio o experiencia a sus clientes.

Por ejemplo, analizar los chats de soporte y las transcripciones de las llamadas donde se les presta un servicio de atención a los clientes puede ayudar a las empresas a identificar problemas comunes dentro de sus servicios y mejorar de forma eficaz los protocolos de customer service, capacitando de forma más efectiva a los representantes que atienden estas llamadas de acuerdo a las falencias presentadas. Este es solo un ejemplo, pero existen muchas más formas de cómo utilizar la información obtenida a favor para destacar corporativamente.

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Kriptos, tu aliado para superar el desafío de los datos no estructurados

Con ayuda de la herramienta de Kriptos, solucionar el reto que implican los datos no estructurados resulta más sencillo ya que nuestro software está diseñado, precisamente, para enfocarse en la clasificación y protección de este tipo. Esto es posible al trabajar a partir de los datos estructurados, los cuales desempeñan un papel fundamental en la resolución del 80% de las dificultades que presentan los de tipo no estructurado para las organizaciones.

¿A qué nos referimos con lo anterior? Tal como hemos hecho énfasis, la clasificación de data estructurada es crucial en la gestión de la información de cualquier organización, ya que permite organizar de forma coherente y sistemática esta misma, mejorando su calidad y reduciendo el tiempo necesario para interpretarla y procesarla. Pero no acaba allí, este proceso tiene un impacto directo en la data no estructurada, ya que al implementar mecanismos que la estructuren parcialmente, como el etiquetado automático o la extracción de información relevante (posible gracias a técnicas de IA y machine learning que posee nuestra herramienta), podemos convertir los datos no estructurados en una forma más manejable y útil para los procesos organizacionales, mejorando la eficiencia general y teniendo una visibilidad total sobre el contenido crítico en tiempo real.

Como puedes ver, al comprender cómo funcionan los datos no estructurados y aplicar las herramientas adecuadas, tu organización puede extraer valor de esta rica fuente de información, mejorando la toma de decisiones y obteniendo ventajas competitivas en un panorama económico que, en definitiva, se ve impulsado enormemente por estos importantes activos informáticos.

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