¿Cuál es la principal diferencia entre los datos estructurados y los no estructurados?

Con formatos y configuraciones de almacenamiento más claros, los datos estructurados suelen requerir menos habilidades para ser administrados y gestionados adecuadamente en comparación con los datos no estructurados.

Cómo analizar los datos no estructurados

Antes de empezar a analizar sus datos no estructurados de forma eficaz, es importante establecer objetivos sobre qué datos desea analizar y para qué resultados previstos. Dependiendo de su negocio y de sus objetivos de datos, puede estar buscando datos no estructurados para comprender cualquier cosa, desde las tendencias de compra de los clientes hasta las compras inmobiliarias de temporada y el gasto basado en la geografía. Conocer el tipo de datos que desea analizar y lo que debe comunicar a sus usuarios es un primer paso importante en la gestión de la calidad de los datos.

A continuación, debe identificar dónde residen los datos necesarios, cómo deben recogerse y analizarse, y qué metodologías funcionarán mejor con este tipo de datos. Es importante asegurarse de que dispone de un método seguro y fiable para recoger esta información e introducirla en las herramientas de análisis de datos. También hay que tener en cuenta los dispositivos móviles o portátiles y cómo habrá que mantenerlos conectados durante el proceso de recogida de datos.

A lo largo de su análisis de datos no estructurados, planifique la utilización de metadatos -o datos sobre datos- para obtener un mejor rendimiento. También debe determinar si la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático pueden o deben entrar en juego para los flujos de trabajo automatizados y los requisitos de gestión de datos en tiempo real.

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