¿Qué es la gestión de datos no estructurados? Herramientas, bases de datos, análisis

La Artificial Intelligence está transformando el modo en que funcionan las empresas y los datos no estructurados son el motor de esta revolución. Según un estudio del sector, hasta el 90% de los datos empresariales no están estructurados y la mayoría de las organizaciones carecen de estrategias efectivas para gestionarlos. A medida que las empresas se enfrentan a los volúmenes a escala de petabytes mientras compiten por implementar iniciativas de IA, la brecha entre el caos y el valor de los datos nunca ha sido mayor.

La gestión de datos no estructurados es la recogida, el almacenamiento, el mantenimiento, la supervisión y el procesamiento de datos que no están predefinidos y que no se almacenan fácilmente en tablas de bases de datos, como una hoja de cálculo de Excel. Esta guía examina las herramientas, las bases de datos y las estrategias que permiten una gestión efectiva de los datos no estructurados y, al mismo tiempo, prepara la infraestructura para las cargas de trabajo de IA.

¿Qué son exactamente los datos no estructurados?

Muchos de los datos actuales no están estructurados, lo que significa que no se ajustan a ningún modelo o esquema de datos tradicional, como una base de datos relacional típica (piense en las columnas y filas organizadas de una hoja de cálculo de Excel).

Los datos no estructurados pueden ser generados por actividades humanas o por máquinas e incluyen texto en documentos de Word, contenido de correo electrónico, archivos de imagen y vídeo, contenido de redes sociales, presentaciones de PowerPoint, imágenes de satélite, registros de datos de teléfonos móviles y conversaciones grabadas. La revolución de la IA ha añadido nuevas categorías: conjuntos de datos de entrenamiento para modelos de Machine Learning, incorporaciones y representaciones vectoriales y datos conversacionales de los representantes de IA.

Datos no estructurados frente a estructurados

Los datos estructurados pueden organizarse en hojas de cálculo ordenadas y ordenadas y, históricamente, han sido mucho más fáciles de gestionar que los datos no estructurados. Incluyen información como los archivos de clientes, las listas de inventario, los datos de contabilidad y las reservas de viajes.

Si bien los datos no estructurados difieren de los datos estructurados en su formato, también difieren de los datos estructurados en la manera en que se usan. Es más cualitativo que cuantitativo y tiende a representar ideas, pensamientos y sentimientos más que simples números y valores relacionales.

Los datos no estructurados pueden ser más difíciles de administrar que los datos estructurados, pero contienen una gran cantidad de información valiosa. Imagine poder examinar los datos no estructurados y ser capaz de identificar los mejores momentos del día para atraer a los clientes a las zonas comerciales o analizar los datos de conducción y los meteorológicos en tiempo real para determinar cómo, cuándo y por qué se producen atascos de tráfico.

¿Y si pudiera analizar el contenido de las redes sociales para ver cómo responden sus clientes a un lanzamiento de producto reciente o cómo fluctúa la reputación de su marca debido a la retirada de un producto? Ese es el poder de los datos no estructurados.

Análisis de datos no estructurados y macrodatos

Los datos no estructurados son el tipo de datos más habitual que las organizaciones quieren analizar hoy en día. Como en los ejemplos anteriores, el análisis de los datos no estructurados con unos sistemas de análisis de datos que ofrecen unas funcionalidades avanzadas de cálculo numérico y de IA y aprendizaje automático puede proporcionar una información increíble que ningún humano descubriría con tanta rapidez —o que simplemente no podría descubrir—.

Las aplicaciones de análisis de datos pueden examinar múltiples flujos de datos no conectados, como las cifras de ventas del año pasado, los datos meteorológicos, la actividad en las redes sociales y los eventos de noticias recientes, para encontrar patrones y correlaciones que nunca se han tenido en cuenta. Con la Insight estos patrones, las organizaciones pueden encontrar maneras más efectivas de personalizar las experiencias de los consumidores, prestar unos servicios mejores y más eficientes, crear nuevas fuentes de ingresos, responder más rápidamente a las tendencias de los clientes y del mercado y a las demandas cambiantes, etc.

Las analíticas modernas van más allá de la inteligencia empresarial tradicional. El procesamiento del lenguaje natural extrae la opinión de los tickets de asistencia al cliente. La visión artificial analiza las imágenes satelitales para optimizar la cadena de suministro. El análisis de series temporales predice los fallos de los equipos a partir de los datos de los sensores del IoT. La revolución de la IA ha hecho que la gestión de los datos no estructurados sea un imperativo estratégico, pero aunque aproximadamente el 85% de los responsables empresariales afirma que los datos no estructurados contienen información valiosa, solo alrededor del 25% ha implementado estrategias completas para actuar en consecuencia.

Herramientas y bases de datos de análisis y gestión para datos no estructurados

Si bien los datos no estructurados son más complejos de almacenar, administrar, analizar y procesar que los datos estructurados, muchas herramientas y aplicaciones pueden ayudar a las organizaciones a gestionarlos y extraer valor oculto. Echemos un vistazo más de cerca a las herramientas y bases de datos de análisis y gestión de datos que pueden ayudar a hacer que los datos no estructurados sean menos complejos.

Herramientas populares de análisis de datos no estructurados

Las mejores herramientas de análisis de datos para los datos no estructurados suelen incluir características de IA y de Machine Learning. También suelen estar equipadas con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), un tipo de Artificial Intelligence artificial que analiza y analiza la información no estructurada sin un formato predefinido. Estas herramientas pueden analizar el contenido de los correos electrónicos, las redes sociales, los registros de asistencia al cliente y mucho más para entender el contexto y la importancia de los datos. Otras de las funciones son la minería de textos, los análisis forenses del contenido, los análisis de la autoría y la estilometría de los textos.

Estas son algunas de las herramientas de análisis de datos no estructurados más populares:

Bases de datos no estructuradas populares

Los datos no estructurados no se ajustan a la estructura de las bases de datos relacionales tradicionales, que suelen usar el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Por ello, la mayoría de las organizaciones utilizan bases de datos NoSQL para los datos no estructurados. NoSQL significa "no solo SQL" y se refiere a bases de datos no relacionales. No divide los datos en tablas separadas, como lo hacen las bases de datos relacionales, por lo que no es "tabular". En lugar de ello, hay cuatro tipos de bases de datos NoSQL: basadas en documentos, clave-valor, columna ancha y gráfico.

Estas son algunas de las bases de datos NoSQL más importantes para almacenar datos no estructurados:

Herramientas populares de gestión de datos no estructurados

A la hora de encontrar las mejores herramientas para gestionar los datos no estructurados, hay que tener en cuenta varias cosas. Necesita unas herramientas que le ayuden a hacer lo siguiente:

• Almacene y organice los datos, haciéndolos accesibles y consultables: Los proveedores de la nube, como AWS y Microsoft Azure, ofrecen opciones de almacenamiento escalables para los datos no estructurados, incluida una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos. A veces, las organizaciones deciden almacenar los datos no estructurados muy confidenciales en una solución de almacenamiento local.
• Limpiar sus datos no estructurados: Este es un paso importante que implica unificar las estructuras de datos, estandarizar los conjuntos de datos, corregir los errores de datos, resolver los errores de sintaxis, identificar y abordar las brechas en sus datos y mucho más. Hay varias herramientas entre las que elegir, como OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite y Data Ladder.
• Visualice sus datos no estructurados: Como parte de los análisis de datos, muchas de las herramientas mencionadas anteriormente pueden ayudarle a visualizar sus datos. Otras de las soluciones son Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio y Qlik Sense.

Gestión de datos estructurados frente a no estructurados

Ya hemos mencionado en qué se diferencian los datos estructurados de los datos no estructurados en general, pero ahora echemos un vistazo más de cerca a cómo difiere su gestión.

Datos estructurados

Los datos estructurados organizan la información en tablas, filas y columnas predefinidas. Piense en hojas de cálculo o bases de datos relacionales. Esta organización rígida proporciona beneficios específicos y al mismo tiempo impone unas limitaciones claras.

Ventajas clave:

• Fácil de consultar y analizar: Las consultas SQL estándar extraen información rápidamente sin conocimientos especializados.
• Accesible para usuarios no técnicos: Los analistas empresariales pueden trabajar directamente con los datos usando herramientas conocidas.
• Ecosistema de herramientas maduro: Décadas de desarrollo han producido soluciones fiables y probadas

Limitaciones principales:

• Esquemas inflexibles: El cambio de las estructuras de datos requiere un esfuerzo y una planificación importantes.
• Diseño de un solo uso: Los datos organizados para un caso de uso rara vez se adaptan bien a otros
• Limitaciones del almacenamiento: Los almacenes de datos exigen un cuidadoso diseño inicial y un mantenimiento continuo.
• Altos costes de modificación: La reestructuración de los datos existentes consume mucho tiempo y recursos.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados existen en su formato nativo: imágenes, vídeos, documentos, lecturas de sensores, publicaciones en redes sociales. Esta flexibilidad crea diferentes ventajas y retos en comparación con los enfoques estructurados.

Ventajas clave:

• Flexibilidad de formato: Almacene los datos tal como están sin forzarlos a entrar en estructuras predefinidas.
• Utilidad multiuso: El mismo conjunto de datos satisface diferentes necesidades analíticas sin necesidad de reestructurar
• Recogida rápida: Sin diseño de esquema o validación para ralentizar la ingesta de datos
• Escalabilidad masiva: Los lagos de datos manejan el crecimiento exponencial de manera más eficiente que los almacenes tradicionales.

Limitaciones principales:

• Requisitos de análisis complejos: La extracción de información exige conocimientos y herramientas especializados.
• Requiere experiencia en ciencia de datos: Los equipos necesitan formación para limpiar, preparar e interpretar diversos tipos de datos.
• Retos relacionados con el mapeo de relaciones: Entender las conexiones entre los conjuntos de datos requiere un análisis cuidadoso.
• Herramientas en evolución: Si bien mejoran rápidamente, las herramientas de datos no estructurados no han alcanzado el nivel de madurez de las soluciones de datos estructurados.

Elegir el enfoque adecuado

La mayoría de las organizaciones no eligen entre datos estructurados y no estructurados, sino que necesitan ambos. Los centros de decisión en los que los tipos de datos cumplen objetivos empresariales específicos:

Utilice datos estructurados cuando:

• Ejecución de sistemas transaccionales (CRM, ERP, bases de datos financieras)
• Generar informes y paneles estandarizados
• Requiere una validación e integridad de datos homogéneas
• Trabajar con procesos claramente definidos y repetibles

Utilice datos no estructurados cuando:

• Modelos de IA y aprendizaje automático de entrenamiento Machine Learning
• Almacenamiento de archivos multimedia, documentos o datos de sensores
• Respaldar los análisis e investigaciones exploratorios
• Manejar tipos de datos que cambian rápidamente o que no están definidos

La tendencia hacia los enfoques híbridos refleja la realidad empresarial: Los datos estructurados siguen siendo la base de las operaciones principales, mientras que los datos no estructurados son cada vez más los lugares en los que las organizaciones encuentran nuevos conocimientos, innovación y diferenciación competitiva.

Por qué es más difícil gestionar los datos no estructurados

Los datos no estructurados son más difíciles de gestionar con precisión porque no están estructurados. Esto genera muchos de los problemas que ya hemos mencionado. Es más difícil organizar, analizar, procesar, almacenar y recuperar. La consulta y la búsqueda de estos datos también son más difíciles que las de los datos estructurados, debido a la falta de unos formatos fijos o predefinidos y a la gran variedad de tipos de datos que engloban.

La escalabilidad también puede ser un problema con los datos no estructurados, ya que los sistemas de almacenamiento tradicionales exigen que las organizaciones añadan más discos o nodos de almacenamiento para escalar horizontalmente el sistema. Ese modelo escalable horizontalmente no es infinito y también puede resultar caro con el tiempo.

Las cargas de trabajo de IA introducen retos únicos. El entrenamiento de modelos de lenguaje grande requiere acceder a miles de millones de documentos con un alto rendimiento. Los agentes de IA tienen que descubrir y acceder a los datos en múltiples repositorios. Los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) dependen de una búsqueda rápida y de la indexación de Metadata. Las bases de datos vectoriales que almacenan incrustaciones requieren una optimización diferente a la de los sistemas de archivos tradicionales.

Sin una estratificación inteligente para mover los datos fríos a un almacenamiento de menor coste, los presupuestos van en espiral. Las estimaciones sugieren que alrededor del 60% de los datos almacenados son «fríos» y pueden pasarse a niveles de menor coste. Ransomware suele dirigirse a contenido no estructurado de alto valor —documentos, imágenes, archivos compartidos— y a bases de datos críticas para la empresa, lo que hace que su protección sea fundamental.

Los datos no estructurados necesitan un almacenamiento que pueda escalarse horizontalmente de un modo eficiente y rentable. Muchas soluciones de almacenamiento para los datos no estructurados son soluciones de almacenamiento de objetos, porque este tipo de almacenamiento incluye metadatos detallados y una ID única para facilitar el acceso y la recuperación de los datos. El almacenamiento de datos no estructurados también tiene que ser flexible para admitir una gran variedad de tipos de datos y simplificar el acceso a los datos archivados.

Los datos no estructurados siguen siendo más difíciles de gestionar y de usar que los datos estructurados, pero el esfuerzo adicional vale la pena. Los datos no estructurados son ricos en patrones y conocimientos ocultos que pueden dar a su organización unas formas nuevas e innovadoras de competir y tener éxito en el mercado actual, cada vez más competitivo.

Cómo Everpure permite la gestión de datos no estructurados

La gestión de datos no estructurados moderna requiere una infraestructura que pueda escalarse a volúmenes de petabytes, proporcionar el rendimiento que las cargas de trabajo de IA exigen y proporcionar la seguridad que las empresas necesitan.

FlashBlade para escala y rendimiento

FlashBlade® proporciona un almacenamiento rápido y unificado de archivos y objetos optimizado para las cargas de trabajo de datos no estructurados. Su arquitectura escalable horizontalmente crece sin problemas de decenas de terabytes a múltiples petabytes, sin que se deteriore el rendimiento. FlashBlade proporciona soporte multiprotocolo, incluidos NFS, SMB y S3, lo que permite que las aplicaciones tradicionales y las cargas de trabajo nativas de la nube accedan a los mismos datos, eliminando los silos de datos.

FlashBlade se escala linealmente con la demanda, proporcionando hasta 75GB/s con una implementación de múltiples chasis totalmente configurada y una latencia de submilisegundos crítica para las cargas de trabajo analíticas que procesan miles de millones de archivos. La compatibilidad con la API nativa de S3 permite una integración perfecta con los marcos de IA y las plataformas de análisis de datos.

Infraestructura preparada para la IA

A medida que se escalan las iniciativas de IA, FlashBlade//EXA™ proporciona el Metadata rendimiento extremo de los metadatos y el rendimiento que requiere la formación en modelos de lenguaje grande. La base de datos vectorial es nativa y proporciona los patrones de acceso de baja latencia que los sistemas RAG y los agentes de IA necesitan. La integración con PyTorch, TensorFlow, Ray y NVIDIA AI Enterprise permite que los científicos de datos puedan centrarse en el desarrollo de modelos en lugar de en la configuración del almacenamiento.

Seguridad y ciberresiliencia

Las copias instantáneas SafeMode™ proporcionan copias de seguridad inmutables que el Ransomware no puede cifrar o eliminar, lo que permite una recuperación rápida de los ciberataques. Las organizaciones mantienen numerosos puntos de recuperación gracias a la reducción inteligente de los datos. El cifrado en REST utiliza algoritmos AES-256 y las transferencias utilizan el cifrado en vuelo.

Gestión simplificada

Pure1® proporciona una gestión IA basada en IA en todas las cabinas Everpure desde una interfaz unificada. Los análisis predictivos prevén que la capacidad necesita meses de antelación. El modelo de suscripción Evergreen//One™ transforma el almacenamiento en un servicio basado en el consumo. La reducción de datos integrada suele lograr una capacidad de 3:1 o mejor, triplicándose de manera efectiva al tiempo que reduce el TCO en comparación con las arquitecturas anteriores.

Conclusión

La gestión de los datos no estructurados ha pasado de ser una preocupación de la infraestructura de TI a un imperativo empresarial estratégico. Con los datos no estructurados que comprenden el 90% de la información empresarial y la IA que exigen un acceso sin precedentes, las organizaciones necesitan una infraestructura moderna que pueda escalar, realizar y proteger estas cargas de trabajo críticas.

FlashBlade y FlashBlade//EXA proporcionan una infraestructura especialmente diseñada para una escala masiva, la optimización de las cargas de trabajo de IA, la protección frente a ciberamenazas y la automatización inteligente. Cuando se combinan con la protección de datos avanzada y las funcionalidades IA preparadas para IA de Everpure, las organizaciones pueden convertir los datos no estructurados en una ventaja competitiva.