Datos no estructurados
Datos no estructurados
¿Qué son los datos no estructurados?
En la era digital actual, las organizaciones generan datos esenciales procedentes de diversas fuentes, como las interacciones con los clientes, la actividad en las redes sociales, las transacciones en línea y el análisis de datos y sensores. Estos datos se clasifican en estructurados y no estructurados. Los datos estructurados son los que están organizados de forma predefinida y pueden buscarse y analizarse fácilmente. Por otro lado, los datos no estructurados no tienen un formato o esquema predefinido y no son fáciles de buscar o analizar.
Ejemplos de datos no estructurados
Los datos no estructurados se presentan en varios formatos: texto, imágenes, archivos de audio y vídeo, publicaciones en redes sociales y datos de sensores. Estos datos no suelen estar organizados y necesitan una estructura o esquema específico, lo que dificulta su análisis. A pesar de estos retos, los datos no estructurados desempeñan un papel crucial en las operaciones empresariales. Las organizaciones recopilan estos datos para obtener información, obtener inteligencia empresarial, tomar decisiones informadas y mejorar los procesos empresariales. Por ejemplo, los comentarios de los clientes recogidos en las redes sociales pueden ayudar a las organizaciones a mejorar sus productos y servicios, mientras que los datos de los sensores pueden ayudar a predecir fallos en los equipos y evitar tiempos de inactividad.
Facilidad de búsqueda y uso
Los datos estructurados suelen ser más fáciles de buscar y utilizar, mientras que los datos no estructurados requieren un procesamiento antes de que sea posible su búsqueda y análisis. El análisis de datos no estructurados permite crear y analizar nuevas herramientas basadas en casos de uso particulares. Estos programas suelen utilizar técnicas de aprendizaje automático para aprender. El análisis de datos estructurados puede recurrir a la inteligencia artificial, pero los enormes volúmenes que manejan los datos no estructurados y la variedad de éstos así lo exigen. Hace unos años, los investigadores podían utilizar herramientas de búsqueda de palabras clave en la búsqueda de datos y encontrar información básica sobre los mismos. El descubrimiento electrónico era un ejemplo de ello. Pero los datos no estructurados crecen rápidamente y requieren análisis que también puedan aprender de las acciones de los usuarios.
El reto de analizar datos no estructurados
Sin embargo, el reto reside en analizar eficazmente los datos no estructurados. Por desgracia para los usuarios empresariales, las bases de datos relacionales y las herramientas de gestión de datos tradicionales no están diseñadas para analizar datos no estructurados. Por ejemplo, cuando un usuario busca zapatos similares a partir de una colección de fotos de zapatos tomadas desde distintos ángulos, esto sería imposible en una base de datos relacional, ya que es imposible comprender el estilo, la talla, el color, etc., de los zapatos únicamente a partir de los valores brutos de píxeles de la imagen. Por eso se necesitan programas y técnicas especializados, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, para extraer información de datos no estructurados.
NLP y ML y datos no estructurados
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano. Permite a los ordenadores comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Las técnicas de PLN analizan datos no estructurados, como opiniones de clientes, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, para obtener información sobre la opinión, las preferencias y el comportamiento de los clientes. El aprendizaje automático es otra técnica especializada que analiza datos no estructurados. Es un tipo de IA que permite a los ordenadores aprender de datos no estructurados almacenados en algún lugar sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en grandes conjuntos de datos no estructurados para identificar patrones y hacer predicciones. Por ejemplo, el aprendizaje automático clasifica imágenes y vídeos en función de su contenido o predice fallos de equipos basándose en datos de sensores.
Bases de datos vectoriales
Aquí es donde resultan útiles las bases de datos vectoriales. Las bases de datos vectoriales ayudan a buscar imágenes, vídeos, texto, archivos de audio y otros datos no estructurados a partir de su contenido y no de palabras clave o etiquetas (a menudo introducidas manualmente por usuarios o conservadores). Combinadas con potentes modelos de aprendizaje automático, las bases de datos vectoriales pueden revolucionar la búsqueda semántica y los sistemas de recomendación. Word2vec, un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que utiliza una red neuronal para aprender asociaciones de palabras, es uno de los primeros ejemplos conocidos. El modelo word2vec puede convertir palabras sueltas (en varios idiomas, no sólo en inglés) en una lista de valores de coma flotante o vectores. Debido a cómo se entrenan los modelos, los vectores cercanos entre sí representan palabras similares, de ahí el término vectores incrustados.
Resumen
Aquí es donde las bases de datos vectoriales son útiles. Las bases de datos vectoriales ayudan a buscar en imágenes, vídeo, texto y archivos de audio, así como en otros datos no estructurados, a través de su contenido y no de palabras clave o etiquetas (a menudo introducidas manualmente por usuarios o conservadores). Combinadas con potentes modelos de aprendizaje automático, las bases de datos vectoriales pueden revolucionar la búsqueda semántica y los sistemas de recomendación. En conclusión, los datos no estructurados presentan tanto retos como oportunidades para las organizaciones. Aunque son más difíciles de analizar que los datos estructurados, también contienen información valiosa para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones. Además, con software y técnicas especializadas, como las bases de datos vectoriales, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden liberar el poder de la analítica de datos no estructurados y obtener una ventaja competitiva en el mundo actual impulsado por los datos.
Comienza Gratis, Escala Fácilmente
Prueba la base de datos vectorial completamente gestionada construida para tus aplicaciones GenAI.
Prueba Zilliz Cloud Gratis