En una empresa, la cantidad de datos generados diariamente es simplemente alucinante. Incluso, hasta el 90% de esos datos se definen como datos no estructurados, pero, ¿Qué significa eso y qué necesita saber sobre este tipo de datos?
¿Qué son los datos no estructurados?
Este tipo de datos están creciendo cada año y no pueden almacenarse fácilmente en una base de datos tradicional de columna-fila o en una hoja de cálculo como una tabla de Microsoft Excel. Por lo tanto, es más difícil de analizar y no se puede buscar fácilmente, por lo que no fue útil para las organizaciones hasta los últimos años. Hoy, sin embargo, tenemos herramientas de análisis de datos no estructurados con inteligencia artificial (AI) que fueron creadas específicamente para acceder a los conocimientos disponibles a partir de datos no estructurados.
Ejemplos de datos no estructurados
Piense en cualquier tipo de datos que no tengan una estructura reconocible, por ejemplo, entre los más comunes tenemos: Correos electrónico (Aunque incluyen la fecha, las direcciones del remitente y del destinatario y la información del asunto, el texto en el cuerpo del correo no sigue un formato), archivos de texto, fotos, archivos de video, archivos de sonido, páginas web y publicaciones de blog, páginas de redes sociales, presentaciones, transcripciones / grabaciones del centro de llamadas, respuestas de encuesta abierta, otros.
Importancia de los datos no estructurados
Dado que la mayor parte de los datos generados hoy son datos no estructurados, es importante que las organizaciones encuentren formas de administrarlos y analizarlos para poder actuar sobre los datos y tomar decisiones comerciales importantes. Esto ayuda a las organizaciones a prosperar en entornos altamente competitivos. Si se ignora esta información, las organizaciones no están utilizando todo lo que tienen disponible para tener éxito.
Herramientas de análisis de datos no estructurados
Si bien las organizaciones se han basado en conocimientos de datos estructurados durante años, no fue hasta que se desarrollaron las herramientas para analizar la gran cantidad de información que contienen este tipo de datos que se volvió accesible y utilizable para las empresas de manera significativa. Los algoritmos de inteligencia artificial ahora ayudan a extraer el significado automáticamente de los volúmenes de datos no estructurados que se crean diariamente. Las empresas utilizan herramientas y software de big data, para procesar, extraer, integrar, almacenar, rastrear, indexar e informar información empresarial a partir de datos no estructurados sin procesar. Sin estas herramientas, sería imposible para las organizaciones administrarlos eficientemente.
Un caso de uso para datos no estructurados es el análisis del cliente. Cuando las empresas pueden integrar datos no estructurados de una variedad de fuentes, como transcripciones de centros de llamadas, revisiones en línea de productos, conversaciones de chatbot y menciones en redes sociales, y usan inteligencia artificial para detectar patrones en la información de estas fuentes, tienen la información disponible tomar decisiones rápidas que puedan mejorar las relaciones con los clientes.
Inteligencia comercial
Los datos no estructurados pueden ser un tesoro de inteligencia de marketing. Con la capacidad de escanear rápidamente grandes conjuntos de datos y encontrar patrones en el comportamiento del cliente, los responsables de la toma de decisiones aprenden qué productos o servicios son más atractivos para su mercado objetivo. Esto tiene importantes aplicaciones para el desarrollo de productos, así como para descubrir qué iniciativas de marketing son más valiosas.
Para las organizaciones que están muy reguladas, los problemas de cumplimiento pueden ser costosos en tiempo, dinero y reputación. Con la información proporcionada por datos no estructurados al analizar correos electrónicos y conversaciones de chatbot, por ejemplo, las organizaciones podrían descubrir problemas regulatorios antes y antes de que haya un impacto comercial negativo significativo. Esta capacidad es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de patrones, las conversiones de voz a texto a través del aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial.
Para aprovechar plenamente el potencial de los datos no estructurados, las organizaciones deben eliminar los silos de datos a favor de un centro de datos escalable. Al tener los sistemas para almacenar, analizar e informar datos de una variedad de fuentes y compartirlos con los tomadores de decisiones en un negocio, las organizaciones finalmente pueden descubrir el enorme valor comercial de los datos no estructurados.
Cabe resaltar que RSK Consulting es una empresa que presta servicios especializados en datos y análisis de datos, orientados a acompañar a las empresas en su proceso de desarrollo de inteligencia analítica como elemento clave para mejorar su competitividad. Tiene más de 9 años en el mercado y más de 500 proyectos y servicios a nivel nacional e internacional. Asimismo, cuenta con expertos en distintas tecnologías que dan soporte a nuestras soluciones: SAS, SAP, Amazon (AWS), Google (GCP), Microsoft, entre otros.
Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.
