Datos estructurados vs. no estructurados: diferencias clave

Las interacciones digitales a través de diversos canales generan datos de forma constante, tanto estructurados como no estructurados. Es fundamental conocer ambos tipos, ya que cada uno desempeña una función única y tiene ventajas e inconvenientes según el uso que se les dé.

Los datos estructurados son como un archivador perfectamente ordenado: fáciles de buscar y analizar. Los no estructurados, en cambio, se parecen más a una caja de archivos sin clasificar: muy valiosos, pero difíciles de buscar y organizar. Examinemos a fondo cómo pueden ayudarle estos datos a atender mejor a sus clientes, potenciar las ventas y personalizar las experiencias.

Los datos estructurados se organizan en un formato predefinido, lo que facilita su almacenamiento, búsqueda y análisis. Pueden organizarse en filas y columnas, así como almacenarse en bases de datos relacionales u hojas de cálculo. Son como registros de clientes con nombres, direcciones de correo electrónico, fechas, niveles de inventario, historiales de compras o cifras de ventas que encajan en campos concretos y tienen formatos coherentes. A continuación, se detallan las características básicas de los datos estructurados.

• Están muy organizados: los datos se pueden almacenar en tablas u hojas de cálculo (p. ej., nombre, correo electrónico o fecha de compra).
• Son fáciles de localizar: pueden encontrarse rápidamente mediante consultas.
• Tienen un formato coherente: los datos estructurados siguen un formato fijo, lo que simplifica su análisis.

Este tipo de datos está presente en todos los ámbitos del mundo empresarial, sobre todo cuando se trabaja con herramientas que requieren estandarización. Por ejemplo, los sistemas de CRM almacenan los datos de contacto de los clientes y su historial de transacciones en campos claramente definidos. Los datos estructurados resultan muy útiles en situaciones que exigen precisión, como el seguimiento de KPI o la generación de previsiones de ventas. Sin embargo, su estructura rígida no siempre es la más adecuada para captar la complejidad de las interacciones diversas.

Los datos no estructurados no se ajustan a ningún formato ni estructura predefinidos. A diferencia de los estructurados, no se pueden organizar fácilmente en filas y columnas, lo que dificulta su almacenamiento y análisis. Sin embargo, si se analizan bien, pueden revelar información valiosa para potenciar la innovación, la experiencia de los clientes y el crecimiento empresarial.

Veamos ahora algunas características de los datos no estructurados.

• Carecen de un esquema fijo: los datos sin estructurar no están sujetos a un formato específico, por lo que pueden captar información diversa y compleja.
• Son muy variados: son de muchos tipos: texto, PDF, imágenes, audios, vídeos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, etc.
• Requieren herramientas avanzadas: el análisis de datos no estructurados suele implicar el uso de inteligencia artificial, IA agéntica y aprendizaje automático para identificar patrones, extraer significado y llevar a cabo acciones.

Los datos no estructurados aportan el contexto que los números por sí solos son incapaces de proporcionar. Las publicaciones en redes sociales y otros contenidos digitales, por ejemplo, permiten entrever lo que sienten los consumidores y comprender cómo perciben su marca. Las transcripciones de atención al cliente pueden desvelar patrones en problemas recurrentes para que se pueda abordar las causas raíz y mejorar la calidad del servicio. Aunque los datos estructurados pueden registrar el historial de compras o las incidencias de un cliente, no reflejan el contexto emocional ni los matices de sus palabras.

Los datos semiestructurados están a caballo entre los estructurados —rígidamente organizados— y los no estructurados —de formato flexible—. Combinan elementos de ambos tipos: ofrecen mayor flexibilidad que los datos estructurados y están lo bastante organizados como para simplificar su almacenamiento y análisis. Veamos algunos aspectos que distinguen a los datos semiestructurados de los otros dos tipos.

• Son flexibles y están organizados: a diferencia de los datos estructurados, los semiestructurados no siguen un formato fijo, sino que utilizan etiquetas o marcadores para definir los campos de datos, creando un marco flexible.
• Son más fáciles de analizar que los datos no estructurados: al tener cierta estructura, si bien mínima, permiten hacer consultas y análisis más rápidos que los datos que carecen de estructura alguna.
• Tienen aplicaciones diversas: son ideales para gestionar conjuntos de datos complejos que no encajan perfectamente en filas y columnas, pero que requieren cierta organización.

Los datos semiestructurados combinan flexibilidad y organización, lo que los hace ideales para gestionar información compleja. Los archivos JSON, por ejemplo, organizan los datos en pares clave-valor, lo que permite a los sistemas intercambiar información sin problemas. Los registros de sensores del IoT suelen generar datos semiestructurados con lecturas que tienen marca de tiempo y pueden utilizarse para supervisar y optimizar el rendimiento.

Consideremos, por ejemplo, un chatbot de atención al cliente. Los datos semiestructurados pueden registrar transcripciones de conversaciones, cuya estructura incluye marcas de tiempo, remitentes de mensajes y palabras clave, pero cuyo contenido real varía.

Aunque tanto los datos estructurados como los no estructurados son valiosos, cada uno tiene finalidades distintas y requiere métodos diferentes para almacenarse, analizarse y aplicarse.

Los datos estructurados permiten realizar tareas precisas, como el seguimiento de ingresos y la retención de clientes. Los no estructurados, en cambio, suelen reconocer lo que motiva las acciones de los clientes.

Los datos estructurados suelen guardarse en almacenes de datos, bases de datos u hojas de cálculo. Al no tener un formato fijo, se adaptan mejor a los lagos de datos o a los almacenes de lagos de datos, que pueden albergar tipos de archivos muy diversos, como vídeos, audios e imágenes. Gracias a esta flexibilidad, los almacenes de lagos de datos son ideales para gestionar conjuntos de datos complejos y sin procesar que las empresas pueden examinar posteriormente con herramientas como la IA.

Los datos semiestructurados se sitúan a medio camino entre los estructurados y los no estructurados: no tienen un esquema predefinido como los datos estructurados, pero resultan más fáciles de almacenar y consultar que los no estructurados. Los datos semiestructurados utilizan metadatos, como etiquetas o marcadores semánticos, para crear una jerarquía y separar elementos distintos dentro de los conjuntos de datos. Por ejemplo, los datos brutos de una grabación de audio se consideran "no estructurados", pero la transcripción de ese audio con un titular etiquetado, fragmentos o texto alternativo es semiestructurada.

Los datos estructurados se basan en esquemas predefinidos. Imagine que cada dato encaja en un molde donde cada campo tiene una función concreta (p. ej., una columna para la "fecha de pedido").

Los datos no estructurados se presentan en diversos formatos, desde archivos PDF hasta publicaciones en redes sociales, para captar información más detallada y matizada que no se ajusta a una estructura rígida.

Los datos estructurados son relativamente fáciles de analizar con herramientas tradicionales como las consultas SQL. Al ser uniformes, resultan idóneos para elaborar informes y previsiones automatizados.

Los datos no estructurados requieren tecnologías avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático y análisis avanzados (predictivos, prescriptivos, descriptivos y diagnósticos), así como la visión artificial, para analizar texto, imágenes o voz. Estos métodos pueden proporcionar información que los datos estructurados no, como el análisis de sentimientos.

Descubra qué necesidades empresariales cubre cada tipo de dato y qué aspectos hay que tener en cuenta al trabajar con ellos.

Los datos estructurados ofrecen claridad y precisión, resultando ideales para lo siguiente:

• Previsión de ventas: analizar los datos comerciales ayuda a los equipos de ventas y marketing a prever las tendencias y marcarse objetivos realistas. Por ejemplo, detectar un aumento de la demanda de determinados productos durante la época navideña puede evitar la falta de existencias y guiar la estrategia publicitaria.
• Segmentación de clientes: las empresas pueden agrupar a sus clientes según datos demográficos, comportamiento de compra o nivel de fidelización. Esta segmentación permite poner en marcha campañas muy personalizadas, como reenganchar a los clientes inactivos con ofertas adaptadas a sus preferencias.
• Gestión de inventario: el seguimiento de SKU y del nivel de existencias permite a las empresas identificar productos con poca rotación o saber de antemano qué reponer. Por ejemplo, un dependiente puede usar datos estructurados para determinar qué artículos promocionar en las ventas de liquidación.

Los datos no estructurados pueden revelar qué motiva las acciones de los clientes y aportar el contexto que los datos estructurados no pueden ofrecer.

• IA e IA agéntica: los datos no estructurados —como imágenes, vídeos, audios y correos electrónicos— proporcionan la riqueza de contenido de la que se nutren la IA y la IA agéntica para ofrecer información y acciones diferenciadas y contextuales. Por ejemplo, se han utilizado agentes de IA entrenados con historias médicas de pacientes, incluidas imágenes diagnósticas, para predecir posibles problemas de salud.
• Análisis de sentimientos: examinar las publicaciones en redes sociales y las reseñas de los clientes permite conocer su opinión, ya sea positiva, negativa o neutral, para ajustar las estrategias de marketing o los mensajes sobre los productos. Por ejemplo, detectar opiniones negativas sobre los plazos de entrega puede promover cambios en la logística o en la comunicación con los clientes.
• Información de atención al cliente: las transcripciones de llamadas y los registros de chats revelan patrones en los problemas recurrentes. Esta información puede traducirse en soluciones concretas, como actualizar las preguntas frecuentes para dar respuesta a las dudas más habituales o perfeccionar las instrucciones de un producto para aclarar los pasos confusos.
• Mensajes de marketing: analizar las interacciones con vídeos, imágenes o contenido de blog le ayuda a crear recursos que conecten mejor con su audiencia. Por ejemplo, descubrir que los clientes prefieren los vídeos explicativos a los tutoriales escritos puede ayudarle a redefinir sus prioridades al crear contenido.

Los datos semiestructurados ofrecen la flexibilidad necesaria para captar información compleja y variable. No obstante, para desatar todo su potencial puede que hagan falta herramientas especializadas o plataformas de datos.

• IA e IA agéntica: integrar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en una plataforma de datos unificada que potencie los análisis de IA y las acciones de la IA agéntica puede ser revolucionario para su empresa, sea cual sea su sector. Por ejemplo, puede crear un agente que analice patrones y preferencias de compra para identificar posibles desabastecimientos y activar reaprovisionamientos automáticos antes de que los niveles de inventario sean críticos. Los agentes de IA pueden adaptarse a los cambios en los hábitos de los consumidores, la estacionalidad y las actividades promocionales, permitiendo que sus equipos de almacén y logística se centren en tareas de mayor valor.
• Aplicaciones del IoT: los datos de sensores procedentes de dispositivos del IoT, como termostatos inteligentes o maquinaria de producción, pueden analizarse para predecir averías u optimizar el rendimiento. El dispositivo recopila datos semiestructurados como medidas de temperatura, marcas de tiempo y patrones de uso. Una fábrica puede usar datos del IoT para programar el mantenimiento antes de que los equipos fallen, reduciendo así el tiempo de inactividad y los costes.
• Análisis web: se trata del proceso de recopilar y analizar datos de sitios web para saber cómo interactúan los usuarios con ellos. Esto incluye los datos de navegación, que registran el comportamiento de los usuarios, como las páginas visitadas, el tiempo dedicado a cada una y las acciones realizadas. Estos datos suelen ser semiestructurados, ya que incluyen elementos previsibles —como URL y marcas de tiempo—, pero las interacciones de los usuarios varían considerablemente. Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico puede hacer análisis web para identificar qué páginas de producto son más populares o en qué punto del proceso de pago abandonan los usuarios.

Al depender las empresas cada vez más de los datos no estructurados para extraer información valiosa, las nuevas tendencias en IA y aprendizaje automático están cobrando protagonismo.

Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que trabajan. Para producir resultados contextuales, actualizados, específicos del sector y relevantes para los clientes, la IA y la IA agéntica deben acceder a los datos no estructurados generados por conversaciones, vídeos, interacciones con clientes, redes sociales e imágenes médicas, entre otros. Este tipo de datos puede ayudar a la IA a saber qué sienten los clientes, por ejemplo, analizando lo que han publicado en redes sociales sobre su marca o analizando las notas de las reuniones.

Imaginemos, por ejemplo, a una clienta que habla con su banco sobre un préstamo. La conversación genera datos no estructurados que se facilitan a un agente de IA, el cual resume la reunión, evalúa la solvencia de la clienta y programa una segunda reunión.

El aprendizaje automático es una rama de la IA que puede analizar contenido gráfico —como imágenes de productos o vídeos promocionales— para identificar, por ejemplo, qué elementos generan más interacción con los clientes, de modo que el personal adapte las campañas en consecuencia. Además, es capaz de detectar anomalías, es decir, reconocer valores atípicos en grandes conjuntos de datos; y lo hace mucho más rápido de lo que podría un humano, manteniendo los datos conformes con los parámetros de gobernanza de datos fijados.

Data 360 de Salesforce le ayuda a desatar todo el potencial de sus datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en una única plataforma. Puede confiar en las integraciones de copia cero con plataformas como Snowflake, Databricks, AWS y Google Big Query para que sus datos estén siempre actualizados y sincronizados con fuentes externas, lo que le proporcionará un perfil de cliente unificado. Con la ayuda de la IA agéntica, puede prestar un mejor servicio de atención al cliente, identificar nuevas oportunidades de ventas, ofrecer experiencias personalizadas a los consumidores y automatizar campañas de marketing inteligentes.