Guía sobre los datos no estructurados: definición, usos y ventajas

Los datos no estructurados son información como imágenes, documentos de texto, publicaciones en redes sociales, datos del Internet de las cosas (IoT), vídeos, correos electrónicos, fotos y archivos de audio que carecen de un formato establecido y que cuesta organizar en filas, columnas o campos. Por eso es complicado guardarlos, procesarlos y recuperarlos. Aunque son más difíciles de consultar, aportan muchísima información valiosa, como opiniones, percepciones, tendencias y los sentimientos de los clientes. ¿La buena noticia? Que dispone de una auténtica mina de oro; de hecho, se calcula que hasta el 80 % de los datos no están estructurados . ¿La mala? Que solo el 18 % de los datos no estructurados se aprovecha realmente. Eso denota que la mayor parte de su potencial no se explota, lo que impide a las empresas conocer mejor a sus clientes, enriquecer sus perfiles y crear experiencias de IA y Customer 360 con mayor contexto.

En esta guía, se explica qué son los datos no estructurados, para qué sirven, en qué se diferencian de los estructurados y dónde encontrarlos para sacarles el máximo partido.

Piense en los datos no estructurados como el hermano rebelde, y en los estructurados, como el aplicado. Cada uno tiene sus propias virtudes y su potencial en su familia de datos.

Veamos con más detalle en qué se diferencian los datos estructurados de los no estructurados.

• Formato: los datos estructurados tienen formatos fijos, como los números. Los no estructurados, en cambio, pueden presentarse en cualquier formato: vídeo, audio, imagen o texto.
• Almacenamiento: los conjuntos de datos estructurados se pueden guardar en tablas y bases de datos SQL. Los datos no estructurados, por su volumen y naturaleza, requieren soluciones de almacenamiento diferentes y más amplias, como los lago de datos, que suelen ser soluciones de almacenamiento de objetos, y las bases de datos NoSQL.
• Usabilidad: si busca resultados cuantitativos, lo más recomendable es analizar los datos estructurados. Para obtener información útil a partir de los no estructurados, hacen falta técnicas avanzadas con inteligencia integrada, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático. Los datos no estructurados pueden ofrecerle algo que los estructurados no: un gran conocimiento cualitativo sobre lo que motiva y frustra a sus clientes.
• Volumen: los datos estructurados ocupan muchísimo menos espacio que los no estructurados en las bases de datos relacionales.

Los datos semiestructurados son el punto intermedio entre los datos estructurados y los no estructurados: no tienen un esquema predefinido como los datos estructurados, pero se pueden almacenar y buscar con mayor facilidad que los no estructurados. Los datos semiestructurados utilizan metadatos, como etiquetas o marcadores semánticos, para crear una jerarquía y separar los distintos elementos dentro de los conjuntos de datos. Por ejemplo, los datos brutos de una grabación de audio son no estructurados, pero la transcripción del audio con un titular etiquetado, fragmentos o texto alternativo es semiestructurada.

Los datos no estructurados pueden adoptar muchas formas; veamos las más habituales.

• Archivos de texto: los archivos de texto suelen estar repletos de datos no estructurados. Se encuentran en los correos electrónicos de los clientes, las notas, los registros de clientes y las conversaciones con chatbots. Los archivos PDF también pueden contener datos no estructurados.
• Contenido multimedia: si ha oído el término big data, probablemente sepa que la mayor parte es multimedia. Se calcula que nuestro mundo digital genera más de 400 terabytes de datos al día, gran parte de los cuales en forma de vídeos, fotos digitales, archivos de audio, pódcasts e imágenes médicas. Cada vez que asiste a una reunión o simposio virtual, genera datos no estructurados. Las grabaciones de sus cámaras de seguridad están llenas de datos no estructurados, al igual que cada vídeo de cliente o seminario web que grabe.
• Redes sociales: X, LinkedIn, Facebook, TikTok, Instagram y YouTube son algunas de las plataformas de redes sociales más populares. Cada canal contiene grandes cantidades de datos no estructurados. Los vídeos de YouTube, las entrevistas con clientes, los comentarios de Instagram en su última publicación y las entradas de Facebook son ejemplos de datos no estructurados.
• Sitios web y lenguaje de marcado: el sitio web de su empresa está repleto de datos no estructurados. HTML y XHTML proporcionan etiquetas de marcado que son esenciales para poder ver la web, pero el contenido entre las etiquetas no está estructurado.
• Datos móviles y de comunicaciones: ¿cuánto tiempo puede estar sin el móvil? Cada mensaje de voz que deja y recupera, así como cada mensaje de cliente, rebosa de datos no estructurados. Los datos de mensajería también entran en esta categoría.
• Datos de máquinas y sensores: los dispositivos y sensores del IoT contienen muchísimos datos no estructurados. Un supermercado, por ejemplo, puede usar sensores del IoT para supervisar y optimizar las temperaturas de almacenamiento de los alimentos. Los datos procedentes de pruebas médicas, sistemas de seguimiento meteorológico, sensores de movimiento y sistemas GPS tampoco están estructurados.
• Historial de archivos: los documentos archivados, los registros antiguos digitalizados y otros datos recopilados a lo largo de los años en discos duros externos o unidades de red no suelen estar estructurados. Los organismos públicos normalmente conservan una gran cantidad de datos antiguos no estructurados en sus archivos.

Los datos no estructurados de su empresa pueden ser una fuente de información muy valiosa sobre sus clientes, su mercado y el rendimiento de su negocio.

Veamos cuatro grandes usos de los datos no estructurados.

Por muy avanzados que sean sus modelos de IA, su eficacia depende de los datos con los que trabajan. Para que los agentes de IA comprendan a sus clientes y su negocio, necesitan acceder a sus datos propios. Sin esta información —que se encuentra principalmente en todo tipo de datos no estructurados—, producen resultados genéricos y poco fiables. Pero ¿cómo se puede hacer llegar esta información a los agentes de IA? Aquí es donde entran en juego las bases de datos vectoriales y la generación aumentada por recuperación (RAG).

Una base de datos vectorial está diseñada para almacenar y gestionar datos no estructurados convirtiéndolos en "vectores" numéricos que captan su significado y sus relaciones. Esto permite a la IA identificar patrones fácilmente, como reconocer imágenes similares o analizar los sentimientos de los clientes en sus reseñas, lo que simplifica la comprensión y el procesamiento de datos no estructurados y complejos.

Si bien los modelos de lenguaje extenso (LLM) destacan por generar respuestas a partir de datos públicos, la RAG mejora estas respuestas incorporando datos privados de la empresa que están almacenados en bases de datos vectoriales o lagos de datos. Esto aporta más contexto a la pregunta formulada a la IA y aumenta la precisión, siendo por tanto ideal para las tareas en directo o especializadas, como la atención al cliente o la elaboración de informes detallados.

En definitiva, es fundamental que cuente con una base de datos unificada y de gran calidad, enriquecida con información procedente de todos sus datos, especialmente de los no estructurados. De este modo, sus agentes de IA pueden tomar decisiones basándose en la información más precisa y actualizada sobre su empresa y sus clientes. El uso de tecnologías como las bases de datos vectoriales y la RAG permite trasladar la información de los datos no estructurados a los agentes de IA, lo que les permite tomar decisiones y llevar a cabo acciones importantes. Los datos no estructurados son, en esencia, el pilar fundamental de la IA, particularmente la generativa y la agéntica.

Las fuentes de datos no estructurados —como las llamadas de servicio al consumidor, las transcripciones, los comentarios de los clientes, los datos de los sensores y las redes sociales— pueden mejorar la atención al cliente de muchas maneras. Por ejemplo, analizando las transcripciones de las llamadas pueden identificarse problemas recurrentes y mejorarse las opciones de autoservicio, de modo que los usuarios puedan encontrar respuestas por sí mismos. Los datos sobre los sensores de productos, como los coches, pueden predecir cuándo se necesitará mantenimiento para contactar con los clientes antes de que les surjan problemas. A partir de los comentarios en redes sociales, puede actualizar sus contenidos de autoservicio y hacerlos más pertinentes para que los clientes reciban antes la ayuda que necesitan. Y si aprovecha el poder de la IA, los datos y el CRM para integrar toda esta información en perfiles de cliente detallados, podrá adelantarse a sus necesidades e incluso generar oportunidades de venta.

Al analizar los datos no estructurados procedentes de correos electrónicos comerciales, las notas del CRM y las grabaciones de las reuniones, puede conocer mejor a sus clientes, su percepción de los productos y su intención de compra. Por ejemplo, puede reconocer patrones que hayan contribuido a cerrar acuerdos en otras ocasiones, o bien palabras clave que utilicen mucho sus compradores y que expliquen por qué han bajado las ventas últimamente.

Puede aplicar estos nuevos conocimientos para pulir sus estrategias de ventas, fidelizar a los clientes y personalizar sus productos o servicios.

El espectacular aumento en la cantidad de datos que generamos a diario ha traído consigo un incremento notable de las ciberamenazas. En los últimos años, la seguridad de los datos y su protección se han convertido en una prioridad absoluta para la mayoría de los directivos y los expertos en datos.

Los datos no estructurados que provienen de transacciones en línea, correos electrónicos, registros de chat y otras fuentes pueden ayudar a sus equipos de seguridad a identificar anomalías y detectar posibles amenazas. Por ejemplo, una frase inusual o un patrón de transacción atípico pueden ser indicios de una actividad fraudulenta. Examinar los datos no estructurados en busca de señales de alerta mediante automatizaciones de detección de fraude puede ayudarle a supervisar y prevenir los ciberataques, así como los riesgos que conllevan, tanto económicos como reputacionales.

• Información más valiosa. Los datos no estructurados pueden generar información cualitativa que enriquece el contexto y mejora las decisiones críticas para el negocio. Con las tecnologías y la experiencia adecuadas, puede identificar áreas de mejora, optimizar las operaciones, mejorar sus servicios o productos y aumentar el rendimiento del marketing.
• Conocimientos sobre el cliente. Analizar las palabras y reacciones de sus clientes le ayuda a comprender sus preferencias y comportamientos. Y si combina los datos no estructurados provenientes de las interacciones con los clientes y de las redes sociales con los datos estructurados —como transacciones de ventas anteriores—, empezará a crear un perfil unificado de cada cliente. En otras palabras, se formará una idea clara de quiénes son y qué esperan; una poderosa baza que le permitirá brindarles ofertas y servicios a su medida en el momento oportuno, aumentando al máximo su satisfacción.
• Ventaja competitiva. El mundo digital actual exige competir al máximo nivel. Obtener, procesar y analizar datos no estructurados procedentes de reseñas en línea, vídeos de la competencia y publicaciones en redes sociales puede ayudarle a detectar tendencias de mercado antes de que se consoliden, pudiendo así aprovechar esta valiosa información para aventajar a sus competidores.

• Gran volumen y escala: los datos no estructurados pueden ocupar un enorme espacio. En muchas empresas, estos datos no se captan o distribuyen entre varios silos de datos, y el almacenamiento no supone un problema hasta que alguien decide unificarlos. Si está buscando la solución de almacenamiento adecuada para su empresa, tenga en cuenta el volumen de datos que necesitará guardar.
• Complejidad: al carecer los datos no estructurados de una estructura predefinida, resulta difícil analizarlos sin herramientas especializadas. Las más utilizadas son el procesamiento del lenguaje natural, el software de inteligencia empresarial , como Tableau , y el aprendizaje automático.
• Análisis: como no es de extrañar, analizar grandes cantidades de datos con formatos muy diversos es una tarea ardua. Sacar partido a los datos no estructurados no solo requiere mucho tiempo, sino también una capacidad de procesamiento inteligente.
• Gobernanza y gestión: una vez liberados los datos, ¿quién tiene acceso a ellos? ¿Cómo se mantiene su seguridad y privacidad en todo momento, para todos los usuarios y en todos los casos? ¿Cómo se garantiza que se apliquen las políticas correctas en todas las aplicaciones que utilizan los datos? Ya sean estructurados o no, los datos deben permanecer seguros, estar protegidos y cumplir las normativas.

Contar con las estrategias de datos adecuadas puede marcar la diferencia a la hora de gestionar los datos a lo largo de su ciclo vital. Veamos tres prácticas recomendadas para los datos no estructurados.

Primero, identifique los objetivos más importantes: mejorar la interacción con los clientes, simplificar las operaciones, facilitar la toma de decisiones, etc. A continuación, determine cómo pueden ayudarle a alcanzarlos los datos no estructurados. Por ejemplo, si su objetivo es aumentar la satisfacción de los clientes, plantéese analizar sus reseñas, los correos de asistencia y sus reacciones en redes sociales.

Vincular las estrategias de datos no estructurados a objetivos concretos le ayudará a mantener el foco, medir los resultados y decidir qué tipos de datos recopilar y analizar primero.

Una plataforma de gestión unificada de datos (UDM) consolida y unifica sus fuentes de datos en un repositorio centralizado. Al configurar un marco de datos cohesionado en su plataforma, los datos serán accesibles, utilizables y seguros, independientemente de su formato. El marco de gestión de datos debería incorporar, idealmente, protocolos de ingesta de datos, etiquetado de metadatos y soluciones de almacenamiento centralizado, como almacenes de lagos de datos o entornos de nube híbrida.

La gobernanza de datos no estructurados es primordial, por lo que el marco también debe incorporar políticas claras de gobernanza de datos. Así, podrá mantener la calidad de los datos y cumplir la normativa vigente, lo cual reviste especial importancia en sectores como las finanzas y la sanidad.

Data Cloud es una plataforma que unifica los datos estructurados y no estructurados en la plataforma de Salesforce, sea cual sea su origen. Al estar integrada con el marco de metadatos de Salesforce, puede convertir los datos en los objetos y campos estándar que sus equipos ya conocen y con los que trabajan habitualmente.

Consulte nuestra infografía 5 estrategias clave para aprovechar los datos no estructurados y descubra cómo convirtió product.data los datos no estructurados en valor empresarial.

Vea Data Cloud en acción , que extrae contexto oculto en los datos no estructurados —como archivos PDF, audios y vídeos— para facilitar información crucial sobre los clientes a los agentes autónomos de IA, optimizando así los procesos.