No todo es análisis de datos estructurados y no estructurados en el Big Data. Se trata, además, de tener la capacidad de analizar y extraer información útil de diversos tipos de datos. Estos no son monolíticos ni responden a una sola tipología, por ello, la complejidad de su análisis se ve resuelta en poder leer los diferentes tipos de datos que existen.
Importancia de la tipología de datos en el Big Data
Pareciera redundante, pero los datos son el centro del universo del Big Data. Además, una vez que son tratados cuidadosamente y analizados en su conjunto, se obtiene información vital para las organizaciones. Así, el desempeño, valor, forma de trabajo y resultados finales se ven afectados positivamente.
De igual manera, cuando se trata el Big Data minuciosamente, se obtiene información valiosa que no se creía que existía, abriendo un abanico de opciones para mejorar la toma de decisiones en pro de mejorar resultados en una organización.
Por ello, las tecnologías que se encargan de analizar, almacenar y procesar datos a gran escala, lo transforman en información para que se utilice de la forma que se crea oportuna y positiva para las compañías y organizaciones. De esta forma, los datos analizados son un punto de referencia obligatorio a la hora de tomar decisiones y mejorar procesos.
El manejo de los tipos de datos en el Big Data le dará a las organizaciones que los analicen una serie de ventajas competitivas, tales como la reducción de costes, la eficiencia en el cumplimiento de las tareas, la simplificación de procesos y el tratamiento de la información que se almacena en bases de datos.
Tipos de datos en el Big Data
Si bien existen múltiples tipos de datos, lo cierto es que pueden clasificarse en 2 categorías bien diferenciadas, las cuales son los datos estructurados y los no estructurados.
Datos estructurados
Se trata de datos ordenados, los cuales están bien definidos y que tienen formato, tamaño, longitud y demás características. Tienen la ventaja que pueden ser analizados con más rapidez.
- Datos creados; los cuales son generados por sistemas computacionales y sistemas operativos, tales como registros en tablas, ficheros XML, esquemas, entre otros.
- Los datos provocados son los que han sido originados indirectamente, todo ello a través de acciones previas en aplicaciones.
- Los datos dirigidos por transacciones son los que se analizan como resultado de poner fin a acciones previas correctamente ejecutadas. Un ejemplo de ello son las facturas generadas al realizar compras y recibir un recibo al retirar dinero en efectivo.
- Cuando se generan datos de resúmenes de actividades empresariales. Así como datos de servicios públicos, se trata de datos compilados. Un ejemplo de ello, son los censos, el registro electoral, registros de viviendas y los vehículos registrados según el número de placa.
- La simulación de sistemas y de toda índole también arroja diversas tipologías de datos. En el ámbito de empresas se utiliza para analizar las oportunidades de negocios y a estos se les llama datos experimentales.
Datos no estructurados
Consisten en una tipología de datos que generalmente son binarios. Los cuales no tienen una estructura interna que permita identificarlos con facilidad. Se trata de un conjunto de objetos y caracteres que no tienen valor alguno hasta que se clasifican y se ordenan.
- Los datos capturados son creados a partir del comportamiento de los usuarios. Generalmente, son generados por dispositivos de alta tecnología, tales como información proveniente de relojes inteligentes, los cuales generan datos biométricos cuando se practica ciclismo, natación y caminatas. Cuenta como datos capturados los de geolocalización o los que arrojan los GPS.
- Datos generados por los usuarios; este tipo de datos son los que las personas especifican cuando hacen publicaciones en redes sociales, búsquedas en Google y las visitas que hacen al reproducir videos en YouTube, por ejemplo.
Fuentes de las tipologías de datos en Big Data
No se puede analizar el Big Data sin detectar las fuentes de las tipologías de datos desde donde se originan. Por ello, a pesar que los diferentes tipos suelen identificarse rápidamente, hay que saber extraer información valiosa de las fuentes de donde salen.
Bases de datos
Las bases de datos son una de las fuentes más importantes a la hora de obtener Big Data. No importa si son bases de datos relacionales o no relacionales, lo cierto es que son la fuente en donde se almacena mucha información que, generalmente, no se analiza o no se toma en cuenta.
Dispositivos de Internet de las Cosas (IoT)
Todos los dispositivos nuevos que pueden establecer conexiones a internet e interactuar con el entorno de forma autónoma, generan una serie de datos. Por ello, los dispositivos IoT son los que generan cantidades masivas de datos no estructurados, los cuales son fáciles de organizar e interpretar.
Redes sociales
Las redes sociales son las que muchas veces arrojan datos masivos de alto impacto para las empresas. Esto con respecto a la valoración que dan las personas acerca de marcas, productos y servicios. De tal manera que estos datos permiten ofrecer respuestas oportunas y redirigir campañas publicitarias con el fin de tener éxito, una vez se han analizado y convertido en información realmente útil para la organización.
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