En algunas ocasiones es necesario volver a los conocimientos básicos y tratar de comprender las bases utilizadas para la toma de decisiones de un gran volumen de datos no estructurados . Vamos a recordar algunos conceptos que debemos tener claros para analizar, procesar y entender este tipo de datos.
Qué son los datos no estructurados
Es aquella información electrónica que no está almacenada en tablas de bases de datos y no tiene definida una estructura interna. Estos datos son generados en su mayoría por lo usuarios e incluyen mensajes de correo electrónico mensajes de redes sociales, mensajes instantáneos y otras comunicaciones en tiempo real, documentos, imágenes, audio y vídeo. Por lo tanto, datos no estructurados son conversaciones de Sanpchat mantenidas con amigos, emails enviados a nuestros jefes, tweets donde expresamos nuestras opiniones sobre la actualidad política o sobre el capítulo final de una serie de moda. Como podemos ver, existe una gran cantidad de datos que utilizamos en nuestras acciones diarias y que son considerados datos no estructurados, estos también pueden llamarse Big Data.
Más allá de las múltiples formas de generar datos no estructurados en la vida personal, encontramos que en las organizaciones, el 80% de los datos son no estructurados. Además, muchas empresas no tienen una idea precisa del volumen de estos datos, su contenido o dónde encontrarlos. Este tipo de datos, que no son explotados, se llaman Dark Data.
Datos semi estructurados y estructurados
Vamos a comenzar con el tipo de datos más fácil de definir, los datos estructurados, son números, fechas y cadenas alfanuméricas que residen en campos fijos dentro de una tabla, registro o base de datos, pueden ser creados por máquinas o generados por los usuarios, un ejemplo de esto puede ser las bases de datos SQL, sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM), los almacenes de datos e incluso los sistemas de archivos de registros generados por el ordenador.
Por otro lado, tenemos los datos semi estructurados, que son esencialmente un híbrido entre las datos no estructurados y los estructurados. Con este tipo de datos, se utilizan etiquetas u otros tipos de marcadores para identificar ciertos elementos dentro de su contenido, no tienen un esquema rígido, lo que hace que sea menos eficiente y más complicado consultar y recuperar la información. Un ejemplo de este tipo de datos son los XML.
Qué valor tienen los datos no estructurados
El valor de los datos no estructurados depende la información que se encuentre en ellos y el riesgo que puedan representar para la organización. Aunque estos datos son más difíciles de analizar que los estructurados o los semi-estructurados, la tecnología de Nuix tiene el poder de normalizar este tipo de datos. Como resultado del uso de esta tecnología, las empresas pueden mitigar los riesgos y extraer el valor que estos datos proporcionan para el negocio.
Todos los datos no estructurados, están asociados a metadatos. Los metadatos son información sobre los propios datos, como por ejemplo cuando fueron creados, modificados, qué tipo de archivo es o qué tamaño tiene. Mediante la comprensión de datos, los patrones de uso, la distribución y lo que es redundante o anticuado las organizaciones pueden tomar decisiones informadas y estratégicas acerca de la información contenida en estos datos.
La tecnología de Nuix ha sido utilizada para obtener respuestas rápidas y precisas en una creciente lista de usos, incluyendo investigación digital, eDiscovery, ciberseguridad, manejo de la información, migración de correo electrónico, privacidad, etc.