Datos no estructurados: la inteligencia detrás del negocio

En la era digital en la que vivimos, la cantidad de datos generados diariamente es abrumadora. Sin embargo, no todos estos datos son estructurados y organizados de manera tradicional. Existe una gran cantidad de información que no se encuentra en sistemas de bases de datos relacionales (RDBMS) y que no sigue un formato específico. A estos datos se les conoce como datos no estructurados.

Índice
  1. ¿Qué son los datos no estructurados?
    1. Ejemplos de datos no estructurados
  2. ¿Cómo procesar datos no estructurados?
    1. Transformando datos no estructurados en datos valiosos
  3. Sector sanitario
  4. Sector seguros
  5. Sector bancario
  6. Servicios básicos

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se refieren a aquellos datos que no se gestionan activamente en un sistema transaccional. Son información que no se encuentra almacenada en una base de datos relacional y que no sigue un formato específico. A diferencia de los datos estructurados, los datos no estructurados no están organizados en filas y columnas, sino que pueden encontrarse en diferentes formatos como texto, imágenes, videos, archivos de audio, correos electrónicos, redes sociales, entre otros.

La cantidad de datos no estructurados es cada vez mayor y se estima que representan entre el 80% y el 90% de todos los datos nuevos captados por las empresas. Además, estos datos están creciendo tres veces más rápido que los datos estructurados.

Ejemplos de datos no estructurados

Algunos ejemplos de datos no estructurados son:

  • Información de redes sociales
  • Datos de vigilancia
  • Datos geoespaciales
  • Audios
  • Datos meteorológicos
  • Informes
  • Facturas
  • Registros
  • Correos electrónicos
  • Aplicaciones de productividad

Estos datos no estructurados pueden contener información valiosa para las organizaciones, como tendencias, actitudes, conflictos, entre otros. Sin embargo, su valor solo puede ser aprovechado si se procesan de manera adecuada.

¿Cómo procesar datos no estructurados?

Dada la gran cantidad de datos no estructurados, es necesario utilizar técnicas automatizadas para recopilar y procesar esta información. Dos técnicas comunes para procesar datos no estructurados son:

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  1. Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Esta técnica consiste en la digitalización de textos a partir de imágenes. Se identifican automáticamente los caracteres o símbolos que pertenecen a un alfabeto y se almacenan en forma de datos.
  2. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Esta técnica se basa en la inteligencia artificial para analizar y comprender el contenido escrito o hablado. Permite extraer el significado y predecir lo que probablemente seguirá.

Una vez que los datos no estructurados han sido procesados, es posible convertirlos en información valiosa para el negocio.

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Transformando datos no estructurados en datos valiosos

La clave para aprovechar el valor de los datos no estructurados radica en utilizar una plataforma basada en inteligencia artificial (IA) que pueda clasificar automáticamente una amplia gama de tipos de documentos. Esta plataforma debe ser capaz de analizar y extraer la información más importante de manera rápida y precisa.

Al transformar los datos no estructurados en datos valiosos, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva y mejorar la experiencia del cliente o usuario. Diferentes industrias ya están aprovechando esta oportunidad:

Sector sanitario

En el sector sanitario, el análisis de datos no estructurados puede llevar a la optimización y mejora de la calidad asistencial, así como a la innovación y análisis de procesos clínicos. La información contenida en documentos no estructurados puede ser utilizada para tomar decisiones informadas y mejorar los resultados en el ámbito de la salud.

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Sector seguros

En el sector asegurador, el análisis y gestión de datos no estructurados permite extraer detalles de la información generada diariamente. Esto ayuda a identificar problemas y tomar decisiones de manera más ágil. Por ejemplo, las reclamaciones de viajes pueden ser sistematizadas para ofrecer servicios más flexibles y orientados al mercado.

Sector bancario

En el sector bancario, el análisis de datos no estructurados es especialmente relevante debido a la necesidad de analizar una gran cantidad de información. Desde el análisis de una vida laboral hasta la búsqueda de información en escrituras públicas, el uso de una herramienta que pueda extraer información sobre los clientes puede ser de gran utilidad para agilizar los trámites y mejorar la experiencia del cliente.

Servicios básicos

En los servicios básicos, el análisis de datos no estructurados permite identificar las necesidades y deseos de los clientes o usuarios. Esto ayuda a desarrollar nuevos servicios o mejorar los existentes, así como a agilizar las gestiones internas.

Una plataforma que destaca en el procesamiento de datos no estructurados es Dolffia, desarrollada por NTT DATA. Dolffia es una solución basada en inteligencia artificial que puede entender, aprender y sugerir acciones para desbloquear la información proveniente de cualquier fuente de datos no estructurados. Esta plataforma ofrece rapidez, adaptabilidad, precisión superior y retorno de la inversión. Además, es fácilmente integrable con otras herramientas de generación de documentación.

Los datos no estructurados son una fuente de información valiosa para las organizaciones. Al utilizar técnicas automatizadas de procesamiento y contar con una plataforma adecuada, es posible transformar estos datos en conocimiento que puede impulsar la toma de decisiones informadas y mejorar la eficiencia de los procesos empresariales.

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