5 Estrategias para Gestionar Datos No Estructurados

Conclusión

Gestionar datos no estructurados es fundamental para que las empresas puedan desbloquear información valiosa, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia. Estrategias como comprender los datos, limpiarlos, enriquecerlos, organizarlos y utilizar herramientas basadas en estándares pueden maximizar el valor de los datos no estructurados.

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día es tratar de aprovechar los datos no estructurados, información digital que no puede almacenarse de forma eficiente en bases de datos relacionales porque no utiliza modelos de datos preestablecidos.

La mayoría de las empresas llevan años acumulando cantidades ingentes de datos no estructurados, como imágenes, clips de audio o vídeo, correos electrónicos, redes sociales, documentos y mucho más. Y como tal, están sentados en un tesoro de datos que no están poniendo a buen uso.

Todos estos datos contienen información valiosa que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales más informadas, mejorar sus procesos y productos y operar de forma más eficiente.

Sin embargo, debido al volumen, la variedad y la velocidad de los datos no estructurados, a las empresas a menudo les resulta difícil descubrir la información que necesitan para tomar las mejores decisiones empresariales. Además, la calidad de estos datos no estructurados no es tan buena como la de los datos estructurados, lo que significa que las empresas necesitan limpiarlos y enriquecerlos para poder utilizarlos.

Retos de la gestión de datos no estructurados

Las empresas se enfrentan a una serie de retos a la hora de gestionar sus datos no estructurados. Entre ellos se incluyen:

  • Datos almacenados en silos: Cada departamento o equipo suele recopilar sus propios datos y almacenarlos en diferentes formatos y sistemas. Sin embargo, las empresas deberían almacenar sus datos en un único lugar para que los trabajadores puedan acceder a ellos rápidamente.
  • La calidad de los datos: Los datos no estructurados suelen tener que limpiarse antes de poder organizarlos. Limpiar y preparar cantidades masivas de datos puede ser un reto para las empresas; sin embargo, la limpieza de datos es necesaria para sacarles el máximo partido.
  • Coste de los datos: A medida que aumentan los datos no estructurados de las organizaciones, tendrán que almacenarlos en algún lugar, lo que se suma a los costes de gestión de sus datos. Las empresas deben comprimir sus datos para reducir la cantidad de almacenamiento y minimizar el espacio que van a utilizar. Esto ayuda a las organizaciones a gestionar sus datos de forma eficiente y a mantener los costes bajos.

Por qué las empresas deben gestionar sus datos no estructurados

Las empresas pueden utilizar los datos no estructurados para analizar los comportamientos de los clientes en las redes sociales y ayudarles a desarrollar campañas de marketing más específicas, por ejemplo, identificando los datos demográficos de los clientes que hablan de determinados productos. Las organizaciones también pueden analizar las grabaciones de audio de los centros de contacto para descubrir ideas de marketing.

Contar con una buena estrategia de gestión de datos para recopilar, organizar y analizar datos no estructurados puede ayudar a las empresas a aumentar su productividad, ya que los empleados saben dónde se encuentran los datos que necesitan. Los trabajadores pueden buscar esos datos fácilmente porque están todos en un mismo lugar.

Además, las empresas que utilizan herramientas para analizar datos no estructurados en tiempo real son capaces de detectar problemas críticos rápidamente y tomar medidas para resolverlos. Y las organizaciones que se aseguran de que sus datos no estructurados están organizados y actualizados son más capaces de mantener el cumplimiento de las normas y reglamentos vigentes.

En resumen: Las organizaciones que gestionan eficazmente sus datos no estructurados pueden obtener más valor de esos datos y convertirlos en oportunidades de negocio.

He aquí cinco estrategias para ayudar a las organizaciones a gestionar sus datos no estructurados:

Conozca sus datos

Para gestionar eficazmente sus datos no estructurados, las empresas deben primero conocer sus datos y establecer una visibilidad sobre aspectos como:

  • Cuántos datos tienen
  • A quién pertenecen los datos
  • Quién puede acceder a los datos
  • Antigüedad de los datos
  • Dónde se almacenan los datos
  • Qué tipo de información contienen los datos
  • Cuánto cuesta almacenar los datos

Esta visibilidad es clave, ya que los datos no estructurados suelen alojarse en silos de datos, lo que significa que cada departamento almacena sus propios archivos de audio, vídeo, documentos, datos de aplicaciones, informes, etc., lo que dificulta su intercambio en toda la empresa. Si las empresas no saben qué datos no estructurados tienen, no pueden tomar decisiones informadas sobre cómo gestionarlos. (Lea también: Silos de datos: qué son y cómo tratarlos)

Limpie sus datos

Las organizaciones necesitan limpiar sus datos no estructurados antes de poder organizarlos. Los datos duplicados, poco fiables, obsoletos o inexactos conducen a datos de baja calidad que alterarán los resultados cuando las organizaciones analicen sus datos no estructurados. La limpieza de sus datos no estructurados es fundamental para que las empresas saquen el máximo partido de sus datos no estructurados.

Las empresas deben utilizar herramientas de limpieza y depuración de datos para deshacerse de datos obsoletos, redundantes, inexactos, incompletos o irrelevantes. La eliminación de estos datos sobrantes permite a las empresas clasificar y evaluar más fácilmente los datos pertinentes de sus sistemas. La limpieza de sus datos no estructurados facilita a las organizaciones el manejo de los datos, ya que también corrige los errores estructurales y las erratas.

Enriquezca sus datos

El enriquecimiento de datos mejora la precisión del análisis de datos combinando los datos de las organizaciones con datos adicionales de otras fuentes, incluidas fuentes externas de terceros. Esto permite a las empresas acumular más puntos de datos para permitir una toma de decisiones más informada mediante la mejora de los datos existentes. Enriquecer los datos, o añadir datos a los datos, aporta estructura a los datos no estructurados, mejora su fiabilidad y los hace más valiosos.

Organice y catalogue sus datos

Para recuperar rápidamente los datos que necesitan, las empresas deben organizar y catalogar sus datos no estructurados. Existen numerosos sistemas de gestión de contenidos basados en la nube que automatizan la organización, catalogación y almacenamiento de archivos de datos no estructurados, facilitando a los usuarios el acceso y la búsqueda de datos. Al tratarse de una solución fácil de implementar, las empresas deberían considerar esta estrategia a la hora de gestionar sus datos no estructurados.

Utilizar herramientas de gestión de datos basadas en estándares

Para gestionar sus datos no estructurados, las empresas deben elegir herramientas basadas en estándares. Esto garantiza que puedan migrar sus datos de una plataforma a otra sin depender de proveedores específicos para habilitar esa funcionalidad. Gestionar los datos no estructurados con herramientas de gestión basadas en estándares es especialmente importante si se tiene en cuenta que las plataformas y herramientas de datos evolucionan constantemente.

Linda Rosencrance

Linda Rosencrance es una escritora, editora y autora independiente en el área de Boston. Rosencrance cuenta con más de 30 años de experiencia como reportera de investigación, escribiendo para diversos periódicos en el área metropolitana de Boston. Ha escrito sobre tecnología de la información desde 1999. Sus artículos han aparecido en publicaciones como MSDynamicsworld.com, TechTarget, TechBeacon, IoT World Today, Computerworld, revista CIO, entre otros. Rosencrance fue editora de un sitio de noticias de tecnología y gestionó y editó un blog dedicado a la analítica de datos. También es autora de documentos técnicos, estudios de caso, libros electrónicos y publicaciones en…