Las empresas dependen en gran medida de los datos, que están disponibles en una amplia gama de formatos. Hoy hablaremos de los datos estructurados.
Lo primero que hay que tener en cuenta es que no todos los datos son iguales. También hay datos no estructurados Así, los datos creados por las aplicaciones de redes sociales son totalmente diferentes de los datos producidos por el comercio minorista u otros sistemas de canales de distribución. El formato de los datos determina cómo se recoge, procesa y analiza esta información.
Los datos estructurados son más cómodos de utilizar y los resultados son más precisos. Por lo tanto, pueden ayudarte a atraer nuevos clientes haciendo que tu negocio sea más visible para ellos. Veamos más de cerca estos datos y algunos ejemplos para entenderlos mejor.
¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son de libre acceso tanto para los humanos como para los programas, se ajustan a un modelo de datos, tienen una estructura bien definida y siguen un orden persistente. Por ahora, es la base de los big data. Incluye nombres, fechas, direcciones, números de cuenta, nivel de existencias, geolocalización y otros materiales organizados. Una base de datos relacional es el mejor ejemplo de ello.
Se puede acceder a estos datos y analizarlos en una secuencia lógica. Pueden asignarse rápidamente a campos ya creados y con claves relacionales. Estos datos son los que más se manejan durante el proceso de desarrollo y son los más fáciles de mantener.
Existen numerosas fuentes de datos diferentes, algunas de las cuales son las siguientes:
- Bases de datos que utilizan SQL
- Hojas de cálculo como Microsoft Excel
- Registros de la red y servidores web
- Dispositivos utilizados en el ámbito médico
- Etiquetas o sensores como un GPS o RFID
- Un formulario en línea
- Sistema de procesamiento de transacciones en línea (OLTP)
Características de los datos estructurados
Las distintas organizaciones utilizan una variedad de fuentes diferentes para recopilar datos. Los datos bien estructurados pueden tener una serie de características, independientemente de cómo o qué sean los datos. Estas son algunas de ellas:
- Tiene una estructura reconocible y sigue un marco de datos.
- Como en una base de datos, se presenta en filas y columnas.
- Cada elemento de los datos se establece de una manera que facilita la comprensión de su definición, estructura y significado.
- Los datos se organizan en clases basadas en su similitud.
- Los seres humanos y otros programas pueden acceder a la información y consultarla fácilmente.
- La capacidad de direccionamiento de los elementos permite realizar análisis y procesamientos eficaces.
Ventajas y desventajas de los datos estructurados
Desde hace algún tiempo, las empresas utilizan metodologías de datos estructurados. Su utilización conlleva aspectos positivos y negativos a tener en cuenta. He aquí algunas ventajas y desventajas:
Ventajas
- Más fácil de mantener: A diferencia de los datos no estructurados, requieren menos procesamiento y son más sencillos de manejar.
- Fácil de utilizar por los algoritmos de ML: El procesamiento y la consulta de los datos de machine learning se hacen mucho más sencillos debido a la arquitectura única y organizada de los mismos.
- Fácil de usar para las empresas: No es necesario comprender a fondo las distintas formas de datos y su funcionamiento para utilizar los datos estructurados. Los usuarios pueden acceder a los datos y analizarlos con facilidad si tienen una comprensión fundamental del tema relacionado con los datos.
- Apoyados por más tecnologías: Los datos estructurados pueden utilizarse ahora con más tecnologías y herramientas que facilitan su consumo, gestión y análisis.
Desventajas
- Limitaciones de uso: Los datos estructurados tienen un formato predefinido que facilita su utilización para los objetivos previstos. Esta estructura organizativa limita su versatilidad y sus casos de aplicación.
- Almacenamiento limitado: Los almacenes de datos están diseñados para minimizar la cantidad de espacio que ocupan, pero son notoriamente difíciles de modificar y carecen de la escalabilidad y adaptabilidad que requieren las aplicaciones modernas. Los datos estructurados se guardan en estos almacenes.
Datos estructurados y SEO
El SEO se beneficia de los datos estructurados, ya que facilita a los motores de búsqueda la búsqueda y comprensión de su contenido y sitio web. Uno de los propósitos esenciales es transmitir información precisa sobre el sitio web para que una página web cumpla los requisitos para aparecer como resultado enriquecido en los resultados de búsqueda de Google.
El uso de datos estructurados en tu página puede ser ventajoso en diversas circunstancias. Por ejemplo, puede resaltar la información mediante el marcado de esquemas. Al incorporar estos datos en los resultados de búsqueda de Google, puede ofrecer a los usuarios información que responda a sus consultas.
Los datos formateados de esta manera no son visibles para el usuario típico de Internet. Están enterrados en lo más profundo del código de nuestros sitios web y plataformas online, por lo que no podemos encontrarlos. Los motores de búsqueda como Google y Bing recompensan a los sitios web y las organizaciones que utilizan datos promocionando su material en funciones de las SERP como:
- Carrusel: Aparece como imágenes con subtítulos
- Vídeo: Funciona como los carruseles pero sólo muestra vídeos.
- Snippet: Muestra información relacionada con la consulta.
- Panel de conocimiento: Muestra los resultados de búsqueda más relevantes en un panel a la derecha.
Te recomiendo leer: Posicionamiento SEO: Guía para alcanzar los primeros resultados en Google.
Conclusión
Muchas empresas han descubierto que los datos estructurados les permiten comprender mejor sus operaciones. Es beneficioso para las empresas porque aumenta la visibilidad y es útil para los clientes porque mejora la usabilidad. Para el análisis de datos, los datos estructurados se siguen considerando la fuente más confiable y deseable.
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