El auge de la tecnología digital y el enfoque data driven en las compañías han llevado a un crecimiento exponencial en la generación de datos. Más del 80% de estos datos no están estructurados, es decir, no están organizados en un formato predefinido como tablas o bases de datos. Aunque son valiosos y ricos en información, su análisis plantea desafíos significativos. En este artículo abordaremos qué son los datos no estructurados y qué desafíos y soluciones te encontrarás al usarlos.
Qué son los datos no estructurados
Se trata de información que no se encuentra organizada de manera predeterminada o que no sigue un modelo o estructura específica. Este tipo de datos puede ser difícil de analizar y procesar utilizando métodos convencionales.
Los datos no estructurados pueden presentarse en diversas formas, como:
- Texto libre: Cualquier texto escrito en lenguaje natural, como correos electrónicos, documentos, publicaciones en redes sociales, revisiones de productos…
- Imágenes
- Video
- Audio
- Datos de sensores.
- Datos de la web: Páginas web, registros de clics, datos de localización, etc.
Dado que los datos no estructurados pueden ser más complejos y variados que los datos estructurados, pueden requerir herramientas y técnicas de análisis más avanzadas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para extraer información útil de ellos. Sin embargo, los datos no estructurados a menudo pueden proporcionar información valiosa que no está disponible a través de datos estructurados.
Desafíos y soluciones de los datos no estructurados
Desafíos
Diversidad de formatos
Uno de los principales desafíos de los datos no estructurados es la diversidad de formatos. Los datos pueden venir en forma de texto, imágenes, audio, video, documentos PDF, publicaciones en redes sociales, etc. Cada uno de estos formatos requiere un enfoque de análisis diferente y herramientas específicas para su procesamiento.
Volumen y velocidad
Con la proliferación de dispositivos conectados a Internet y plataformas de redes sociales, los datos no estructurados se generan a un ritmo y volumen asombrosos. Esta rapidez de generación de datos puede ser abrumadora para las organizaciones que intentan procesar y analizar estos datos de manera oportuna.
Calidad y precisión de los datos
Los datos no estructurados a menudo contienen ruido, inconsistencias y errores. Además, la interpretación de datos como el texto y las imágenes puede ser subjetiva y depende del contexto, lo que puede dar lugar a ambigüedades y dificultades para garantizar la precisión de los análisis.
Soluciones
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Las técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático están desempeñando un papel cada vez más importante en el análisis de datos no estructurados. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser alteraciones para reconocer patrones en grandes conjuntos de datos no estructurados y hacer predicciones basadas en estos patrones.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que se utiliza para analizar el texto no estructurado. Puede ayudar a identificar temas, sentimientos, entidades y relaciones en los datos de texto, lo que permite una mayor comprensión y análisis.
Almacenamiento en la nube y computación distribuida
Las tecnologías de almacenamiento en la nube y la computación distribuida pueden ayudar a manejar el volumen y la velocidad de los datos no estructurados. Permiten el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos en múltiples servidores, lo que reduce la carga en los sistemas individuales y mejora la eficiencia.
Plataformas para centralizar los datos
Antes de usar plataformas que facilitan la centralización de los datos en cada área de la empresa, se encuentra un paso anterior en la administración de los datos. En esta fase, el MDM (o master data management) organiza los datos y los distribuye a la herramienta correspondiente (CRM, CDP, ERP…).
El master data management se trata de un método que define y administra los datos críticos de una organización para proporcionar una única fuente de referencia o punto de verdad.
Este método implica la recopilación de datos de varias fuentes, la identificación de los datos maestros más confiables (como los datos de clientes, productos, empleados, etc.) y su integración en un único sistema centralizado.
Una vez que los datos maestros están identificados y consolidados a través del MDM, estos pueden ser distribuidos a las distintas plataformas y sistemas, lo que permite un mejor uso y aprovechamiento de estos datos.
Te contamos algunas de las plataformas a las que van distribuidos los datos:
Área de clientes
CRM o «Gestión de Relaciones con el Cliente«: es un sistema o conjunto de herramientas que permite a una empresa o negocio gestionar, organizar y rastrear todas las interacciones y relaciones que tiene con sus clientes o posibles clientes. Uno de los principales propósitos de un CRM es centralizar los datos de los clientes. Esto significa que todo lo que una empresa sabe sobre un cliente se almacena y organiza en un solo lugar.
Un ejemplo de CRM es Salesforce, es uno de los líderes en la industria de CRM y ofrece soluciones robustas para la gestión de datos no estructurados. Salesforce utiliza la inteligencia artificial para analizar y gestionar estos datos, proporcionando a las empresas una comprensión más profunda de las necesidades y comportamientos de sus clientes.
CDP o (Plataforma de Datos de Clientes): es un software que recopila y unifica datos de clientes de múltiples fuentes para crear un perfil de cliente único y persistente. Esta herramienta permite a las empresas tener una visión completa y en tiempo real de sus clientes, mejorando la personalización de comunicaciones y ofertas, la experiencia del cliente y facilitando estrategias de marketing más eficaces. A diferencia de otras plataformas de gestión de datos, puede manejar datos tanto conocidos como anónimos y en tiempo real.
Algonomy utiliza inteligencia artificial (IA) para proporcionar una plataforma de personalización omnicanal y una Plataforma de Datos del Cliente en Tiempo Real (CDP) que ayuda a las marcas a brindar experiencias individualizadas a través de diferentes canales.
Área comercial
ERP o Planificación de Recursos Empresariales: es un sistema de software que ayuda a las empresas a centralizar, integrar y automatizar los procesos de negocio y la información en toda la organización. Este sistema recopila, almacena, administra y analiza datos de los clientes desde varias fuentes en una empresa. Estas fuentes pueden incluir ventas, marketing, servicio al cliente, finanzas, etc.
SAP ERP es un sistema de planificación de recursos empresariales que se utiliza para centralizar e integrar las operaciones de negocio en una organización. Incluye módulos para gestionar finanzas, cadena de suministro, relaciones con clientes, recursos humanos y calidad. Estas funcionalidades permiten a las empresas mejorar la eficiencia, facilitar la toma de decisiones y optimizar la gestión de las relaciones con los clientes y otros procesos empresariales.
Area financiera
Plataformas de BI (Business Intelligence): son herramientas que permiten centralizar, organizar, visualizar y analizar los datos de una organización. Estas plataformas pueden ser especialmente útiles para facilitar el análisis financiero, la toma de decisiones basada en datos, y la identificación de tendencias y patrones financieros.
Tableau: conocida por su interfaz de usuario intuitiva y sus capacidades de visualización de datos. Ofrece funciones de análisis predictivo y puede integrarse con una variedad de fuentes de datos. Es una herramienta poderosa para las empresas de servicios financieros gracias a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, su enfoque en la visualización de datos intuitiva y su capacidad para integrar con una amplia gama de fuentes de datos
Plataformas de gestión del rendimiento empresarial (EPM): se trata de un conjunto de procesos y herramientas que permiten a las organizaciones centralizar sus datos financieros. Este sistema recopila datos financieros de diversas fuentes, facilita análisis e informes detallados, ayuda en la planificación y presupuestación y simplifica la consolidación financiera, especialmente en organizaciones que operan en múltiples geografías.
Área de RRHH
Sistemas de Gestión de Recursos Humanos (HRMS): es un sistema de gestión de recursos humanos que recopila y analiza información diversa y no tradicional sobre los empleados, como correos electrónicos, notas de texto, conversaciones grabadas, y publicaciones en redes sociales. Esta centralización facilita el acceso a la información, optimiza las decisiones de gestión basadas en datos detallados, mejora la eficiencia operativa y ayuda a garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad.
Workday es un sistema de gestión de recursos humanos basado en la nube que proporciona servicios para la planificación financiera, análisis de recursos humanos, gestión del talento, administración de nóminas, y tiempo y asistencia, entre otros. Su diseño basado en datos permite a las organizaciones tomar decisiones estratégicas basadas en datos en tiempo real, y su interfaz de usuario intuitiva facilita su adopción entre los usuarios.
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