Desmitificando la gestión de datos no estructurados

Por muy prometedores que puedan ser los datos no estructurados, superar los obstáculos que plantea su correcto procesamiento y gestión es fundamental para las empresas que esperan obtener información clave a partir de estas fuentes de datos.

• Volumen y variedad de datos
de datos : Aunque pueda parecer obvio, la cantidad de datos no estructurados y la diversidad de tipos constituyen el primer reto a la hora de gestionarlos.

• Complejidad de la gestión
de la gestión : al carecer de un formato coherente, a las organizaciones les resulta difícil clasificar, categorizar y gestionar eficazmente los datos no estructurados. A menudo, las organizaciones deben recurrir a herramientas especializadas y a conocimientos técnicos, así como invertir en ellos, para procesar y analizar adecuadamente los datos no estructurados.

• Problemas relacionados con la calidad de los datos
de calidad de los datos: Los datos no estructurados varían significativamente en cuanto a precisión, relevancia y calidad, lo que puede dar lugar a análisis inexactos y a conclusiones erróneas extraídas de ellos. Es imprescindible que los datos no estructurados se recopilen, limpien, correlacionen y validen cuidadosamente, debido a su naturaleza tan diversa.

• Problemas relacionados con el almacenamiento y la escalabilidad
sobre el almacenamiento y la escalabilidad : El volumen de datos no estructurados generados en una organización puede desbordar los sistemas de almacenamiento tradicionales y, en algunos casos, podría requerir una infraestructura avanzada para escalar y gestionar adecuadamente los grandes conjuntos de datos.

• Nivel de sofisticación del análisis
del análisis : Los datos no estructurados también plantean retos a la hora de analizarlos. Extraer conclusiones significativas de ellos suele requerir enfoques sofisticados, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático. Ambas técnicas pueden consumir una gran cantidad de recursos y requieren conocimientos especializados.

• Preocupaciones en materia de seguridad y privacidad
en materia de seguridad y privacidad : al no seguir los formatos estándar de otras fuentes de datos, los datos no estructurados pueden contener información confidencial difícil de distinguir y de proteger. Esto suscita inquietudes sobre el aumento de los riesgos de filtraciones de datos, así como sobre el incumplimiento de la normativa de privacidad.

• Dificultades en la integración de datos
en la integración de datos: la integración puede resultar compleja cuando los datos no estructurados se recopilan junto con datos estructurados. Para dar sentido y extraer información relevante de los diversos conjuntos de datos, probablemente será necesario aplicar procesos de transformación, normalización y mapeo de datos, con el fin de crear una visión unificada y llevar a cabo un análisis exhaustivo.

Para gestionar con éxito los datos no estructurados, las organizaciones deben poner en marcha varios procesos. Desde la deduplicación y la compresión hasta la aplicación de la gobernanza de datos, la gestión de datos no estructurados requiere un proceso bien documentado que aproveche el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático para extraer información valiosa de los datos desorganizados. A continuación se indican algunos pasos que pueden resultar de ayuda:

1. La detección e identificación de datos ayuda a las organizaciones a localizar todas las fuentes de datos no estructurados en todo un entorno para obtener una visión precisa del volumen y los tipos de datos.

2. El enriquecimiento de metadatos consiste en añadir etiquetas descriptivas a los datos para proporcionar contexto y mejorar la facilidad de búsqueda de los mismos. Algunas etiquetas de metadatos pueden incluir el tipo de archivo, la fecha de creación, el autor y el tema general.

3. Se pueden implementar «lagos de datos» y otras soluciones de almacenamiento de datos para gestionar el gran volumen de datos de diversos tipos y eliminar la necesidad de recurrir a las bases de datos relacionales tradicionales.

4. La limpieza y la estandarización de los datos ayudan a las organizaciones a subsanar las incoherencias y los errores presentes en los datos no estructurados, lo que, en última instancia, mejorará la calidad y la fiabilidad de los datos para futuros análisis.

5. La aplicación de análisis avanzados, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), así como de técnicas de minería de textos, permite a las organizaciones extraer información relevante de los conjuntos de datos no estructurados.

6. El establecimiento de políticas de gobernanza de datos y la garantía de su cumplimiento son pasos fundamentales en la gestión de datos no estructurados. Las políticas y los procedimientos permitirán a las organizaciones controlar el acceso, gestionar la calidad de los datos y cumplir los requisitos normativos relacionados con los datos no estructurados sensibles.

Para entender la gestión de datos no estructurados hay que comprender cómo gestionar de forma eficazproteger, gestionar y acceder a datos diversos almacenados en archivoscomo documentos, correos electrónicos e imágenes en distintos sistemas. Para ello, es necesario utilizar herramientas que permitan realizar copias de seguridad, archivar y gestionar los datos, así como funciones que faciliten la recuperación granular, la deduplicación y la indexación para optimizar el almacenamiento.

Es fundamental habilitarbúsqueda y recuperación eficaces de datos no estructuradossin dejar de cumplir con los requisitos normativos. Los datos no estructurados constituyen una fuente sin explotar de información valiosa sobre los clientes, las tendencias y el negocio, y las empresas no pueden permitirse ignorar el valor que se esconde en ellos.