Tiempo de lectura: 6 minutos y 17 segundos | Publicado: 8 de octubre de 2025
Datos desestructurados ¿Qué son los datos desestructurados?
Los datos desestructurados, en el contexto del almacenamiento de datos, se refieren a información que presenta grandes diferencias en términos de formato y contenido. Incluyen datos de archivos y objetos y desempeñan un papel importante en la inteligencia artificial (IA). Este tipo de datos no encaja perfectamente en modelos de datos predefinidos, lo que dificulta su almacenamiento, recuperación y análisis. Los datos desestructurados suelen ser cualitativos y adoptan varios formatos, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, artículos, fotos, gráficos, grabaciones, podcasts, películas, registros y transmisiones del Internet de las cosas (IoT) y, a menudo, se guardan en su formato nativo. Representan una parte importante de los datos del mundo y requieren herramientas avanzadas como procesamiento del lenguaje natural (PLN), reconocimiento de imágenes y análisis impulsados por la IA para obtener información significativa.
Ejemplos de datos desestructurados
La información sin un formato o marco organizativo es difícil de almacenar y manejar en bases de datos típicas. Estos datos diversificados provienen de muchas fuentes y adoptan varias formas:
Correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, artículos de blogs, reseñas de clientes, registros de chat y archivos PDF, Word o Excel: estos datos pueden revelar información útil, pero requieren tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para examinarlos.
- Multimedia: incluyen fotos, vídeos de YouTube, podcasts y grabaciones de voz. El reconocimiento de imágenes, el análisis de vídeo y la transcripción de voz a texto utilizan cada vez más estos formatos.
- Sensores y dispositivos IoT: los monitores de actividad física, los sensores de temperatura y actividad de hogares inteligentes y los registros de máquinas de equipos industriales son algunos ejemplos. Estos datos normalmente requieren procesamiento en tiempo real y análisis complejos.
- Internet: se incluyen páginas HTML, patrones de navegación de flujo de clics y extracción automática de datos de sitios web. Utiliza estas fuentes para supervisar el comportamiento de los usuarios, optimizar páginas web u obtener información del mercado.
Transcripciones del centro de contacto, respuestas de encuestas abiertas y trámites legales: estos datos son cruciales para el servicio de atención al cliente, los estudios de mercado y el análisis legal, pero necesitan algoritmos complejos para llevar a cabo el análisis.
Oportunidades para usar la IA en datos desestructurados
La IA ofrece enormes perspectivas para dar sentido a los datos desestructurados, que representan aproximadamente el 80 % de los datos mundiales. La IA puede revelar información a partir de datos de texto, fotos, audio y vídeo que no encaja en las bases de datos estándar.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede analizar documentos, redes sociales y comentarios de los consumidores para extraer sentimientos, resumir materiales e identificar elementos esenciales. Estas funciones hacen posible los chatbots, los asistentes virtuales y la clasificación de contenidos, lo cual mejora la comunicación y los flujos de trabajo de la empresa.
La IA permite el reconocimiento facial, la identificación de objetos y la sinopsis de vídeos para vigilancia, imágenes de diagnóstico clínico y control de contenidos. Las mismas técnicas traducen las palabras habladas a texto, lo que permite la transcripción automática y el reconocimiento de voz, y analizan el tono vocal para obtener información emocional.
La IA también es ideal para organizar vínculos entre conceptos y extraer metadatos de material desestructurado a fin de crear gráficos de conocimiento. Estas estrategias aumentan la capacidad de búsqueda y permiten que los motores de búsqueda semántica obtengan resultados más precisos y contextuales. Los datos desestructurados se utilizan para adaptar las recomendaciones en función de las preferencias del usuario, las reseñas y las cargas multimedia.
La IA ayuda a diagnosticar y tratar a los pacientes extrayendo información de imágenes de diagnóstico y artículos clínicos. El software de análisis de soporte al cliente examina los registros de chat para encontrar tendencias de comentarios y mejorar el servicio. El análisis predictivo aprovecha las técnicas de IA para revelar tendencias y anomalías que ayudan en la detección de fraudes y en la toma de decisiones de análisis de mercado. La IA detecta sesgos textuales y visuales y supervisa los datos de comunicación para detectar infracciones normativas, mejorando el cumplimiento y la ética. Estas aplicaciones promueven los estándares y la equidad, ayudando así a la IA a obtener información significativa que permite a las empresas diseñar planes de acción e impulsar la innovación.
HPE y datos desestructurados
HPE ofrece una variedad de productos y servicios para los datos desestructurados, entre los que se incluyen:
- HPE Alletra Storage MP X10000: una rápida solución de almacenamiento de datos en forma de objetos que libera el poder de tus datos desestructurados con almacenamiento de objetos escalable, de alto rendimiento y fácil de gestionar para impulsar la innovación y acelerar el tiempo de obtención de beneficios.
- HPE Greenlake for File Storage: una solución de almacenamiento de datos en forma de archivos que acelera la IA y otras cargas de trabajo con uso intensivo de datos con rendimiento empresarial, simplicidad y eficiencia mejorada, todo a escala de IA. Ofrece una experiencia HPE GreenLake global para el almacenamiento y la gestión de datos de archivos.
- HPE Ezmeral: una plataforma integrada para procesar y analizar datos desestructurados. Admite arquitecturas de lagos de datos, análisis avanzados y flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que facilita la extracción de información útil de diversas fuentes, como texto, imágenes y datos de vídeo.
- HPE GreenLake: con su modelo como servicio, HPE GreenLake ofrece soluciones de nube escalables para gestionar datos desestructurados. Incluye almacenamiento, análisis y servicios de procesamiento impulsados por la IA, lo que proporciona a las empresas una forma flexible y rentable de manejar sus datos.
- HPE AIOps con Data Services Cloud Console: un plano de control de gestión unificado que incluye análisis predictivos impulsados por la IA para gestionar y optimizar datos estructurados. Ayuda a las empresas a garantizar la fiabilidad, el rendimiento y la eficiencia de sus sistemas de almacenamiento de datos al identificar y resolver de forma proactiva problemas potenciales.
- HPE StoreOnce: proporciona protección de datos integral para datos desestructurados a través de unas capacidades de copia de seguridad, recuperación y deduplicación eficientes. Su cifrado y sus controles de acceso integrados garantizan la seguridad e integridad de la información confidencial.
- Alianzas de HPE con ecosistemas de IA: HPE colabora con marcos de inteligencia artificial líderes como Apache Hadoop, TensorFlow o Spark para mejorar sus plataformas. Estas alianzas permiten a las empresas crear modelos de IA avanzados para aplicaciones como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural e información sobre los clientes.
La línea de productos y las alianzas de HPE ofrecen soluciones globales para almacenar, gestionar, analizar y proteger datos desestructurados, lo que permite a las empresas maximizar el valor de sus datos.
Datos desestructurados frente a datos estructurados
Características | Datos desestructurados | Datos estructurados |
|---|---|---|
| Formato | Carecen de un formato o estructura organizativa predefinidos | Organizados en un esquema predefinido (por ejemplo, filas y columnas en una base de datos) |
| Almacenamiento | Almacenados en lagos de datos, bases de datos NoSQL o sistemas de almacenamiento de archivos u objetos | Almacenados en bases de datos relacionales (por ejemplo, SQL) |
| Ejemplos |
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| Consultas | Requieren un sistema de almacenamiento de archivos u objetos y herramientas especializadas como IA, PLN o aprendizaje automático para su análisis | Ofrecen facilidad para realizar consultas mediante SQL o herramientas similares |
| Volumen | Generalmente de mayor tamaño y con un crecimiento rápido en cantidad de archivos u objetos | Generalmente más pequeños y manejables |
| Análisis | Requieren técnicas de análisis avanzadas, incluidas inteligencia artificial y aprendizaje automático | Fáciles de analizar con herramientas de inteligencia empresarial convencionales |
| Aplicaciones | Análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes, análisis de vídeo, previsión de tendencias | Informes financieros, gestión de inventarios, bases de datos operativas |
| Flexibilidad | Muy flexibles: pueden manejar formatos de datos diversos y en evolución | Inflexibles: los cambios de esquema requieren ajustes significativos |
| Fuentes de datos | Plataformas de redes sociales, dispositivos IoT, correos electrónicos, contenido multimedia | Sistemas transaccionales, encuestas estructuradas |
Preguntas frecuentes sobre datos desestructurados
¿Qué son los datos desestructurados?
Los datos desestructurados son información que no sigue un esquema o formato predefinido, lo que dificulta su almacenamiento en filas y columnas. Los ejemplos incluyen imágenes, vídeos, correos electrónicos, documentos, lecturas de sensores y contenido de redes sociales.
¿En qué se diferencian los datos desestructurados de los estructurados?
Los datos estructurados se organizan en bases de datos con campos y formatos claros. Los datos desestructurados carecen de una organización consistente, por lo que requieren herramientas avanzadas como la IA y el aprendizaje automático para analizarlos de manera efectiva.
¿Por qué son importantes los datos desestructurados?
Los datos desestructurados representan más del 80 % de los datos empresariales y, a menudo, contienen información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y las operaciones. Tener la capacidad de aprovechar estos datos desestructurados es fundamental para el análisis, la IA y las ventajas competitivas.
¿Cuáles son algunos ejemplos de datos desestructurados?
Algunos ejemplos de datos desestructurados incluyen: correos electrónicos, transcripciones de chats, archivos PDF, fotos, imágenes médicas, grabaciones de vídeo, flujos de datos de dispositivos IoT y publicaciones en redes sociales.
¿Cómo se almacenan los datos desestructurados?
En general, los datos desestructurados se almacenan en almacenamiento de objetos, lagos de datos y bases de datos NoSQL modernas, que pueden escalar fácilmente y procesar diversos formatos.
¿Cómo analizar datos desestructurados?
Las técnicas para analizar datos desestructurados incluyen el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión artificial, la conversión de voz a texto y el reconocimiento de patrones impulsado por IA para extraer significado e información.
¿Cuáles son los desafíos de los datos desestructurados?
Los desafíos de los datos desestructurados incluyen su rápido crecimiento, la dificultad para indexar y buscar, mayores costes de almacenamiento (a menos que los datos estén organizados eficazmente por niveles) y que pueden presentar riesgos de seguridad y cumplimiento si no se controlan.
¿Cómo se utilizan los datos desestructurados en la IA y el aprendizaje automático?
Los modelos de IA se basan en datos desestructurados (texto, imágenes, audio, vídeo) para entrenar modelos, impulsar la IA generativa y mejorar aplicaciones como chatbots, detección de fraude y motores de recomendación.
¿Se pueden combinar datos estructurados y desestructurados?
Sí. Muchas organizaciones integran datos estructurados y desestructurados en lagos de datos o plataformas de análisis modernas para lograr una visión más completa de las operaciones y la actividad de los clientes.