Aunque no siempre se hace una mención clara a los datos no estructurados, este tipo de información es de gran importancia para las organizaciones, ya que les aportan una amplia variedad de oportunidades en muchos ámbitos.
Teniendo en cuenta que se trata de datos cualitativos, la información no estructurada puede ayudar a las empresas a comprender mejor su negocio, pero también a descubrir con mayor precisión las intenciones de sus clientes y los cambios en el mercado, ayudándoles a optimizar sus experiencias de usuario.
Este tipo de datos incluyen información proveniente de múltiples fuentes, que van desde correos electrónicos hasta archivos multimedia y el contenido que se publica en redes sociales. Otro factor diferencial importante es que estos datos no se organizan de manera predefinida, tal y como ocurre en una base de datos tradicional, lo que los hace distintos de los datos estructurados. Esto representa un gran desafío para las organizaciones en términos de gestión y aprovechamiento.
Estructurar los datos no estructurados
Por ejemplo, imaginemos una situación típica en una empresa. Lo más habitual es que se encuentren ante un mar de datos no estructurados, que están dispersos en diferentes sistemas y dispositivos, sin una clasificación clara ni un entendimiento completo de su contenido.
Este escenario no solo dificulta la capacidad para poder encontrar la información que realmente es relevante cuando se necesita, sino que también plantea toda una serie de riesgos relacionados con la seguridad y el cumplimiento normativo, especialmente si se tiene en cuenta la creciente preocupación que existe por la privacidad de la información.
La gestión efectiva de estos datos no estructurados resulta fundamental para que sea posible desbloquear su verdadero potencial. Proporciona la visibilidad necesaria para poder saber qué datos están disponibles, dónde se encuentran y quién tiene acceso a ellos. Esto es lo que, al final, permitirá a las organizaciones tomar decisiones más informadas sobre cómo almacenar, proteger y compartir su información.
La infraestructura inteligente ayuda a crear un tejido de datos único para cada organización en función de sus particularidades
Además, y esto es especialmente importante, facilita la identificación de aquellos datos que son redundantes, obsoletos o triviales (ROT, por sus siglas en inglés), lo que ayuda a reducir el almacenamiento innecesario y los costes asociados. De hecho, algunos analistas estiman que más del 30% de los datos no estructurados que las empresas almacenan son de este tipo. De este modo, al eliminar la basura digital, las empresas pueden optimizar sus recursos y mejorar la eficiencia operativa.
Pero la gestión de datos no estructurados va más allá de la limpieza y la organización. También implica la aplicación de políticas adecuadas relacionadas con la retención y el cumplimiento, políticas que permitan garantizar que los datos se manejen de acuerdo con las regulaciones y estándares de la industria. Esto resulta especialmente relevante en un escenario legal que cada vez es más complejo, y donde las multas por incumplimiento pueden ser realmente significativas.
Despliegue de tecnologías emergentes
La gestión efectiva de todos estos datos no estructurados resulta especialmente relevante para los procesos de innovación y la transformación digital de las empresas. En el momento en el que se tiene una comprensión clara de sus activos de datos, las organizaciones pueden desplegar tecnologías emergentes —tales como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning)— para extraer insights y tomar decisiones más inteligentes y ágiles.
Hay que tener en cuenta que el éxito de estas soluciones depende en gran medida de la calidad de los datos que las alimentan: de acuerdo con el informe Cloud Complexity 2024 de NetApp, hasta el 20% de las iniciativas de inteligencia artificial fracasan si no se cuenta con una infraestructura de datos inteligente. Esto es así porque los sistemas de IA necesitan un formato de datos que sea coherente, al menos para las tareas a gran escala.
En cualquier caso, aplicar esta deseada uniformidad es un reto cuando los datos de distintas fuentes son obstinadamente variados y difíciles de encajar en una estructura determinada.
Además, es preprocesamiento necesario para dar forma a los datos —a través de la eliminación de errores, de espacios no deseados y de valores atípicos—es un proceso que normalmente lleva mucho tiempo.
De esta forma, la infraestructura inteligente de datos ayuda a crear un tejido de datos único para cada organización en función de sus particularidades. Esto es la que va a permitir integrar y manejar los datos corporativos dentro de una experiencia unificada y conectada, sobre la cual la IA puede actuar.
Del mismo modo, la adopción y el aprovechamiento eficaz de la tecnología en la nube juegan un papel esencial, ya que ofrece una infraestructura flexible y escalable que mejora la eficiencia operativa y la innovación empresarial.
Apuesta por la sostenibilidad
La correcta gestión de los datos también puede ayudar a las empresas a reducir su huella de carbono: menos datos almacenados implica menos energía utilizada. Hoy en día, las empresas solo utilizan el 30% de los datos que almacenan y esto es un gran desperdicio digital.
Tanto es así que casi todos nuestros clientes ya operan en modelos híbridos, es decir, tienen los datos en sus propios datacenters y aplicaciones que ejecutan en uno o más entornos cloud. Para estas entidades, lo más importante es ser cada vez más eficientes, tanto en costes como en el propio tratamiento de los datos. Es ahí donde intentamos ayudarles a entender cómo utilizar sus datos, almacenarlos de forma más efectiva y gestionarlos entre esas distintas nubes y sus propios datacenters.
Lo que es evidente es que las organizaciones deben esforzarse por transformar la disrupción en oportunidad, en un nuevo escenario en el que prima la dependencia de los datos. De este modo, ser capaces de contar con una gestión excelente de los datos representa una enorme oportunidad para la competitividad empresarial. No dejarán de almacenar datos, pero sí buscarán el modo de hacerlo de manera más eficiente e inteligente.
