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La información es un recurso muy valioso hoy en día para las empresas por lo que utilizan diferentes herramientas y procesos para almacenarlos, organizarlos y analizarlos, con el fin de obtener valor de ellos.
Esta información se puede encontrar en forma de datos estructurados y no estructurados, siendo mucho más sencillo obtener conocimiento y valor de los datos estructurados al disponer de una configuración definida.
Los datos estructurados o structure data son los que se utilizan normalmente en bases de datos relaciones, como por ejemplo en bases MySQL de un sitio web o app móvil. Este tipo de datos se suelen almacenar y mostrar en forma de filas y columnas, y son fácilmente ordenables y procesados por diversas herramientas.
En los datos estructurados toda la información se encuentra bien organizada y etiquetada, lo que permite acceder a ella de forma rápida y simple.
En un sitio web los datos estructurados pueden marcarse para que los bots de los motores de búsqueda puedan identificarlos y comprenderlos de forma sencilla. Para realizar este marcado es necesario bloques de código (JSON-LD) o códigos de etiqueta y descripciones como RDFa y microdatos. La propia Google recomienda que el marcado de datos estructurados se realice mediante JSON-LD, pues esto facilita el trabajo de rastreo, indexado y clasificación de sus Google bots.
Una estructura de datos en programación es una manera de organizar la información en una computadora, celular o dispositivo electrónico para que pueda ser gestionada de forma óptima.
Estructurar los datos en computación es una práctica muy útil para trabajar con la información, existiendo distintos tipos de estructuras como arrays, estructura binaria, en forma de pila o de cola, entre otras.
Los datos no estructurados o unstructured data no tienen una estructura interna identificable, ya que se trata de una enorme cantidad de información que está desorganizada y que carece de valor hasta que es tratada y gestionada de forma adecuada.
Veamos cuáles son las principales diferencias que existen entre los datos estructurados y los datos no estructurados.
Los datos estructurados se utilizan para poder acceder a la información de forma mucho más rápida y sencilla, gracias a una estructura definida y al uso de índices. Las bases de datos relacionales son utilizadas en muchos servicios y aplicaciones que utilizamos en el día a día, como por ejemplo al realizar una búsqueda en una página web, al añadir un artículo al carrito de compra de un eCommerce, o al enviar los datos de registro de un formulario web.
Uno de los principales usos de los datos estructurados se encuentra en el SEO. Marcar ciertos datos de una página como datos estructurados facilita que los bots de Google y otros motores de búsqueda comprendan mejor su significado, y por lo tanto, que puedan indexarlos de forma correcta en sus bases de datos.
Los datos estructurados para el SEO son un elemento fundamental porque facilitan que una web aparezca de forma resaltada en los resultados de búsqueda de Google. En las SERPs, Google muestra muchas veces en las primeras posiciones, información de forma destacada como listas, productos, imágenes, vídeos y contenido similar, correspondiendo de forma precisa a la intención de búsqueda de los usuarios. Para aparecer en estos extractos enriquecidos o rich snippets de Google, es necesario que la web marque algunos datos como estructurados.
La estructura de datos de una base de datos relacional divide la información en tablas que están compuestas por columnas y registros. Este tipo de bases de datos gestionan datos estructurados y son las más habituales en la programación y desarrollo web.
Para el big data y la business intelligence los datos no estructurados son más interesantes, sobre todo porque son mucho más abundantes, y conseguir extraer información útil de ellos otorga ventajas competitivas a las empresas.
Los datos estructurados nos facilitan muchas de las tareas que realizamos en el día a día con nuestros computadores, celulares y otros dispositivos.
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