Datos semiestructurados: retos y soluciones

En estos tiempos, el rápido crecimiento del flujo de datos que rodea a las empresas modernas exige estrategias de procesamiento adaptadas con precisión. Además de los formatos no estructurados, los datos semiestructurados también pueden convertirse en un reto, sobre todo si están menos estructurados de lo que se suponía al principio de un proyecto. En este artículo, examinamos las características especiales de esta forma mixta de datos y mostramos posibles soluciones para tratarlos.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados son aquellos que carecen de orden tabular pero poseen una estructura jerárquica básica gracias a determinadas marcas. En principio, esto permite la categorización y el tratamiento posterior, pero las bases de datos relacionales no pueden utilizarse debido a la falta de estructura. Así pues, los datos semiestructurados eluden en cierta medida el sistema de categorías, a menudo binario, que suele aplicarse a los datos. Definir primero las dos formas más comunes de datos puede ayudar a diferenciar y comprender mejor esta forma híbrida:

Datos estructurados se organiza de forma específica y coherente, por lo que sigue una lógica continua. Las partes individuales de los datos suelen asignarse a variables o campos de entrada para que puedan almacenarse de forma ideal en bases de datos y tablas. De este modo, resulta especialmente fácil acceder a información específica, como números de clientes, detalles de contratos o contenido de facturas. Además, los datos estructurados constituyen la base ideal para el procesamiento posterior basado en IA. Los algoritmos de aprendizaje automático necesitan este orden matemático en la información para analizarla de la mejor manera posible.

Datos no estructurados en cambio, no tiene ningún orden y ni siquiera tiene por qué estar en formatos de archivo similares. Esto dificulta enormemente el análisis y el tratamiento de los datos. Por lo tanto, lo primero que se suele hacer es crear una estructura básica necesaria antes de poder adquirir conocimientos a partir de los datos.

Datos semiestructurados ya está un paso más cerca de obtener este conocimiento. Mediante diversos metadatos y etiquetas, se pueden construir determinadas jerarquías o separar elementos semánticos. En principio, esto facilita el tratamiento posterior, pero para el almacenamiento en los típicos, por ejemplo Bases de datos SQL es necesaria una estructura relacional. Los datos semiestructurados también se entienden a veces como un subtipo de datos estructurados, ya que tienen al menos un mínimo de orden básico debido a las marcas. Sin embargo, considerar esta forma híbrida como un tipo de datos independiente puede evitar irritaciones y deja claro que es necesario un tratamiento especial al procesarlos.

Ejemplos de datos semiestructurados

La creación de Internet ha dado lugar a numerosos formatos de datos semiestructurados, lo que ha modificado enormemente la informática, hasta entonces muy orientada a las bases de datos. Las fuentes más frecuentes son:

• Correos electrónicos
• Páginas web
• Contenido de las redes sociales
• Documentos de Word (con etiquetas)
• Archivos ZIP
• Archivos binarios (por ejemplo, .exe, .bin)

Además, dos formatos de datos concretos son tan populares precisamente porque permiten almacenar datos semiestructurados y posibilitan un uso correspondientemente versátil. Sin embargo, en los últimos veinte años se ha producido una importante redistribución de esta popularidad.

XML

XML (Extendable Markup Language) sirve para almacenar casi cualquier dato. Como lenguaje de marcado, permite en particular estructurar y dar formato al texto dotándolo de las etiquetas adecuadas. Por un lado, esto facilita el procesamiento mecánico; por otro, el formato es legible por el ser humano. Por estas razones, XML aparece en un gran número de procesos empresariales, pero debe tratarse con cautela en función del grado de estructuración.

JSON

Lo mismo ocurre con el formato de datos estándar abierto JSON (JavaScript Object Nation). Sirve principalmente como formato de intercambio para datos semiestructurados de las fuentes más diversas. Por regla general, las API REST, especialmente flexibles, sirven de interfaz. Dado que JSON está basado puramente en texto, puede utilizarse para comunicarse fácilmente entre varios servidores, navegadores web y aplicaciones corporativas. Sin embargo, esto distribuye fácilmente por toda la empresa una forma de datos mixta un tanto engañosa, lo que puede dar lugar a diversos problemas. Uno de los conceptos erróneos más comunes es que todas las estructuras de datos JSON son iguales simplemente porque siguen el mismo formato.

Retos del híbrido de datos

Los datos semiestructurados tienen algunas ventajas, sobre todo por su flexibilidad. Por ejemplo, su orden puede modificarse fácilmente y admiten usuarios sin conocimientos de SQL. Sin embargo, las empresas pagan un alto precio por ello, que se manifiesta en el riesgo y la propensión a errores de esta tipología de datos. Mientras que los datos estructurados son uno de los recursos más importantes, ya que mantienen unidas las consultas SQL y proporcionan información fiable a las herramientas de inteligencia empresarial, los datos semiestructurados pueden alterar este orden de forma impredecible. Esto resulta especialmente evidente en tres retos:

Integración de datos

La integración de datos semiestructurados en un entorno basado en bases de datos puede resultar problemática debido a la falta de estructura relacional. Lo mismo ocurre con los intentos de insertarlos en tablas. Especialmente las infraestructuras construidas tradicionalmente apenas están preparadas para este tipo de datos poco convencionales. Además, el intento de mezclarlos con datos estructurados o formatos diferentes puede provocar distorsiones considerables.

Calidad de los datos

Los datos semiestructurados suelen ser incompletos e incoherentes por falta de orden. Además, se producen con regularidad errores causados por la introducción manual. Limpiar estos puntos débiles y extraer el valioso contenido de los datos plantea importantes problemas a las empresas.

Seguridad de los datos

También existe cierto riesgo en términos de ciberseguridad y cumplimiento de la normativa. Los mecanismos de protección como los cortafuegos funcionan mejor con los datos estructurados, ya que se comportan de forma estática y facilitan las restricciones de acceso basadas en roles. Los datos semiestructurados, en cambio, pueden adoptar formas imprevisibles y estar plagados de enlaces inseguros. Esto dificulta el seguimiento y el cumplimiento de normativas como el GDPR o la CCPA.

Así es el tratamiento de datos

Mientras tanto, sin embargo, los datos semiestructurados ya no son un fenómeno nuevo y las modernas tecnologías de la información pueden contrarrestarlo con soluciones muy desarrolladas:

Análisis basados en IA: Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar datos semiestructurados para extraer y ordenar partes relevantes de los mismos. Un campo especialmente amplio es el procesamiento del lenguaje natural, que es la base de la mayoría de los formatos semiestructurados. Mediante Procesamiento del lenguaje natural (PLN) por ejemplo, el texto se descompone en unidades semánticas que pueden codificarse matemáticamente y, por tanto, registrarse automáticamente. Lo siguiente también funciona de forma similar Comprensión del lenguaje natural (NLU)salvo que esta tecnología permite un análisis semántico más profundo mediante la búsqueda de palabras clave.

Otro enfoque es el basado en la IA Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Se centra en el reconocimiento visual de letras individuales, que se emparejan con datos de entrenamiento mediante redes neuronales. Por último, pero no menos importante, los clasificadores de IA que se basan en principios probabilísticos como. Bayes ingenuo Clasificar objetos en categorías, utilizar para analizar datos semiestructurados. Un ejemplo típico son los filtros de spam de correo electrónico.

Bases de datos NoSQL: A diferencia de las bases de datos relacionales, están especialmente diseñadas para almacenar datos semiestructurados. No necesitan un esquema fijo y pueden procesar una gran variedad de formatos de datos. También permiten una alta disponibilidad y escalabilidad, lo que posibilita el tratamiento de datos en tiempo real.

Lagos de datos: Se trata de entornos de almacenamiento especialmente eficaces que pueden albergar cantidades inmensas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. En este caso tampoco es necesario un esquema rígido, sino que se trata de una caché que guarda los datos hasta que se les da la forma adecuada, por ejemplo, con herramientas de procesamiento.

Herramientas de gobernanza de datos: Existen herramientas para clasificar, seguir y gestionar las políticas de datos. Gracias a ellas es posible tanto aumentar la calidad de los datos como garantizar una mayor seguridad al tratar con datos semiestructurados.

Procesar datos semiestructurados con Konfuzio

Como software de IDP centrado en los datos, Konfuzio combina las técnicas de tratamiento mencionadas y algunos de los métodos de IA más sofisticados para garantizar el tratamiento más holístico y fiable de los datos. Se centra especialmente en el tratamiento automatizado de documentos, que a menudo contienen datos semiestructurados o incluso no estructurados.

Automatización de documentos

Con la ayuda de la IA de documentos de Konfuzio, se pueden leer automáticamente diversos documentos de cualquier estructura. En concreto, se utiliza la IA óptico-semántica, que combina OCR, PNL y visión por ordenador. Gracias a los diferentes enfoques de estas tecnologías individuales, Konfuzio también captura documentos heterogéneos y complejos con precisión y extrae todos los datos relevantes. A continuación, estos datos pueden utilizarse en formatos estructurados y, por ejemplo, introducirse en el sistema ERP o CRM de la propia empresa. De este modo, los datos semiestructurados pasan de ser una peligrosa variable perturbadora a un valioso recurso que puede utilizarse para tomar decisiones bien fundamentadas.

Control total de datos

Konfuzio asegura el cumplimiento de las normas de seguridad en todo momento y lo garantiza mediante actualizaciones periódicas cuando la plataforma se implanta a través de la nube. Esto asegura una disponibilidad sin fisuras y el acceso a la API a través de cualquier navegador. Los Data Lakes también pueden conectarse de este modo, por ejemplo, para permitir un almacenamiento flexible de los datos. Al utilizar Konfuzio, los datos nunca abandonan el espacio jurídico europeo. Para un mayor control de los datos, la plataforma también puede funcionar in situ a través de sus propios servidores.

Perspectivas: Grandes modelos lingüísticos

Los LLM son un enfoque de solución especialmente actual y prometedor. Se entienden como grandes modelos lingüísticos que han sido sometidos a un preentrenamiento con inmensas cantidades de texto. Los LLM pueden ajustarse para tareas concretas, por ejemplo, para procesar datos semiestructurados. Con este fin, un equipo de investigadores de Stanford y Cornell ha desarrollado un Método desarrollado para aumentar significativamente la calidad de la inferencia en el proceso. La particularidad: a diferencia de otros intentos, la estrategia promete una reducción de costes de ¡110 veces!

El núcleo del proyecto es una elaborada herramienta de síntesis de código que identifica y aplica un esquema adecuado para documentos heterogéneos. Para ello, sólo analiza fragmentos del documento correspondiente mediante un LLM. Su alto grado de flexibilidad evita suposiciones simplificadoras y, por tanto, errores típicos durante la extracción de datos. Además, dado que el concepto puede modificarse en principio, podría convertirse en el futuro en la estrategia más importante para tratar datos semiestructurados.

Conclusión

Los datos semiestructurados plantean problemas a las empresas por su imprevisibilidad. Las bases de datos clásicas carecen de orden relacional y el grado de estructuración existente en forma de etiquetas puede variar enormemente. Esto complica la integración de los datos, reduce su calidad y puede acarrear problemas de seguridad. Las soluciones modernas se centran sobre todo en el uso flexible de la inteligencia artificial. Con técnicas como el reconocimiento óptico de caracteres o la PNL, se pueden extraer datos relevantes de formatos semiestructurados y seguir procesándolos. Este enfoque encuentra todo su potencial en el entorno de software Konfuzio en combinación con tecnologías versátiles, con la máxima seguridad de los datos.