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Gestión de datos no estructurados

Ana Canteli

Escrito por Ana Canteli en marzo 04, 2024

En el entorno empresarial actual, la capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos se ha convertido en un pilar fundamental para posibilitar la toma de decisiones basadas en datos. La necesidad de trabajar con sistemas de gestión que garanticen la seguridad de la información, así como la calidad y confidencialidad de los datos, es más apremiante que nunca. Hoy en día, las empresas deben ser lo suficientemente versátiles como para ser capaces de trabajar tanto con fuentes de datos estructuradas, como de gestionar datos no estructurados.

OpenKM: Una Solución Integral para la Gestión de Datos No Estructurados

El software de gestión documental OpenKM ofrece una amplia gama de características y funcionalidades que lo convierten en una herramienta valiosa para la gestión de datos no estructurados. Con su KEA (Keyphrase Extraction Algorithm), multitud de extractores de texto, motor OCR zonal e integración con IA (incluyendo ChatGPT y Amazon), OpenKM proporciona capacidades avanzadas para organizar, analizar y aprovechar datos no estructurados de manera eficiente y efectiva. En este post explicaremos todos estos conceptos mostrando el alcance de OpenKM como herramienta de gestión de datos estructurados y no estructurados.

¿Qué es la Gestión de Datos No Estructurados?

La gestión de datos no estructurados se refiere al proceso de organizar, almacenar y analizar información que no se ajusta a un formato predefinido o esquema. Esto incluye una variedad de tipos de datos, como texto sin formato, imágenes, audio, video, publicaciones en redes sociales y más. A diferencia de los datos estructurados que se almacenan en bases de datos relacionales o almacenes de datos, los datos no estructurados no siguen un formato uniforme y pueden ser más difíciles de analizar y procesar.

Problemas y Desafíos

La gestión de datos no estructurados plantea una serie de desafíos únicos, especialmente en términos de clasificación y búsqueda de información. Mientras que en los datos estructurados la clasificación puede ser relativamente sencilla debido a la organización predefinida de los datos en tablas y campos - como en las hojas de cálculo -, en los datos no estructurados la clasificación puede ser un desafío. El texto no estructurado, por ejemplo, puede contener una amplia variedad de asuntos y temas, lo que dificulta la clasificación automatizada.

Además, a la hora de buscar información, los datos no estructurados pueden plantear problemas debido a la falta de etiquetas y metadatos claros. Esto puede dificultar la recuperación precisa de información relevante y hacer que sea más difícil encontrar lo que se necesita en grandes volúmenes de datos no estructurados.

Calidad e Integridad de los Datos No Estructurados

La calidad de los datos no estructurados se refiere a la precisión, coherencia y confiabilidad de la información contenida en ellos. Esto puede variar ampliamente dependiendo de la fuente y el proceso de captura de los datos. Por ejemplo, el texto no estructurado puede contener errores ortográficos, gramaticales o inexactitudes en la información.

La integridad de los datos no estructurados se refiere a la garantía de que los datos sean completos, precisos y consistentes a lo largo del tiempo y entre diferentes fuentes. Esto es crucial para garantizar la fiabilidad de la información y la toma de decisiones basada en datos.

Privacidad y Cumplimiento Normativo

La privacidad de los datos no estructurados es una preocupación importante, especialmente en el contexto de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) en Estados Unidos. Estas regulaciones establecen estándares estrictos para proteger la privacidad y seguridad de la información personal, incluida la información contenida en datos no estructurados.

El GDPR, por ejemplo, requiere que las organizaciones cumplan con ciertos requisitos en cuanto a la gestión de datos y protección de datos, incluidos los datos no estructurados. Esto incluye garantizar la seguridad de los datos, obtener el consentimiento adecuado de los individuos afectados y cumplir con las regulaciones de notificación en caso de una violación de seguridad.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Rol de la Inteligencia Artificial

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial (IA) desempeñan un papel fundamental en la gestión de datos no estructurados. Estas tecnologías permiten la extracción de información, la clasificación de documentos, el análisis de sentimientos en publicaciones en redes sociales, la traducción automática, entre otras funcionalidades.

Por ejemplo, los algoritmos de NLP pueden ser utilizados para analizar texto no estructurado y extraer información relevante, como nombres de personas, fechas, ubicaciones, etc. La IA también puede ser utilizada para automatizar procesos de clasificación y búsqueda de información en grandes conjuntos de datos no estructurados.

Ejemplos de Aprendizaje Automático en la Gestión de Datos No Estructurados

El aprendizaje automático se utiliza en una variedad de aplicaciones para la gestión de datos no estructurados. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para clasificar automáticamente documentos, analizar sentimientos en publicaciones en redes sociales, reconocer objetos en imágenes, traducir texto de un idioma a otro, entre otras tareas.

En conclusión, OpenKM puede ser una herramienta útil para la gestión de datos no estructurados, ya que cuenta con capacidades avanzadas de procesamiento de datos, análisis de texto y almacenamiento en la nube. Su integración con tecnologías de IA y aprendizaje automático amplía aún más su utilidad y lo convierte en una solución integral para las necesidades de gestión de datos no estructurados de las organizaciones. Solicite una prueba gratuita.

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