¿Qué son los datos?

Hay muchos tipos de datos, y comprenderlos nos ayuda a entender cómo se crea y se utiliza la información.

Datos estructurados: Los datos estructurados encajan perfectamente en tablas o bases de datos. Incluyen cifras de una hoja de cálculo, registros de clientes, listas de inventario o transacciones financieras. Al seguir un formato coherente, los datos estructurados son predecibles, están bien organizados y son fáciles de analizar.

Datos semiestructurados: Los datos semiestructurados presentan cierta organización, pero no siguen un modelo estricto. Los correos electrónicos, los archivos XML y JSON, los registros de eventos y las lecturas de los sensores se encuentran en este espacio intermedio. La estructura ayuda a orientar la interpretación, pero el formato sigue siendo lo suficientemente flexible como para recoger una amplia variedad de información.

Datos no estructurados: Los datos no estructurados no encajan en filas y columnas. Algunos ejemplos habituales son los documentos de texto, las imágenes, los vídeos, los archivos de audio, las publicaciones en redes sociales y los archivos PDF escaneados. Aunque su procesamiento puede resultar más complicado, los datos no estructurados suelen contener un contexto muy rico que revela su significado una vez analizados a gran escala.

Datos cualitativos: Los datos cualitativos recogen descripciones, observaciones y experiencias. Nos ayudan a comprender el "porqué" que hay detrás de los comportamientos a través de entrevistas, respuestas abiertas a encuestas, notas de investigación o conversaciones de soporte. Este tipo de datos aporta profundidad y matices a la toma de decisiones.

Datos cuantitativos: Los datos cuantitativos se centran en los números, los recuentos y las mediciones. Las cifras totales de ventas, el tráfico del sitio web, las notas de los exámenes y las lecturas de temperatura entran todas en esta categoría. Su coherencia permite realizar comparaciones, cálculos y análisis estadísticos.

En conjunto, este tipo de datos constituyen la base de casi todos los procesos digitales actuales, como el funcionamiento de los motores de búsqueda y el soporte de los sistemas asistidos por IA que nos ayudan a resolver problemas complejos.

Los datos se generan prácticamente en todas partes. Los datos los recopilan personas, dispositivos y sistemas mientras llevamos a cabo nuestras actividades cotidianas: escuchar música en streaming, pedir comida o consultar el tiempo. Cada interacción genera información que puede recopilarse, almacenarse y utilizarse para mejorar el funcionamiento de las cosas.

Las organizaciones recopilan datos de numerosas fuentes, entre las que se incluyen:

• Aplicaciones: Las aplicaciones de uso diario recopilan datos sobre los patrones de uso, las preferencias y las interacciones, lo que contribuye a mejorar las experiencias y los servicios.
• Sensores y dispositivos conectados: Los termostatos inteligentes, los dispositivos portátiles, los equipos industriales y otros dispositivos del Internet de las cosas (IoT) generan flujos continuos de datos en tiempo real.
• Transacciones: Las compras, la actividad de las cuentas, las reservas y las transacciones financieras generan registros detallados que reflejan el funcionamiento de las personas y los sistemas.
• Encuestas y formularios: Las respuestas recabadas de clientes, empleados o participantes en estudios de investigación proporcionan información estructurada y comentarios directos.
• Registros y actividad del sistema: Los sitios web, los servidores y los sistemas de software recopilan registros de eventos que muestran el rendimiento, los errores y las tendencias operativas.

Una vez recopilada, esta información se introduce en sistemas diseñados para organizarla y almacenarla:

• Las bases de datos almacenan datos estructurados en filas y columnas para permitir un acceso rápido y fiable.
• Los almacenes de datos recopilan información de toda la organización para facilitar la creación de informes y el análisis.
• Los lagos de datos almacenan enormes volúmenes de datos sin procesar y de diversa índole —tanto estructurados como no estructurados— que los equipos pueden explorar de múltiples formas.
• Los almacenes de lago de datos combinan las capacidades de un lago de datos y un almacén de datos, lo que permite almacenar y analizar datos estructurados y no estructurados.

Almacenar los datos de forma segura y eficiente permite extraer información útil de ellos, compartir conocimientos y generar valor. Ya sea en servidores locales o en la nube, el almacenamiento de datos permite convertir momentos puntuales de información en información duradera.

Los datos están presentes en casi todos los ámbitos de la vida moderna e influyen en la forma en que las personas, las organizaciones y las comunidades toman decisiones. En todos los sectores, convierten la información en acción y nos ayudan a afrontar los cambios con confianza.

• Empresa: Los datos contribuyen a mejorar la experiencia de los clientes y a aumentar la eficiencia de las operaciones. Destacan los patrones de compra, muestran dónde se producen ralentizaciones en los procesos y ayudan a los equipos a planificar con claridad.
• Sanidad: Los datos mejoran el diagnóstico y la atención sanitaria. Facilitan la detección precoz, ayudan a personalizar el tratamiento y ofrecen a los médicos una visión más clara de la evolución del paciente.
• Educación: Los datos ayudan a profesores y alumnos a comprender los patrones de aprendizaje. Muestran en qué ámbitos podría ser necesario prestar apoyo y ayudan a los centros educativos a diseñar programas que se adapten a las necesidades cambiantes.
• Medioambiente: Los datos recogen información sobre los patrones climáticos, el consumo energético, las condiciones meteorológicas y los recursos naturales. Esta información ayuda a las comunidades a planificar de forma responsable y a proteger los ecosistemas.
• Manufactura: Los datos permiten llevar a cabo un mantenimiento predictivo mediante la supervisión del rendimiento de los equipos. Ayuda a los equipos a resolver los problemas antes de que perturben la producción o afecten a la seguridad.
• Venta directa: Los datos revelan el comportamiento y las preferencias de los clientes. Sirve de guía para la planificación de productos, las decisiones sobre la distribución de las tiendas, las experiencias digitales y las recomendaciones personalizadas.
• Finanzas: Los datos permiten detectar el fraude en tiempo real y contribuyen a reducir el riesgo. Ayuda a las entidades financieras a detectar actividades inusuales y a actuar ante ellas.

Estos ejemplos muestran cómo los datos aportan claridad a los sistemas complejos. Ya sea para optimizar una cadena de suministro o para detectar los primeros indicios de fenómenos meteorológicos extremos, los datos nos ayudan a comprender lo que está sucediendo y a actuar con determinación.

Un enfoque reflexivo en materia de datos ayuda a las organizaciones a generar confianza, mejorar la calidad de la información y crear valor a largo plazo. Estas buenas prácticas facilitan una toma de decisiones más clara y ayudan a los equipos a sacar más partido a la información de la que ya disponen.

• Empieza con objetivos claros. Define qué es lo que quieres comprender o mejorar antes de recopilar o analizar datos. Una intención clara ayuda a orientar todo el proceso.
• Prioriza la calidad de los datos. Una información coherente, precisa y bien actualizada permite obtener conocimientos más sólidos.
• Utiliza criterios coherentes. Los formatos comunes, las convenciones de nomenclatura y las prácticas de gobernanza facilitan la organización, el intercambio y la interpretación de los datos entre los distintos equipos.
• Acaba con los silos. La integración de la información de distintos sistemas permite obtener una visión más completa de lo que está sucediendo y favorece una mejor colaboración.
• Proteger la información confidencial. Unas prácticas sólidas en materia de seguridad y privacidad contribuyen a proteger los datos y a mantener la confianza de los clientes, socios y empleados.
• Haz que los datos sean fáciles de encontrar e interpretar. Una documentación clara, herramientas intuitivas y paneles compartidos ayudan a las personas a trabajar con confianza.
• Planifica para escalar. A medida que aumentan los datos, también lo hacen las necesidades de almacenamiento y procesamiento. Las herramientas modernas y las plataformas basadas en la nube ayudan a gestionar una complejidad cada vez mayor.

En conjunto, estas prácticas sientan las bases para un uso responsable y eficaz de los datos, un uso que evoluciona al ritmo de tu organización y que respalda la innovación futura.

Los datos siguen cobrando cada vez más importancia a medida que los sistemas asistidos por IA, los modelos de aprendizaje automático y los dispositivos conectados se van integrando en nuestra vida cotidiana. Estas tecnologías se basan en una información clara y bien administrada para reconocer patrones, respaldar la toma de decisiones y ayudar a las personas a trabajar con mayor confianza.

A medida que las organizaciones generen conjuntos de datos cada vez más grandes y variados, la atención se centrará en facilitar el acceso a esa información, así como su comprensión y su uso responsable. La democratización de los datos está permitiendo que cada vez más personas trabajen directamente con la información, sin necesidad de contar con conocimientos técnicos avanzados. Los datos sintéticos están abriendo nuevas oportunidades para entrenar y probar modelos cuando los datos reales son escasos o confidenciales. Además, las tecnologías que mejoran la privacidad están reforzando la seguridad, lo que permite a los equipos colaborar al tiempo que protegen la información confidencial.

Cuando los datos se recopilan de forma reflexiva, se gestionan de forma segura y se utilizan con un objetivo concreto, se convierten en la base de la innovación que permite tomar decisiones más acertadas en el presente y prepara a las organizaciones para lo que está por venir.