Datos estructurados13 min read

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¿Qué son datos estructurados?

Cuando hablamos de datos estructurados, nos referimos al tipo de información que generalmente se incluye en las bases de datos. Suelen ser archivos de texto con títulos, líneas y columnas. Son datos que la mayoría de las herramientas de minería de datos pueden organizar y analizar sin esfuerzo. Podría pensarse en un archivador impecablemente organizado, donde todo está etiquetado y es de fácil acceso.

Estos son algunas de los ejemplos de datos estructurados que se pueden encontrar en un blog:

  • Código html.
  • Códigos de los archivos pdf que contienes.
  • Códigos css para las etiquetas del diseño web.
  • Códigos php o javascript para las funciones interact

La mayoría de las empresas, probablemente, estarían familiarizadas con este tipo de información y ya lo estarían usando eficazmente, por lo que pasemos a considerar los datos no organizados.

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Ejemplos de datos estructurados

Datas estructuradas son creados por humanos y máquinas. Datos estructurados generados por computadoras existen muchos ejemplos, tales como los datos de POS como cantidad, barras códigos, así como las estadísticas de weblog. Para simplificar las cosas, definamos «datos» como «información», que cada individuo que trabaja con datos ha utilizado al menos una vez en su vida. Este es un ejemplo clásico de datos estructurados creados por personas y es más fácil de analizar que los datos no ordenados y no estructurados.

¿Qué son los datos semiestructurados?

Sus datos pueden no estar siempre organizados o desorganizados; Una categoría entre los datos no estructurados y semiestructurados son los datos parcialmente estructurados. Datas semiestructuradas son un tipo de información que presentan algunas características uniformes y definidas, por lo que no necesitan ni la rígida ni la necesaria para los datos relacionales bases. Los metadatos o etiquetas que son semióticos pueden usarse con datos estructurados para hacerlos más manejables; sin embargo, todavía existe cierta variabilidad e incompletitud.

Ejemplos de datos semiestructurados

Estructurados, semi-estructurados, no estructurados... ¿Cómo son tus datos?  - Think Big Empresas

Los archivos delimitados son un ejemplo de datos semiestructurados. Los archivos contienen componentes que pueden dividir los datas en jerarquías independientes.

La imagen, en las imágenes digitales, no tiene una estructura predeterminada en si misma; sin embargo, posee ciertos atributos estructurales que la hacen semiestructuradas. En los valores de color se puede ver claramente. Por ejemplo, si se toma una imagen de un teléfono inteligente, tiene atributos estructurados como la geoetiqueta, ID del aparato y sello de fecha y hora. Las imágenes pueden recibir etiquetas como ‘mascota’ o ‘perro’ para proporcionar una estructura.

En algunas ocasiones, los datos no estructurados se consideran semiestructurados porque poseen uno o más atributos de clasificación.

¿Qué son datos no estructurados?

Datos Estructurados y Datos No Estructurados

La base de datos de una compañía, a pesar de parecer increíble, no tiene la mitad de la información disponible en la empresa lista para ser utilizada. El 80% de la información útil para un negocio nace no estructurada, principalmente en formato texto.

Datas no estructuradas, generalmente, son binarios que carecen de una interna identificable. Es un nuevo tipo de información desorganizada y masiva compuesta por muchos objetos sin valor hasta que se los asignan y almacenan de manera organizada.

Cuando están organizados, los componentes que componen su contenido pueden ser buscados y clasificados (al menos en cierta medida) con el fin de obtener conocimiento.

Por ejemplo, a pesar de que la mayoría de las herramientas de inteligencia data no son capaces de analizar la información que hay en los mensajes de correo electrónico (aunque estén muy organizados), es posible que recopilar y clasificar los datos contenidos en ellos nos pueda mostrar información relevante para nuestra organización. El ejemplo está basado en un caso real y ilustra el papel crucial y amplio que pueden tener los datos no organizados.

Tipos de datos no estructurados

Los datos no estructurados son datos sin procesar y no organizados. Idealmente, toda esta información podría convertirse en datos estructurados. Sin embargo, será caro y llevará mucho tiempo. Además, no todos los tipos de datos no estructurados se pueden convertir fácilmente en un modelo estructurado. Por ejemplo, continúe con un correo electrónico de muestra, un correo electrónico que contenga información como cuándo se envió, remitente, remitente, etc. Sin embargo, el contenido del mensaje no se divide o clasifica fácilmente, y esto puede ser un problema de compatibilidad con la estructura de un sistema de base de datos relacional.Esta es una lista limitada de tipos de datos no estructurados:

  • Correos electrónicos.
  • Archivos de procesador de texto.
  • Archivos PDF.
  • Hojas de cálculo.
  • Imágenes digitales.
  • Vídeo.
  • Audio.
  • Publicaciones en medios sociales.

Al mirar esta lista, es posible que se pregunte qué tienen estos archivos en común. Estos son archivos que se pueden almacenar y administrar sin que el sistema necesite comprender el formato de archivo. Dado que el contenido de estos archivos no está ordenado, se pueden almacenar de manera no estructurada.

La industria de los macrodatos sigue creciendo, pero existe el problema de que los datos no estructurados siguen estando infrautilizados. Sin embargo, las empresas han identificado el problema y  se están desarrollando soluciones tecnológicas y de servicios.

Diferencias entre datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados

Comprensión de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados |  Astera

Distingamos los datos estructurados de los datos no estructurados de los datos semiestructurados utilizando la analogía de la entrevista. Suponga que hay tres tipos de entrevistas de trabajo:  no estructuradas, semiestructuradas y estructuradas.

Primero, comprendamos los datos estructurados y no estructurados dando el ejemplo de una entrevista. En una entrevista  no estructurada, las preguntas que se hacen son totalmente responsabilidad del entrevistador. Puede decidir qué preguntas  quiere hacer y el orden en que se harán. Los ejemplos comunes de preguntas no estructuradas incluyen «háblame de ti» y «describe tu tipo ideal».

Otro tipo es una entrevista estructurada. En este caso, el entrevistador seguirá estrictamente un guión elaborado por el departamento de recursos humanos y se utilizará el mismo escenario para todos los candidatos. Además, los datos estructurados frente a los datos no estructurados siguen un formato organizado con un esquema menos flexible.

El tercer tipo es la información semiestructurada. En una entrevista semiestructurada, el entrevistador combinará elementos de la entrevista estructurada y no estructurada. Similar a las entrevistas estructuradas, incluye elementos cuantitativos y de coherencia. Sin embargo, al mismo tiempo, al igual que los datos semiestructurados, las entrevistas estructuradas tienen la flexibilidad de personalizar las preguntas según la situación. Una vez más, la principal diferencia entre los datos no estructurados y semiestructurados es que los datos no estructurados no siguen un formato predefinido, mientras que los datos semiestructurados solo están parcialmente desestructurados. Los siguientes puntos destacan la diferencia entre los datos estructurados, los datos no estructurados y los datos semiestructurados:

  • Organización: Los datos estructurados están bien organizados; por lo tanto, tiene el nivel más alto de organización, mientras que los datos semiestructurados están parcialmente organizados; por lo tanto, el nivel de organización es menor que el de los datos estructurados pero mayor que el de los datos no estructurados. Por último, los datos no estructurados no están organizados en absoluto.
  • Flexibilidad y escalabilidad: Los datos estructurados dependen de la base de datos relacional o del esquema, por lo que son menos flexibles y difíciles de escalar, mientras que los datos semiestructurados son más flexibles y más simples de escalar que los datos estructurados. Sin embargo, los datos no estructurados no tienen un esquema que los haga más flexibles y escalables de los otros dos.
  • Versionado: Dado que los datos estructurados se basan en una base de datos relacional, el control de versiones se realiza sobre tuplas, filas y tablas. Por otro lado, en los datos semiestructurados, las tuplas o los gráficos son posibles, ya que solo se admite una base de datos parcial. Por último, en los datos no estructurados, es probable que el control de versiones sea un dato completo, ya que no hay soporte para la base de datos.
  • Gestión de transacciones: En los datos estructurados, la concurrencia de datos está disponible y, por lo tanto, generalmente se prefiere para el proceso multitarea. Mientras que en la transacción de datos semiestructurados se adapta de DBMS, aún así, la concurrencia de datos no está disponible. Por último, en los datos estructurados, ni la gestión de transacciones ni la concurrencia de datos están presentes.

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Cómo los datos estructurados ayudan a tu SEO

Lo primero que hay que mencionar es que los datos estructurados no son un factor de clasificación. No te ayudan directamente a tener una clasificación más alta en Google. Sin embargo, ofrecen muchos beneficios. Nos centraremos en los cuatro más importantes:

1. Apoyar tu E‑A-T

E‑A-T significa Experiencia, Autoridad y Confianza. Estas tres cosas son “lo que Google busca en una página web”. El uso de datos estructurados alimenta a Google con información sobre tu página web, el contenido y los autores, y facilita la evaluación de tu E‑A-T.

 

2. Entrar en el Knowledge Graph de Google

El Knowledge Graph de Google es una base de conocimiento de entidades y de las relaciones entre ellas. Tanto tu, como tu marca y tus productos pueden convertirse en entidades establecidas e influenciadas por datos estructurados.

La consecuencia más directa de entrar en el Knowledge Graph es tener un Knowledge Panel (Panel de conocimiento) que proporcione más visibilidad y autoridad de la marca.

 

3. Obtener resultados enriquecidos

Los resultados enriquecidos son resultados de búsqueda visualmente mejorados con información extraída de datos estructurados adecuados. El tipo más común de resultados enriquecidos son los rich snippets

 

4. Apoyar la búsqueda semántica

La búsqueda semántica se centra en el significado de las consultas de búsqueda en lugar de la tradicional coincidencia de palabras clave. Es la forma en que Google se las arregla para devolver resultados perfectos cuando se busca algo tan impreciso

Dado que los datos estructurados ayudan a Google a comprender mejor de qué tratan tus páginas, pueden ayudar a que aparezcan para consultas de búsqueda más relevantes.

 

La clave de los datos estructurados

Los datos estructurados deben seguir un formato específico. Como en cualquier lenguaje de computadora, debe seguir la sintaxis correcta para que la computadora los procese correctamente.  El marcado de esquema

proporciona un formato ampliamente reconocido para estructurar  datos en la Web.

Si quiero que los motores de búsqueda sepan que mi nombre es Michal, tengo que encontrar la manera de escribirlo. La búsqueda de «nombre» en el vocabulario de schema.org me llevó al atributo givenName.

Debe usarlo en la forma correcta en su  código. El uso de variantes como  firstName, firstName o given_name no funcionará. La normalización es  clave para los datos estructurados, y el vocabulario  schema.org proporciona esos datos.

Tomemos, por ejemplo, un vuelo de avión: schema.org tiene un vocabulario para anotar el tipo de avión, las puertas de embarque e incluso las descripciones del servicio de comidas.

Las tres formas de estructurar los datos

🖥️ Descubre de qué trata la estructura de datos 📋

Hay tres formatos principales que puedes usar para estructurar los datos en la Web.

  • RDFa
  • Microdata
  • JSON-LD

 

RDFa

La imagen tiene un atributo ALT vacío; su nombre de archivo es rdf.png

RDFa funciona como Microdata. Se marcan los elementos HTML en la página, en lugar de proporcionar el marcado en un gran bloque como JSON-LD. Es probablemente la estructura menos usada, pero aún así la encontrarás en ocasiones porque es en lo que se basan las metaetiquetas de Open Graph de Facebook.

 

Microdata

Microdata, Software para asesorías y empresas. - YouTube

A diferencia del JSON-LD, donde los datos estructurados están en un gran bloque, en el formato Microdata se esparcen por toda la página para marcar el contenido sobre la marcha.

 

JSON-LD

El generador perfecto para crear código JSON-LD Schema.org

JSON-LD es el formato que Google recomienda. También es el más fácil de implementar porque no hay necesidad de “etiquetar” elementos HTML, como es el caso de otros formatos de datos estructurados. En su lugar, se añade JSON-LD como un gran bloque de código que le dice a Google, “Oye, aquí están las principales cuestiones que debes saber sobre las cosas mencionadas en esta página”.

 

Probando tus datos estructurados

Ninguna persona racional implementará código sin probarlo primero. Vaya a la Herramienta de prueba de datos estructurados, ingrese su fragmento  o URL y vea si el marcado es válido.

Lo sentimos, Google retirará pronto esta herramienta y dejará solo el Comprobador de resultados enriquecidos. Como se puede inferir del nombre, se centra en su elegibilidad para obtener resultados enriquecidos, pero es de esperar que Google eventualmente combine la funcionalidad de ambas herramientas. Classy Schema también es una gran alternativa.

Antes de empezar a marcar tu contenido

Los datos estructurados no son complicados, pero se necesita tiempo para comprenderlos, priorizarlos y aprender a implementarlos a escala. Muchos CMS y complementos generalmente manejan el marcado más básico, pero quiero dejar una cosa clara:

Para la mayoría de las personas, hay tareas de SEO que son mucho más importantes que implementar un esquema en su sitio.

Error al marcar datos estructurados

Agregar datos estructurados a la información que no está en la página, u oculta al usuario, es un tipo de error común que cometen los SEO de sombrero negro más audaces, que también podemos considerar un error semántico y  es motivo de sanción. Esto sucede a menudo, por ejemplo, con comentarios, fragmentos enriquecidos con asteriscos para calificar, con estos puntajes a menudo generados y ni siquiera aparecen en la página o están ocultos, con la entrada El único objetivo es aparecer con las estrellas. en los resultados. Y si bien ya existe la opción de un panel de solución para estos errores a través de enlaces, URLs o incluso a través de algunas de las empresas que utilizan la aplicación, todavía existe.

Recientemente, Google limitó la cantidad de datos estructurados a los que se puede aplicar y prohibió su uso en comentarios administrados de forma privada en  LocalBusiness and Organization, debido a abusos de este tipo de datos, si existe esta estructura en algunas empresas.

Entre las pautas de Google, podemos encontrar otros requisitos lógicos, como datos estructurados sobre contenido ilegal que no se debe hacer cumplir, tales como: contenido plagiado, engañoso, engañoso o cualquier otro contenido moralmente degradante en este dominio.

 

Conclusiones

Los datos estructurados son muy poderosos, pero es poco probable que sean una prioridad de SEO para la mayoría de los sitios web. Eso es porque casi siempre hay algo más importante en lo que concentrarse.

Dicho esto, es relativamente rápido y fácil aplicar un esquema básico como marcar una organización o un individuo.

 

¿Qué son datos estructurados?

Cuando hablamos de datos estructurados, nos referimos al tipo de información que generalmente se incluye en las bases de datos. Suelen ser archivos de texto con títulos, líneas y columnas. Son datos que la mayoría de las herramientas de minería de datos pueden organizar y analizar sin esfuerzo. Podría pensarse en un archivador impecablemente organizado, donde todo está etiquetado y es de fácil acceso.

¿Cuál es la diferencia entre los datos semiestructurados y los no estructurados?

La principal diferencia entre los datos no estructurados y semiestructurados es que los datos no estructurados no siguen un formato predefinido, mientras que los datos semiestructurados solo están parcialmente desestructurados.