Las empresas generan gran cantidad de datos todos los días, estos datos son el resultado de los procesos de negocio que ejecutan los departamentos y áreas internas de la organización.

Gracias a la tecnología, hoy en día estos datos no están limitados únicamente al texto, están representados en distintos formatos y por ende, pueden o no tener una estructura definida.

Cuando hablamos sobre automatización robótica de procesos (RPA), es común mencionar el volumen de datos, fuentes de los datos y en cómo podemos procesarlos de la misma manera en la que una persona lo hace para entonces si, automatizar procesos.

En este artículo definimos el término de datos estructurados y no estructurados, listamos algunos ejemplos de cada uno y te contamos sobre su importancia en RPA.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son datos que pueden ser ordenados y procesados fácilmente, son textos con una secuencia y están representados por letras y símbolos que tienen un formato y layout convencional.

De esta manera, pueden ser escaneados fácilmente por una computadora, eso permite que sean muy fáciles de automatizar. 

Son archivos de texto que se almacenan en formato tabla, hojas de cálculo o bases de datos relacionales con títulos para cada categoría que permite identificarlos.

3 Ejemplos de datos estructurados

• Hojas de Excel /Google Sheets que contenga información ordenada de una manera determinada.
• Información en bases de datos.
• Datos introducidos por un ser humano en una computadora a través de formularios, datos capturados en la Web, etc.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son datos en forma de una secuencia de símbolos que están embebidos en documentos que fueron creados en distintos formatos y no poseen una estructura interna identificable.

Estos no tienen campos, longitudes ni reglas definidas. Además del texto, estos datos incluyen imágenes, archivos PDF y/o documentos escaneados.

5 Ejemplos de datos no estructurados

• Información interna de la empresa: Documentos como las facturas, informes, emails y cualquier tipo de información textual intercambiada diariamente en la empresa. 
• Datos de Redes Sociales: Datos generados de plataformas sociales como YouTube, Facebook, Twitter, LinkedIn, etc.
• Datos móviles: Información como SMS o datos de geolocalización.
• Contenidos Web
• Contenido multimedia  como imágenes, mensajes de voz y videos

Pero, ¿Si las facturas tienen la misma estructura?

Aunque se pueda identificar una estructura en una factura o en cualquier otro documento, los campos para los datos que no sean el nombre de la empresa, la dirección, etc. deben crearse manualmente porque estos datos pueden variar de factura a factura, si los datos tienen una forma de estructura pero esta no es útil y no se puede utilizar para procesarlos o automatizarlos, se clasifican como no estructurados. Lo mismo sucede con el correo electrónico.

¿Por qué los datos estructurados son importantes para RPA?

RPA es ideal para procesar datos estructurados. Sin embargo, el 80% de la información relevante para una empresa se origina en forma no estructurada, principalmente en formato texto; Por lo que extraer información a partir de datos no estructurados que incluyen texto, imágenes o PDF, representa un reto para la organizaciones, ya que requiere  de mucho tiempo y trabajo manual.

Uno de los desafíos para RPA durante la gestión de la transición de datos estructurados a datos no estructurados, es por un lado la gestión del gran volumen de datos que requiere este tratamiento y por el otro, la creación de las plantillas adecuadas a partir de las cuales se facilite esta transición.

Es justo aquí en donde RPA se convierte en un aliado para la organización, ya que transforma la información no estructurada y semiestructurada en datos utilizables, mediante el procesamiento inteligente de documentos.

Identificar si los datos derivados de tus procesos son estructurados o no, será de gran utilidad para  conocer si es factible o no automatizar tu proceso.