Información no estructurada: lo que nos enseñan los datos

Los primeros son los que se generan en mensajes de correo electrónico, presentaciones PowerPoint, documentos de Word, software de colaboración y mensajes instantáneos. La información no estructurada de carácter no textual provienen de medios como imágenes JPEG, archivos de audio MP3 y archivos de vídeo Flash. Es obvio que el crecimiento de datos no estructurados supera con creces el crecimiento de datos estructurados, por lo que plantea un reto en términos de almacenamiento a las organizaciones, desafío que debe afrontarse ya que ambos tipos de datos son imprescindibles para social media analytics.

Créditos fotográficos: istock zhudifeng

Qué nos enseñan los datos: información no estructurada y datos estructurados

En un escenario de atención al cliente, los datos estructurados aportarían conocimiento sobre aspectos tales como:

• Número de consultas de los clientes.
• Categoría donde se encuadra el asunto de la queja o reclamación.
• Rapidez con la que se resuelve un problema.
• Clasificación de servicio al cliente a través de la retroalimentación de los clientes o usuarios.
  
  Todos estos datos son útiles, pero carecen de profundidad, son planos, les falta contenido y ese vacío es el que cubre la información no estructurada. Estudiando los datos desestructurados, una empresa podría descubrir lo siguiente:
• La raíz del problema: la organización sería capaz de averiguar lo que está originando la queja y el elemento que genera un problema.
• La forma de obtener una mejor retroalimentación: mejorando el feedback del consumidor, es decir, yendo más allá de una puntuación, la empresa podría entender las motivaciones del usuario al calificar y cómo conducirle a una mejor experiencia.

• Percepción de la velocidad de resolución de problemas: de esta forma, se puede conocer qué tipo de problemas requieren de plazos más amplios para su resolución efectiva. También se accede a la información necesaria para saber si los representantes de servicio al cliente cuentan con la capacitación adecuada para manejar los problemas comunes o si existe un sistema lógico para poner al cliente en contacto con la persona más adecuada para resolver su problema lo antes posible.

La información no estructurada potencia la habilidad de los negocios para obtener un mayor conocimiento de los conjuntos de datos. No obstante, aunque se han visto superados en número por los desestructurados, los datos estructurados ha sido siempre y seguirán siendo una pieza importante y necesaria en el análisis de datos, también hoy día, en plena era de social media analytics.

Este tipo de información funciona como una red troncal de ideas de negocio críticas y permite, en colaboración con los datos no estructurados, sacar el máximo provecho de la analítica avanzada para mejorar las relaciones con los clientes, ahorrar costes, tomar las mejores decisiones, minimizar riesgos y avanzar hacia un futuro prometedor de la mano de la tecnología.

Post relacionados:

• Data maning: las claves de los procesos de minería de datos
• Big Data, una prioridad en el diseño de nuevas propuestas formativas
  
• Text mining: cuestión de visión