Tipos de Big Data: clasificación y aplicaciones clave ✅

Las compañías generan y procesan grandes cantidades de información nunca antes vista como consecuencia de la transformación digital. Este volumen masivo de datos, que proviene de diversas fuentes, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) lo define como Big Data.

Si bien la cantidad, variedad y velocidad con las que se produce esta información son un beneficio, su implementación también representa algunos desafíos. Por eso, aquellas compañías que logran explotar correctamente estos datos pueden obtener insights valiosos frente a sus competidores.

El crecimiento del mercado de la inteligencia de datos pone en evidencia el protagonismo que fue adquiriendo este campo. De acuerdo con Fortune Business Insights, Big Data crecerá de 82,23 mil millones de dólares en 2025 a 402,70 mil millones en 2032. Además, durante este periodo, la tasa de crecimiento será de 25,5%. 

Ante este panorama, comprender los diferentes tipos de Big Data y cómo integrarlos correctamente es una labor que se vuelve imprescindible para cualquier empresa que quiera transformar su negocio. Por este motivo, se vuelve fundamental saber identificar qué datos son importantes, analizarlos e integrarlos para generar valor tangible.

¿Qué distingue los tipos de Big Data estructurados, semiestructurados y no estructurados?

De acuerdo con la Universidad Bay Atlantic, en el ámbito del Big Data, los datos se clasifican según su grado de organización y estructura. Esta clasificación es fundamental para determinar cómo se almacenan, procesan y analizan los datos en las empresas.

Datos estructurados

Los datos estructurados son aquellos que se organizan en formatos predefinidos, como tablas con filas y columnas. Este tipo de información es fácil de almacenar y analizar mediante el uso de herramientas tradicionales como bases relacionales.

Este tipo de Big Data ofrece una organización clara y definida, lo que facilita su almacenamiento y recuperación mediante consultas SQL. Esta estructura hace posible llevar a cabo una gestión más eficiente de los grandes volúmenes de datos. Además, la estandarización en su formato permite la integración con otras aplicaciones y sistemas.

Sin embargo, esta rigidez estructural puede limitar la flexibilidad para adaptarse a cambios en los requisitos de datos. La necesidad de adherirse a un esquema predefinido puede hacer que la incorporación de nuevos tipos de información sea más compleja. También, a medida que el volumen crece, las bases relacionales pueden enfrentar desafíos en términos de rendimiento y escalabilidad.

Ejemplos en empresas:

• Retail: las cadenas de tiendas utilizan bases de datos para registrar transacciones de ventas, inventarios e incluso información de clientes. Estos registros hacen posible analizar las ventas y gestionar el stock de forma más eficiente.
• Banca: los bancos almacenan información de cuentas, transacciones y clientes en bases de datos estructuradas. Esto facilita la gestión de cuentas y la realización de auditorías.
• Salud: los hospitales mantienen registros electrónicos de pacientes, que incluyen los historiales médicos y los resultados de pruebas. Esta información, en sistemas estructurados, garantiza un acceso rápido.

Datos semiestructurados

Los datos semiestructurados no siguen un esquema rígido, pero contienen etiquetas o marcadores que posibilitan tener cierta organización. Aunque no encajan perfectamente en una tabla, su estructura facilita su análisis con herramientas especializadas.

Su principal ventaja es la flexibilidad. Al no necesitar un esquema rígido, pueden adaptarse fácilmente a cambios en los requisitos de datos. Los formatos como JSON o XML representan información jerárquica y compleja de manera comprensible. Esta ductilidad facilita la integración de información proveniente de distintas fuentes y sistemas.

A pesar de su capacidad para moldearse, este tipo de datos puede presentar desafíos en términos de consistencia y calidad. La falta de un esquema estricto puede llevar a variaciones en la estructura, lo que dificulta su análisis y procesamiento. Además, aunque son más fáciles de manejar que los “no estructurados”, necesitan de herramientas especializadas para su análisis.

Ejemplos en empresas:

• E-commerce: las plataformas de comercio electrónico utilizan archivos JSON o XML para intercambiar información sobre productos, pedidos y clientes entre sistemas.
• Marketing digital: las campañas de email marketing generan datos en formato semiestructurado, como registros de aperturas y clics, que se almacenan en bases NoSQL para su posterior análisis.
• Logística: las empresas de transporte almacenan datos de seguimiento de envíos en formatos como XML, lo que permite la integración de información de diferentes sistemas.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados carecen de un formato predefinido y pueden incluir texto libre, imágenes, videos y otros formatos. Aunque son más difíciles de analizar, contienen información valiosa que puede ser extraída mediante técnicas avanzadas.

Ofrecen una riqueza de información que los datos estructurados no pueden capturar. Pueden contener detalles contextuales, emociones y otros matices que son esenciales para comprender comportamientos y tendencias. Además, con el uso de tecnologías avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático, es posible extraer insights valiosos.

En contrapartida, la principal desventaja de este tipo de datos es su complejidad. La falta de un formato predefinido dificulta su almacenamiento, procesamiento y análisis.

Necesitan herramientas especializadas y técnicas avanzadas para extraer información importante. Además, debido a su tamaño y diversidad, pueden requerir grandes capacidades de almacenamiento y generar costos elevados.

Ejemplos en empresas:

• Redes sociales: las empresas analizan publicaciones y comentarios en plataformas como Twitter o Facebook para obtener insights sobre la percepción de su marca y las preferencias de los consumidores.
• Atención al cliente: las transcripciones de llamadas y chats con clientes se almacenan y analizan para identificar áreas de mejora en el servicio y detectar problemas recurrentes.
• Medios de comunicación: las productoras de contenido analizan videos, audios y artículos para comprender las tendencias de consumo y adaptar su oferta a las preferencias del público.

¿Cómo se clasifican los datos según su origen: transacciones, sociales, M2M o biométricos?

Una de las claves para entender el valor y los retos de Big Data es conocer de dónde provienen los datos.

Esta clasificación por origen es complementaria a la clásica y ayuda a definir qué tipo de procesamiento y herramientas necesita cada flujo de información.

Datos transaccionales

Según la guía de la División de Estadísticas de las Naciones Unidas, los datos de origen transaccional son generados por las operaciones habituales de una actividad comercial, como por ejemplo:

• Compras.
• Ventas.
• Pagos.
• Movimientos de inventario.
• Registros de llamadas.
• Facturas.

Esta información suele estar bien estructurada o semiestructurada y los sistemas operativos de cada empresa la generan a gran escala. Por ejemplo, cada pago con una tarjeta de crédito constituye un dato transaccional.

Estos datos hacen posible realizar los análisis clásicos de negocio, como, por ejemplo, el comportamiento de compra o el control de inventario. Al estar en formato más ordenado, muchas empresas pueden explotarlos con relativa facilidad.

Aunque son accesibles, su volumen puede crecer mucho, y el análisis en tiempo real puede resultar un reto de velocidad e integración con otros orígenes de datos.

Datos sociales

Los datos de origen social provienen de la actividad humana en plataformas digitales, como:

• Redes sociales.
• Blogs.
• E-mail.
• Búsquedas.
• Interacción móvil.

Por lo general, estos datos son menos estructurados y suelen incluir textos, imágenes y vídeos. Su volumen y variedad son elevados y su generación es continua. Además, capturan aspectos cualitativos, como los sentimientos u opiniones.

Capturar esta información les permite a las empresas entender al cliente más allá de la transacción. En otras palabras, les posibilita saber qué piensan, cómo se comportan y cómo reaccionan los usuarios. Esto le abre las puertas a la personalización de los servicios y productos.

Sin embargo, el principal desafío de este tipo de datos radica en la limpieza y el análisis debido a la necesidad de tener que llevar a cabo técnicas complejas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Por otro lado, la calidad de la información puede ser muy variable y contener ruido o incluso datos irrelevantes.

Datos máquina-a-máquina (M2M) / generados por sensores

Este origen se refiere a los datos que fueron generados de forma automática por:

• Dispositivos
• Sensores
• Máquinas
• Internet de las Cosas (IoT).

Su naturaleza suele ser de alta velocidad y gran volumen. Además, los datos pueden estar estructurados o semiestructurados.

Esta información puede venir proveniente de:

• Medidores inteligentes.
• Sensores de temperatura.
• Vehículos conectados.
• Wearables.
• Logs de sistemas.
• Cámaras.

El resultado final son datos que permiten el monitoreo en tiempo real. Las empresas suelen usar este tipo de información para adelantarse a fallas y así poder reducir costos y mejorar la eficiencia de las operaciones. 

Sin embargo, a pesar de su gran utilidad, también cuenta con los siguientes desafíos técnicos:

• Procesamiento en tiempo real.
• Integración con otros sistemas.
• Almacenamiento masivo.
• Seguridad.
• Latencia.

También hay que tener en cuenta que estos datos muchas veces necesitan de arquitecturas especializadas, como data lakes y edge computing.

Datos biométricos

Por último, los datos de origen biométrico están vinculados al reconocimiento o medición de características fisiológicas o de comportamiento de las personas:

• Huellas dactilares.
• Reconocimiento facial.
• Huella de voz.
• Patrones de escritura.
• Gestos.

Esta información se refiere a señales o patrones que identifican o describen seres humanos y muchas veces se recogen mediante hardware especializado (escáneres, sensores biométricos), o bien mediante software (reconocimiento facial en cámara, análisis de huella de voz). Su generación puede estar vinculada a la seguridad y la autenticación.

Tienen alto valor para empresas que desean asegurar la identidad o mejorar la seguridad. Un beneficio fundamental es poder vincular datos dispersos con personas reales o patrones de comportamiento únicos.

Además de los retos como el almacenamiento y la privacidad, los datos biométricos plantean desafíos éticos y regulatorios muy importantes debido, en gran medida, a la protección de datos personales y a los riesgos de seguridad.

¿Qué representa el Big Data generado por usuarios y en qué se diferencia del generado por IoT?

Los tipos de Big Data también pueden clasificarse según su origen en dos categorías más:

• Los datos generados por usuarios.
• Los generados por dispositivos conectados, conocidos como Internet de las Cosas (IoT).

Aunque ambos tipos de información son fundamentales dentro del ecosistema digital actual, presentan características y aplicaciones distintas.

Big Data generado por usuarios

Este tipo de información proviene directamente de las interacciones humanas con dispositivos digitales. Suelen ser datos no estructurados o semiestructurados, lo que significa que pueden contener texto libre, imágenes, videos o registros de clics que no siguen un formato fijo.

Una de las principales características de este tipo de Big Data es su alta variabilidad. Los usuarios generan datos de manera esporádica y en contextos diversos, lo que puede dificultar su análisis.

Sin embargo, esta información resulta valiosa para comprender comportamientos y preferencias. Esto les da la posibilidad a las empresas de personalizar servicios y mejorar la experiencia del cliente. 

Big Data generado por IoT

Por otro lado, los datos generados por IoT se originan a partir de dispositivos conectados que recopilan y transmiten datos de forma automática. Estos son mayormente estructurados y se generan de forma continua. 

La principal ventaja de este tipo de Big Data es su capacidad para proporcionar información en tiempo real sobre el estado y el rendimiento de los diversos sistemas y dispositivos. Esto le permite a las empresas mejorar la eficiencia en diversos sectores. 

Diferencias entre ellos

La principal diferencia entre ambos tipos de Big Data radica en su origen y naturaleza. Mientras que la información generada por usuarios reflejan comportamientos y emociones, los datos de IoT ofrecen información objetiva y cuantificable sobre el entorno y los dispositivos. 

Además, los datos provenientes de usuarios suelen ser más heterogéneos y menos estructurados, lo que puede dificultar su análisis. En cambio, los datos de IoT, al ser más homogéneos y estructurados, son más fáciles de integrar y analizar mediante herramientas tradicionales de Big Data.

Ambos tipos de datos son complementarios y, cuando se integran adecuadamente, pueden proporcionar una visión más completa y precisa de las operaciones y comportamientos.

¿Por qué es importante identificar el tipo de Big Data en una estrategia corporativa?

Reconocer qué tipo de inteligencia de datos maneja una empresa es una decisión estratégica que puede determinar el éxito o el fracaso de sus iniciativas de datos. Cada tipo de Big Data demanda procesos, arquitecturas y herramientas específicas que impactan directamente en la eficiencia y la capacidad de generar valor.

Optimización de recursos y herramientas

Cuando una empresa identifica correctamente la naturaleza de sus datos, puede elegir la tecnología adecuada para gestionarlos:

• Estructurados: bases relacionales (SQL, Oracle, PostgreSQL) para información tabular y consultas rápidas.
• Semiestructurados: bases NoSQL (MongoDB, Cassandra) o sistemas de integración que manejen formatos flexibles como JSON o XML.
• No estructurados: soluciones de inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural para extraer patrones y significados.

Este diagnóstico permite reducir costos operativos y evitar inversiones innecesarias en plataformas que no se ajusten al tipo de dato que realmente se utiliza.

Alineación con los objetivos de negocio

Entender qué tipo de Big Data predomina en una organización facilita construir una data strategy coherente con los objetivos corporativos.

Por ejemplo:

• Una empresa de retail enfocada en optimizar inventarios trabajará principalmente con datos estructurados y transaccionales.
• Una compañía de medios o marketing priorizará los datos no estructurados de redes sociales.
• Un operador logístico aprovechará los datos semiestructurados de sensores IoT para anticipar fallas o mejorar rutas.

Cada tipo de dato requiere una estrategia distinta para convertirse en información útil y accionable.

Definición de capacidades y gobierno de datos

Identificar los tipos de Big Data también orienta qué talento, políticas y capacidades tecnológicas necesita una empresa:

• Infraestructura: cloud, data lakes o edge computing según el volumen y velocidad de los datos.
• Seguridad y compliance: tratamiento adecuado de datos personales, sobre todo en el caso de información biométrica o sensible.
• Gobernanza: reglas claras sobre acceso y uso ético de la información.

Sin esta claridad, los proyectos de transformación digital tienden a fragmentarse o a perder impacto.

¿Qué desafíos técnicos presenta cada tipo de Big Data?

Estos son los principales retos técnicos para cada una de las grandes categorías de datos, con foco en cómo impactan en la infraestructura, el análisis, la calidad y la gobernanza:

Datos estructurados

• Escalabilidad y rendimiento: las bases de datos relacionales tradicionales pueden quedarse cortas cuando el volumen crece fuertemente o las necesidades de latencia bajan.
• Rigidez del esquema: cualquier cambio en el modelo puede necesitar reestructuraciones o migraciones de sistemas.
• Integración con nuevos orígenes de datos: si se reciben datos que no encajan perfectamente en el esquema existente, la empresa debe decidir transformarlos, rechazarlos o mantener silos separados.
• Costos de almacenamiento operativos: aunque los datos estén organizados, mantener grandes volúmenes “listos” para consulta implica costos en hardware, licencias, backups, índices, etc.
• Velocidad de ingestión en tiempo real: los sistemas tradicionales pueden tener problemas al recibir flujos de datos de alta velocidad y responder casi en tiempo real.

Este tipo de Big Data ofrece menos sorpresa en términos de formato, pero necesitan de una arquitectura que escale y esté preparada para integrarse con otros tipos de datos más dinámicos.

Datos semiestructurados

• Falta de esquema fijo / variabilidad del formato: es más difícil garantizar que todos los registros encajen de forma homogénea, lo que complica su análisis y modelado.
• Integración con sistemas preexistentes: las infraestructuras diseñadas para datos estructurados pueden tener dificultades para absorber datos semiestructurados sin transformación o adaptación.
• Calidad de datos e interpretación: pueden faltar campos en algunos registros y la semántica puede variar. Esto exige procesos de limpieza y normalización más elaborados.
• Gestión de seguridad y cumplimiento: la flexibilidad del formato puede generar agujeros en la trazabilidad, control de acceso, auditoría y cumplimiento de regulaciones.
• Rendimiento de consulta y procesamiento: las consultas sobre datos semiestructurados pueden ser menos eficientes que las sobre datos estructurados debido a la heterogeneidad de los registros.

Estos datos permiten mayor flexibilidad y se adaptan mejor a entornos mixtos, pero exigen una mayor atención técnica en integración, calidad, seguridad y rendimiento.

Datos no estructurados

• Extracción de valor y procesamiento complejo: la falta de formato claro exige usar técnicas avanzadas para convertir estos datos en información analizable.
• Volumen, velocidad y variedad extremos: grandes volúmenes de datos multimedia, fuentes de streaming o redes sociales implican altas demandas de almacenamiento, ancho de banda, procesamiento y escalabilidad.
• Estructuración dinámica (schema-on-read): en muchos casos, se adopta un enfoque “esquema al leer” (schema-on-read) en lugar de “esquema al escribir”, lo que añade complejidad en la fase de análisis.
• Metadata, clasificación e indexación: para poder consultar y vincular datos no estructurados con otros sistemas, se necesita de una capa adicional de metadatos, taxonomías, etiquetas. Sin esto, la integración con otros flujos se torna difícil.
• Seguridad, gobernanza y cumplimiento: los datos pueden estar dispersos, con diferentes formatos, fuentes, ubicaciones. Esto hace más complejo controlar su ciclo de vida, acceso, calidad y cumplimiento regulatorio.

Si bien cuentan con un mayor potencial de descubrimiento, este tipo de Big Data es el que necesita de una mayor inversión técnica, planificación y arquitectura especializada para transformarse en valor.

¿Cómo debería escoger una empresa el tipo de datos para su transformación digital?

La elección de los tipos de datos que una empresa debe priorizar no es un tema exclusivamente técnico, ya que también implica una alineación clara entre:

• Los objetivos de negocio.
• La madurez de los procesos.
• La infraestructura disponible.

Estos son algunos de los pasos clave y los factores que una empresa debe considerar para su transformación digital:

Alinear con la estrategia corporativa y los objetivos de negocio

Antes de decidir qué tipo de datos manejar o priorizar, la empresa debe preguntarse: ¿qué metas de negocio quiero alcanzar con mi iniciativa de datos?

• ¿Busco optimizar operaciones internas (por ejemplo, control de inventario, eficiencia logística)? En ese caso, los datos estructurados serán fundamentales.
• ¿Deseo mejorar la experiencia del cliente o personalizar servicios? Allí entran con fuerza los datos semiestructurados y no estructurados.

La transformación digital demanda que los datos se integren en la operación diaria y en la estrategia de negocio, y no que se queden como un proyecto aislado. Este paso evita que una empresa invierta en tipos de datos difíciles o costosos sin que haya un retorno claro.

Evaluar la madurez de datos

Una vez definidos los objetivos, la empresa debe revisar su estado actual en relación a:

• Infraestructura y tecnología: ¿Tiene sistemas escalables, bases de datos modernas, capacidad para procesar volúmenes o velocidad alta de datos? Elegir el formato (o tipo de dato) tiene que tener en cuenta la eficiencia de almacenamiento, velocidad de procesamiento e interoperabilidad.
• Calidad y gobernanza de datos: ¿Los datos actuales están limpios, estandarizados, accesibles? Si los procesos de datos aún no están maduros, puede ser más sensato empezar por tipos más controlables como los estructurados.
• Equipo humano y cultura de datos: ¿Existe talento suficiente para trabajar con tipos más complejos? En muchos casos, el cuello de botella no es tanto la tecnología sino la falta de capacidades.

Este análisis de madurez ayuda a determinar qué tipo de datos es viable hoy y cuál puede quedar para fases posteriores.

Definir los casos de uso prioritarios

No todos los tipos de datos deben abordarse a la vez. Es más eficaz definir casos de negocio concretos y luego elegir el tipo de dato que mejor lo habilite.

Ejemplo 1:

• Caso de uso: “Reducir costos de mantenimiento de maquinaria”.
• Tipo de dato prioritario: sensores IoT → semiestructurado (o estructurado) con datos de máquina.

Ejemplo 2:

• Caso de uso: “Medir sentimiento del cliente”.
• Tipo de dato: no estructurado (texto libre, comentarios, audio).

Gracias a esto, se puede gastar menos tiempo en experimentación y más en resultados tangibles.

Seleccionar el tipo de dato con base en “valor vs complejidad”

Cada tipo de dato trae un nivel distinto de valor potencial y un nivel distinto de complejidad técnica.

• Datos estructurados: menor complejidad técnica, formato conocido, más rápido de implementar; pero el “nuevo valor” que puede aportar puede estar más limitado.
• Datos semiestructurados/no estructurados: mayor potencial para insights innovadores, pero necesitan de mayor inversión en infraestructura, gestión, talento y tiempo.

La empresa debe hacer un balance entre “qué tanto valor puedo ganar” y “qué tan preparada estoy para asumir la complejidad”. Elegir datos estructurados primero puede permitir construir una base sólida para luego evolucionar hacia tipos más complejos.

Considerar la escalabilidad y futuro crecimiento

Una buena elección hoy debe pensarse en el mañana:

• ¿Los sistemas de datos pueden escalar en volumen, velocidad y variedad?
• ¿El tipo de dato elegido permite la integración con otros tipos de datos más adelante?

De acuerdo con un informe publicado por la Sociedad Internacional para la Investigación en Educación y Ciencia (ISRES), la arquitectura de datos debe ser pensada para soportar variedad, velocidad y volumen, y no quedarse limitada a un solo tipo de dato. Este enfoque de “plataforma de datos preparada para el futuro” posibilita que la empresa evolucione sin tener que rehacer completamente todo.

Implementación por fases y metodología ágil

Una vez decidido qué tipo de dato abordar primero, se recomienda implementar por etapas:

• Piloto o proof-of-concept (POC) con el tipo de dato prioritario.
• Medir resultados e impacto (KPIs).
• Escalar e incorporar otros tipos de datos conforme se validen los casos y la infraestructura madure.

La metodología ágil ayuda a ganar victorias rápidas y motivar a los equipos.

Gobernanza y cumplimiento desde el inicio

Aunque quizá este punto parezca transversal y no específico al tipo de dato, es fundamental tener en cuenta lo siguiente a la hora de recabar la información:

• Datos personales, biométricos o no estructurados enriquecidos con comportamiento, implican requisitos de privacidad más estrictos.
• La empresa debe asegurarse de tener políticas de gobernanza que cubran calidad, seguridad, linaje de datos y cumplimiento regulatorio (por ejemplo, GDPR).

Si se ignora este aspecto al elegir un tipo de dato atractivo, pero riesgoso; la suerte del proyecto puede verse comprometida.

¿Cómo puede su empresa combinar distintos tipos de Big Data para maximizar el valor?

No basta con manejar cada tipo de dato por separado, sino que el verdadero salto competitivo proviene de integrarlos estratégicamente. Al combinar datos cuantitativos de fácil análisis con contenidos cualitativos y contextuales, las compañías pueden construir una visión más rica y accionable de sus clientes y procesos.

Habilitar una arquitectura de datos integrada

Para que una empresa pueda integrar los distintos tipos de datos, es fundamental contar con una arquitectura que permita almacenar y relacionar estos flujos diversos. 

Por ejemplo, un modelo tipo data lake + data warehouse o una aproximación data lakehouse hace posible que los registros transaccionales convivan junto con archivos multimedia, logs o textos libres. Al almacenar todos estos datos en un entorno común, se facilita su integración y análisis conjunto.

Definir el caso de uso que justifique la integración

Se trata de juntar dos formatos distintos con un propósito de negocio claro. Por ejemplo, un retailer que cruza sus ventas con reseñas de clientes en redes sociales puede no solo saber qué se vende, sino también por qué se vende o por qué no.

Este tipo de combinación posibilita acciones más precisas, como:

• Ajustar el producto.
• Mejorar la experiencia.
• Segmentar mejor.

Emplear técnicas de análisis adecuadas

Una vez que los datos están disponibles, el reto pasa a hacerlos hablar juntos. Los datos no estructurados exigen transformación previa para convertirse en información que pueda cruzarse con los datos tradicionales.

Integrar datos de texto libre junto con datos estructurados contribuye a construir un almacén total de datos capaz de entregar insights más relevantes. Este enfoque hace que los negocios pasen de qué está ocurriendo a por qué está ocurriendo.

Obtener una visión más completa para la toma de decisiones

Las empresas adquieren una ventaja importante cuando se integran correctamente los distintos tipos de datos. Los datos estructurados responden al “qué sucede” y los datos no estructurados aportan el “por qué”. Analizar ambas formas de datos hace posible entregar mejores experiencias al cliente y personalización.