🎯 Objetivo de la lección:

Entender la diferencia entre datos estructurados y no estructurados, y cómo se relacionan con las bases de datos.

📦 ¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son aquellos que están organizados en un formato definido, como filas y columnas.
Son fáciles de leer, buscar y analizar por los sistemas.

Ejemplos:

• Una planilla Excel con nombres, edades y correos electrónicos.

• Una tabla SQL con productos y precios.

• Una lista de estudiantes con su nota final.

Ejemplo de tabla estructurada:

🌪️ ¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados no tienen un formato fijo o definido.
No se ajustan fácilmente a una tabla, y su análisis requiere herramientas más flexibles o avanzadas.

Ejemplos:

• Videos, audios y fotos

• Correos electrónicos

• Publicaciones en redes sociales

• PDFs, documentos escaneados

• Comentarios de clientes

🧠 ¿Qué son los datos semiestructurados?

Son un punto intermedio. Tienen cierta estructura interna, pero no tan rígida como una base de datos relacional.

Ejemplos:

• Archivos JSON o XML

• Logs o bitácoras de sistemas

• Formularios en línea con campos mixtos

📝 Fragmento práctico

Clasifica los siguientes elementos como estructurados (E), no estructurados (NE) o semiestructurados (SE):

1. 📹 Un video de una clase grabada: ______

2. 📊 Un archivo Excel con asistencia: ______

3. 📁 Un archivo JSON con productos: ______

4. 💬 Comentarios en una app móvil: ______

(Responde en comentarios o en tu cuaderno)

💬 Cierre de la lección

Conocer el tipo de datos con el que trabajamos nos permite elegir la base de datos correcta y optimizar el manejo de la información.

• Bases de datos relacionales (como MySQL o PostgreSQL) trabajan mejor con datos estructurados.

• Bases NoSQL (como MongoDB o Elasticsearch) permiten manejar bien datos no estructurados o semiestructurados.