Descripción: Los ‘Datos No Estándar’ se refieren a aquellos conjuntos de datos que no se ajustan a formatos o estándares establecidos, lo que puede dificultar su procesamiento y análisis. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como encuestas, redes sociales, dispositivos IoT, o incluso registros manuales. A menudo, los datos no estándar presentan variaciones en su estructura, tipo de contenido o calidad, lo que los hace menos predecibles y más complejos de manejar en comparación con los datos estructurados. La falta de un formato uniforme puede generar desafíos en las etapas de extracción, transformación y carga (ETL), donde se busca integrar datos de diferentes orígenes en un sistema coherente. Además, la anonimización de datos se vuelve crucial cuando se trabaja con datos no estándar, ya que es necesario proteger la privacidad de los individuos mientras se extrae valor de la información. En un mundo donde la toma de decisiones basada en datos es cada vez más importante, comprender y gestionar los datos no estándar se ha convertido en una habilidad esencial para los analistas y científicos de datos.
