Big Data hat die Arbeitsweise und Entscheidungsfindung von Unternehmen revolutioniert. Ein wesentlicher Aspekt dieser Veränderung ist der Unterschied zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten. Wenn Sie sich mit der komplexen Welt der Datenanalyse und Business Intelligence befassen, ist es wichtig, diese beiden Datentypen zu verstehen, um sie in Ihrem Unternehmen nutzen zu können.
Dieser Artikel untersucht die Hauptmerkmale, die unstrukturierte Daten von strukturierten Daten unterscheiden. Sie erfahren mehr über ihre Definitionen und Formen, sehen die Probleme und Chancen bei der Speicherung und Verwaltung von Daten und erfahren, wie sich jeder Typ auf die Analyse und Verarbeitung von Daten auswirkt. Am Ende dieses Artikels werden Sie sehen, wie diese Datentypen die Welt des maschinellen Lernens und des Web Scraping prägen und es Ihnen ermöglichen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind Informationen, die einem festgelegten Layout und einer festgelegten Reihenfolge folgen. Sie passen in ein bestimmtes Datenmodell, sodass sie sowohl von Menschen als auch von Maschinen gelesen und verstanden werden können. Strukturierte Daten finden Sie normalerweise in relationalen Datenbanken oder Tabellenkalkulationen, die in Zeilen und Spalten mit festen Feldern aufgebaut sind.
Die Hauptmerkmale strukturierter Daten sind:
- Klare Struktur mit erkennbaren Merkmalen
- Überall die gleiche Reihenfolge und das gleiche Format
- Menschen und Computerprogramme können darauf zugreifen und es verwenden
- Gespeichert in voreingestellten Schemata wie Datenbanken
Einige Beispiele für strukturierte Daten sind Kundendateien mit Namen und Adressen, Kreditkartennummern, Lagerinformationen und zahlenbasierte Umfrageantworten.
Was sind unstrukturierte Daten?
Unstrukturierte Daten folgen keinem festgelegten Datenmodell oder Muster. Diese Art von Informationen nimmt viele Formen an und passt nicht in normale Datenbanken. Bei unstrukturierten Daten geht es eher um Qualität und erfordert spezielle Methoden, um sie gut analysieren zu können.
Beispiele für unstrukturierte Daten:
- Textdateien (Word-Dokumente, PDFs)
- E-Mails und Beiträge in sozialen Medien
- Bilder, Tondateien und Videos
- Daten von IoT-Gerätesensoren
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
Um einen guten Überblick über die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Datenformaten zu erhalten, sehen wir uns ihre Hauptmerkmale an:
- Lagerung: Strukturierte Daten werden normalerweise in relationalen Datenbanken (RDBMS) gespeichert, die SQL verwenden. Unstrukturierte Daten hingegen finden ihren Platz in nicht-relationalen (NoSQL) Datenbanken oder Data Lakes.
- Organisation: Strukturierte Daten sind in Tabellen mit Zeilen und Spalten angeordnet. Unstrukturierte Daten haben dagegen keine festgelegte Struktur und bleiben in ihrer ursprünglichen Form.
- Abfragen: Mit SQL ist das Suchen und Arbeiten mit strukturierten Daten ein Kinderspiel. Bei unstrukturierten Daten sind jedoch spezielle Tools und Methoden zur Analyse erforderlich.
- Flexibilität: Strukturierte Daten unterliegen Einschränkungen, wenn es um das Hinzufügen neuer Informationstypen geht, da Schemaänderungen umfangreiche Datenbankaktualisierungen erfordern. Unstrukturierte Daten bieten Ihnen in diesem Bereich mehr Spielraum.
- In Bearbeitung: Systeme für maschinelles Lernen können strukturierte Daten problemlos verarbeiten, aber bei unstrukturierten Daten sind häufig fortgeschrittenere Methoden erforderlich, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Lagerung und Verwaltung
Die Extraktion strukturierter und unstrukturierter Daten bringt unterschiedliche Herausforderungen mit sich und bietet verschiedene Möglichkeiten für die Datenverwaltung und -speicherung. Sehen wir uns genauer an, wie Unternehmen diese beiden Datentypen in verschiedenen Umgebungen speichern und verwalten.
Strukturierte Datenspeicherung
Relationale Datenbanken und Data Warehouses speichern strukturierte Daten. Diese Systeme verwenden ein vordefiniertes Schema, das oft als „Schema-on-Write“ bezeichnet wird. Dies bedeutet, dass Sie die Datenstruktur festlegen, bevor Sie sie speichern. Sie werden feststellen, dass Structured Query Language (SQL) strukturierte Daten verwaltet, was die Eingabe, Suche und Änderung von Daten erleichtert.
Data Warehouses mit ihren strengen Schemata eignen sich gut zum Speichern strukturierter Daten. Diese Strenge kann jedoch zu Problemen führen, wenn sie geändert werden muss. Jede Änderung des Schemas kann Sie dazu zwingen, alle vorhandenen strukturierten Daten zu aktualisieren, was lange dauern und Ihre Arbeit unterbrechen kann.
Unstrukturierte Datenspeicherung
Unstrukturierten Daten fehlt ein vordefiniertes Datenmodell. Benutzer speichern diese Daten in ihrem ursprünglichen Format und verarbeiten sie bei Bedarf, eine Methode namens „Schema-on-Read“. Um die riesigen Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, die bis zu 90 % der Unternehmensdaten ausmachen können, benötigen Sie anpassbarere Speicheroptionen.
Cloud-Data Lakes erfreuen sich zunehmender Beliebtheit, wenn es um die Speicherung unstrukturierter Daten geht. Sie bieten enorme Speicherkapazitäten und werden nutzungsabhängig abgerechnet, was sie kostengünstig und leicht skalierbar macht. Eine weitere Option sind NoSQL-Datenbanken, mit denen Sie verschiedene Datenformate ohne feste Struktur speichern können.
Management-Herausforderungen
Die Verwaltung unstrukturierter Daten bringt mehrere Hürden mit sich. Die enorme Menge unterschiedlicher Typen und der schnelle Zufluss unstrukturierter Daten können herkömmliche Speichersysteme überfordern. Wenn Ihre Daten wachsen, benötigen Sie eine Speicherinfrastruktur, die die Daten effizient verwaltet.
Um unstrukturierte Daten zu analysieren, benötigen Sie spezielle Tools und Methoden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und KI. Diese fortschrittlichen Technologien können Ihnen helfen, wertvolle Erkenntnisse aus verschiedenen Datentypen wie Textdokumenten, Bildern und Videos zu gewinnen.
Um diese Probleme anzugehen, sollten Sie über die Umsetzung eines Datenverwaltungsplans nachdenken, der Folgendes umfasst:
- Anpassbare Datenmodelle zur Verarbeitung neuer Felder und Datentypen
- Leistungsstarke Speichersysteme unterstützen schnelle Reaktionen und schnelle Datenaktualisierungen
- Effektive Datenarchivierung, um Datenverlust zu verhindern und Speicherkosten zu senken
- Lösungen, die sich mit Ihrem wachsenden Datenbedarf skalieren lassen
Datenanalyse und -verarbeitung
Das Betrachten und Bearbeiten von Daten unterscheidet sich bei organisierten und ungeordneten Informationen. Die Kenntnis dieser Unterschiede ist der Schlüssel, um aus Ihren Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Strukturierte Datenanalyse
Bei der Analyse strukturierter Daten geht es um Informationen, die einem festgelegten Format folgen, das häufig in Tabellen oder Datenbanken zu finden ist. Dieser Datentyp ist klar organisiert und kann mit Standardmethoden durchsucht werden. Die Konsistenz und Zuverlässigkeit strukturierter Daten trägt zur Qualität und Vertrauenswürdigkeit des Analyseprozesses bei.
Sie können strukturierte Daten für Folgendes verwenden:
- Führen Sie präzise und schnelle Analysen durch
- Verwenden Sie erweiterte Analysemethoden wie statistische Modelle und maschinelles Lernen
- Erstellen Sie Berichte, Dashboards und Visualisierungen, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen
- Einfaches Suchen, Filtern und Sortieren von Daten zur gezielten Untersuchung
Analyse unstrukturierter Daten
Die Analyse unstrukturierter Daten zielt darauf ab, Informationen zu verstehen, die nicht in typische Zeilen und Spalten passen. Dazu gehören Texte, Bilder, Videos und mehr. Der Prozess umfasst das Betrachten, Bereinigen, Ändern und Modellieren von Daten mithilfe verschiedener analytischer und statistischer Tools.
Zu den wichtigsten Aspekten der Analyse unstrukturierter Daten gehören:
- Natural Language Processing (NLP) zur Textanalyse
- Techniken zur Analyse von Bildern und Videos
- Methoden zur Audioverarbeitung
- Analyse von Sensordaten von IoT-Geräten
Verarbeitungstechniken
Um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gut verarbeiten zu können, müssen Sie unterschiedliche Verarbeitungsmethoden verwenden:
- Datenklassifizierung: Gruppieren Sie Daten nach Metadaten wie Dateityp oder Inhalt, um die Verwaltung zu verbessern und Regeln besser einzuhalten.
- Metadatenanalyse: Verwenden Sie „Daten über Daten“, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Dingen wie Blogbeiträgen oder Bildern zu gewinnen.
- Maschinelles Lernen: Verwenden Sie KI-Systeme, um unstrukturierte Daten zu untersuchen und darin Bedeutung zu finden, beispielsweise durch Erkennen von Dingen in Bildern oder Sortieren von Text.
- Datenvisualisierung: Zeigen Sie Daten in Bildern oder Diagrammen, damit die Leute sie besser verstehen und studieren können.
Abschließende Überlegungen
Die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Informationsressourcen umgehen und sie nutzen, hängt davon ab, ob die Daten strukturiert oder unstrukturiert sind. Strukturierte Daten haben ein organisiertes Format, das ihre Analyse und Abfrage erleichtert. Dadurch eignen sie sich perfekt für herkömmliche Datenbanksysteme. Im Gegensatz dazu bieten unstrukturierte Daten mehr Flexibilität und können viele verschiedene Arten von Informationen erfassen. Um sie jedoch gut analysieren zu können, benötigen Sie spezielle Tools.
Da die Daten immer umfangreicher und vielfältiger werden, müssen Unternehmen Pläne entwickeln, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gut zu handhaben. Das bedeutet, in wachstumsfähige Speicherlösungen zu investieren, modernste Analysemethoden zu verwenden und maschinelles Lernen anzuwenden, um Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen zu gewinnen. Indem Unternehmen herausfinden, was jeden Datentyp einzigartig macht, können sie das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, um neue Ideen zu entwickeln und intelligente Entscheidungen zu treffen.
FAQs
Was sind strukturierte und was unstrukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind so organisiert, dass sie in Tabellen oder Datenbanken passen. Sie umfassen bestimmte Typen wie Zahlen, kurze Texte oder Daten. Unstrukturierte Daten hingegen sind aufgrund ihrer Art oder Größe nicht so einfach zu organisieren. Zu diesem Typ gehören Formate wie Audio, Video und große Textdokumente.
Können Sie fünf wesentliche Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten auflisten?
Klar, hier sind die Hauptunterschiede: Strukturierte Daten sind standardisiert und durchsuchbar, während unstrukturierte Daten oft in ihrer ursprünglichen Form bleiben. Strukturierte Daten sind quantitativ, sodass Sie sie messen und zählen können, unstrukturierte Daten hingegen sind qualitativ und konzentrieren sich mehr auf Beschreibungen. Außerdem befinden sich strukturierte Daten in Data Warehouses, während unstrukturierte Daten in Data Lakes landen.
Was beschreibt unstrukturierte Daten am besten?
Eine Besonderheit unstrukturierter Daten ist, dass sie keinem bestimmten Datenmodell folgen. Dies unterscheidet sie von strukturierten Daten, die einem klaren Modell und einer klaren Organisation folgen.
Was sind die Merkmale strukturierter Daten?
Strukturierte Daten halten sich an ein Datenmodell mit einer klaren Struktur, das Informationen in Zeilen und Spalten einordnet. Dieses Setup stellt sicher, dass Definition, Format und Bedeutung der Daten klar definiert sind und bleiben.
