Structured vs unstructured Data: Was ist der Unterschied?

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Datendateien können in vielen verschiedenen Formen vorliegen. Die beiden Haupttypen sind structured (strukturierte) und unstructured (unstrukturierte) Data. Jede dieser Datenarten wird auf unterschiedliche Weise beschafft und gesammelt und befindet sich in unterschiedlichen Datenbanktypen. Daher sind ihre Unterschiede für Datenexperten wichtig.

Aber worin unterscheiden sie sich genau voneinander? Und warum sollten Sie das eine dem anderen vorziehen?

Lesen Sie weiter, um die Antworten auf diese und viele weitere Fragen zu erhalten – darunter, wie sie in der realen Welt eingesetzt werden, welche Tools zu ihrer Verwaltung verwendet werden und welche Berufe täglich mit ihnen arbeiten.

Structured vs unstructured Data

Der Hauptunterschied besteht darin, dass strukturierte Daten klar definiert und leicht durchsuchbar sind – dazu gehören beispielsweise Datumsangaben, Telefonnummern und Produkt-SKUs. Unstrukturierte Daten hingegen lassen sich schwerer kategorisieren oder durchsuchen, wie etwa Fotos, Videos, Podcasts, Social-Media-Beiträge und E-Mails. Tatsächlich machen unstrukturierte Daten den Großteil der weltweit vorhandenen Daten aus.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind typischerweise quantitative Daten, die strukturiert und leicht durchsuchbar sind. Die Programmiersprache Structured Query Language (SQL) wird in relationalen Datenbanken verwendet, um strukturierte Daten abzufragen und darin zu suchen. 

Zu den gängigen Typen strukturierter Daten gehören Namen, Adressen, Kreditkartennummern, Telefonnummern, Kundenbewertungen, Bankinformationen und andere Daten, die mit SQL leicht durchsucht werden können. 

Dieses Video vom Data Analytics-Zertifikat von Google gibt Ihnen eine kurze Einführung in strukturierte Daten:

Beispiele für strukturierte Daten

In der realen Welt könnten strukturierte Daten für Dinge wie die folgenden verwendet werden:

• Flugbuchung: Flug- und Reservierungsdaten wie Datum, Preis und Zielort passen perfekt in das Excel-Tabellenformat. Bei der Flugbuchung werden diese Informationen in einer Datenbank gespeichert.

• Kundenbeziehungsmanagement (CRM): CRM-Software wie Salesforce führt strukturierte Daten durch Analysetools, um neue Datensätze für Unternehmen zu erstellen, mit denen sie das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden analysieren können.

Hauptunterschiede: Strukturierte Daten vs. maschinenlesbare Daten

Maschinenlesbare Datenformate wie CSV, RDF und JSON sind für die Verwendung durch Geräte und Maschinen konzipiert und daher für Menschen schwer zu interpretieren. Strukturierte Daten hingegen sind leichter zugänglich und können ohne umfassende Kenntnisse der Datentypen verstanden werden.

Vor- und Nachteile strukturierter Daten

Strukturierte Daten bieten viele Vorteile, sind aber nicht ohne Einschränkungen. Um besser einschätzen zu können, ob strukturierte Daten für Ihre Projektziele geeignet sind, sollten Sie die folgenden Vor- und Nachteile berücksichtigen:

Tools für strukturierte Daten

Strukturierte Daten werden typischerweise in relationalen Datenbanken und Data Warehouses gespeichert und verwendet, die SQL unterstützen. Beispiele für Tools zur Arbeit mit strukturierten Daten sind:

• OLAP

• MySQL

• PostgreSQL

• Oracle-Datenbank

Was sind semistrukturierte Daten?

Was liegt also dazwischen? Semistrukturierte Daten sind eine Mischung aus beiden Datentypen. Ein mit Ihrem iPhone aufgenommenes Foto ist unstrukturiert, kann aber mit einem Zeitstempel und einem Geotag versehen sein. Manche Smartphones kennzeichnen Fotos anhand von Gesichtern oder Objekten und fügen so ein weiteres Element strukturierter Daten hinzu. Mit diesen Klassifikatoren gilt dieses Foto als semistrukturierte Daten.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind alle Arten von Daten, die nicht strukturiert sind. Etwa 90 Prozent der Unternehmensdaten sind unstrukturiert. Das bedeutet, dass sie ein enormes Potenzial für Wettbewerbsvorteile bieten – vorausgesetzt, Unternehmen finden Wege, dieses Potenzial zu nutzen [1]. Unstrukturierte Daten umfassen eine Vielzahl von Formaten, wie z. B. E-Mails, Bilder, Videodateien, Audiodateien, Social-Media-Beiträge, PDFs und vieles mehr.

Unstrukturierte Daten werden typischerweise in Data Lakes, NoSQL-Datenbanken, Data Warehouses und Anwendungen gespeichert. Heute können diese Informationen mithilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz verarbeitet werden und bieten Unternehmen einen enormen Mehrwert.

Beispiele für unstrukturierte Daten

In der realen Welt können unstrukturierte Daten für Dinge wie die folgenden verwendet werden:

• Chatbots: Chatbots werden so programmiert, dass sie Textanalysen durchführen, um Kundenfragen zu beantworten und die richtigen Informationen bereitzustellen.

• Marktprognosen: Daten können so manipuliert werden, dass Veränderungen am Aktienmarkt vorhergesagt werden, sodass Analysten ihre Berechnungen und Investitionsentscheidungen anpassen können.

Vor- und Nachteile unstrukturierter Daten

Genau wie bei strukturierten Daten gibt es auch bei der Verwendung unstrukturierter Daten zahlreiche Vor- und Nachteile. Zu den Vor- und Nachteilen gehören:

Tools für unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten werden typischerweise durch flexible NoSQL-freundliche Data Lakes und nicht-relationale Datenbanken unterstützt. Daher können Sie zur Verwaltung unstrukturierter Daten unter anderem folgende Tools verwenden:

• MongoDB

• Hadoop

• Azure

Datenorientierte Berufe

Zu den Berufen, die typischerweise mit strukturierten oder unstrukturierten Daten arbeiten, gehören die meisten datenbezogenen Berufe. Im Folgenden sind einige gängige Rollen aufgeführt, die mit Daten arbeiten:

• Data Engineer: Data Engineers entwerfen und erstellen Systeme zur Datenerfassung und -analyse. Sie verwenden typischerweise SQL, um relationale Datenbanken abzufragen und die Daten zu verwalten. Außerdem achten sie auf Inkonsistenzen oder Muster, die sich positiv oder negativ auf die Unternehmensziele auswirken können.

• Data Analyst: Data Analysts nutzen Datensätze aus relationalen Datenbanken, bereinigen und interpretieren sie, um eine geschäftliche Frage oder ein Problem zu lösen. Sie können in so unterschiedlichen Branchen wie Wirtschaft, Finanzen, Wissenschaft und Regierung arbeiten.

• Machine Learning Engineer: Ingenieure für maschinelles Lernen (und KI-Ingenieure ) erforschen, erstellen und entwerfen künstliche Intelligenz, die für maschinelles Lernen und die Wartung oder Verbesserung bestehender KI-Systeme verantwortlich ist.

• Datenbankadministrator: Datenbankadministratoren fungieren als technischer Support für Datenbanken und gewährleisten optimale Leistung, indem sie Sicherungen, Datenmigrationen und Lastausgleich durchführen.

• Datenarchitekt: Datenarchitekte analysieren die Dateninfrastruktur einer Organisation, um Datenbanken und Datenbankverwaltungssysteme zu planen oder zu implementieren, die die Effizienz des Arbeitsablaufs verbessern.

• Data Scientist: Data Scientists analysieren diese Datensätze, um Muster und Trends zu erkennen und entwickeln anschließend Algorithmen und Datenmodelle zur Ergebnisprognose. Sie nutzen möglicherweise maschinelles Lernen, um die Qualität von Daten oder Produktangeboten zu verbessern.

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