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Grundlegendes zu strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten

October 26th, 2023

Wenn wir über Daten oder Analysen sprechen, werden oft die Begriffe strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten diskutiert. Dies sind die drei Datenformen, die mittlerweile für alle Arten von Geschäftsanwendungen relevant sind. Strukturierte Daten gibt es schon seit einiger Zeit, und traditionelle Systeme und Berichterstellung sind immer noch auf diese Form von Daten angewiesen.

Allerdings hat die Generierung halbstrukturierter und unstrukturierter Datenquellen in den letzten Jahren aufgrund des Aufstiegs von Big Data rasant zugenommen. Aus diesem Grund versuchen immer mehr Unternehmen, ihre Business Intelligence und Analysen auf die nächste Stufe zu heben, indem sie alle drei Datenformen einbeziehen.

In diesem Blogbeitrag werden die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten untersucht und erläutert, wie moderne Tools es uns ermöglichen, diese unterschiedlichen Datenformate zu analysieren und zu verarbeiten.

Strukturierte Daten vs. halbstrukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten

Kommen wir zu den Grundlagen:

strukturierte Daten und unstrukturierte Daten

Strukturierte vs. halbstrukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten (Quelle: The Data Wiki)

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die formatiert und in ein wohldefiniertes Datenmodell umgewandelt wurden. Die Rohdaten werden in vordefinierte Felder abgebildet, die dann einfach extrahiert und über SQL gelesen werden können. Relationale SQL-Datenbanken, bestehend aus Tabellen mit Zeilen und Spalten, sind das perfekte Beispiel für strukturierte Daten.

Das relationale Modell dieses Datenformats verwendet Speicher, da es die Datenredundanz minimiert. Dies bedeutet jedoch auch, dass strukturierte Daten stärker voneinander abhängig und weniger flexibel sind. Sehen wir uns nun weitere Beispiele für strukturierte Daten an.

Beispiele für strukturierte Daten

Diese Art von Daten wird sowohl von Menschen als auch von Maschinen generiert. Es gibt zahlreiche Beispiele für strukturierte Daten von Maschinen, etwa POS-Daten wie Menge, Barcodes und Blog-Statistiken. Ebenso hätte jeder, der mit Daten arbeitet, einmal in seinem Leben Tabellenkalkulationen verwendet, was ein klassischer Fall von strukturierten Daten ist, die von Menschen generiert werden. Aufgrund der Organisation strukturierter Daten sind sie einfacher zu analysieren als halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.

Was sind semistrukturierte Daten?

Es kann sein, dass Ihre Datensätze nicht immer strukturiert oder unstrukturiert sind. Halbstrukturierte Daten oder teilweise strukturierte Daten sind eine weitere Kategorie zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Bei halbstrukturierten Daten handelt es sich um einen Datentyp, der einige konsistente und eindeutige Merkmale aufweist.

Es beschränkt sich nicht auf eine starre Struktur, wie sie für relationale Datenbanken erforderlich ist. Unternehmen nutzen Organisationseigenschaften wie Metadaten oder Semantik-Tags mit halbstrukturierten Daten, um diese besser verwaltbar zu machen. Allerdings weist es immer noch einige Schwankungen und Inkonsistenzen auf.

Beispiele für halbstrukturierte Daten

Ein Beispiel für Daten in einem halbstrukturierten Format sind durch Trennzeichen getrennte Dateien. Es enthält Elemente, die die Daten in separate Hierarchien aufteilen können. Ebenso hat das Bild bei digitalen Fotografien selbst keine vordefinierte Struktur, sondern bestimmte strukturelle Eigenschaften, die es halbstrukturieren. F

Wenn Sie beispielsweise ein Foto von einem Smartphone aufnehmen, verfügt es über einige strukturierte Attribute wie Geotag, Geräte-ID und Datum/Uhrzeit-Stempel. Nachdem Sie sie gespeichert haben, können Sie Bildern Tags wie „Haustier“ oder „Hund“ zuweisen, um eine Struktur zu schaffen.

In einigen Fällen werden unstrukturierte Daten als halbstrukturierte Daten klassifiziert, da sie ein oder mehrere Klassifizierungsattribute aufweisen.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unter unstrukturierten Daten versteht man Daten, die in absoluter Rohform vorliegen. Aufgrund ihrer komplexen Anordnung und Formatierung sind diese Daten schwer zu verarbeiten.

Zu den unstrukturierten Daten gehören Social-Media-Beiträge, Chats, Satellitenbilder, IoT-Sensordaten, E-Mails und Präsentationen. Unstrukturierte Datenverwaltung nutzt diese Daten, um sie in der Datenspeicherung auf logische, vordefinierte Weise zu organisieren. Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) helfen dabei, unstrukturierte Daten zu verstehen, die in einem schriftlichen Format vorliegen.

Im Gegensatz dazu versteht man unter strukturierten Daten Daten, die vordefinierten Datenmodellen folgen und leicht zu analysieren sind. Beispiele für strukturierte Daten wären alphabetisch geordnete Namen von Kunden und ordnungsgemäß organisierte Kreditkartennummern. Nachdem wir die Definition unstrukturierter Daten verstanden haben, schauen wir uns einige Beispiele an.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten können alles sein, was nicht in einem bestimmten Format vorliegt. Dies kann ein Absatz aus einem Buch mit relevanten Informationen oder eine Webseite sein. Ein Beispiel für unstrukturierte Daten könnten auch Protokolldateien sein, die nicht einfach zu trennen sind. Auch Kommentare und Beiträge in sozialen Medien sind unstrukturiert.

Hier ist ein Beispiel für unstrukturierte Daten aus einer Protokolldatei.

38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203

Mittwoch, 23. September 2020, 05:21:01 Uhr GMT+0500

Unstrukturierte Daten sind qualitativ und nicht quantitativ und daher meist kategorialer und charakteristischer Natur. Daten aus sozialen Medien oder Websites können beispielsweise dabei helfen, zukünftige Kauftrends vorherzusagen oder die Wirksamkeit einer Marketingkampagne zu bestimmen. Ein weiteres Beispiel für die Analyse unstrukturierter Daten ist die Erkennung von Mustern in Betrugs-E-Mails und Chats, was für Unternehmen bei der Überwachung der Richtlinieneinhaltung hilfreich sein kann. Aus diesem Grund extrahieren Unternehmen unstrukturierte Daten und speichern sie zur Analyse in Data Warehouses (auch Data Lakes genannt).

Unterschiede zwischen strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten

Lassen Sie uns den Unterschied zwischen strukturierten vs. unstrukturierten Daten vs. halbstrukturierten Daten anhand einer Interviewanalogie verstehen. Wir können dies tun, indem wir uns einige Beispiele für strukturierte und unstrukturierte Daten in der realen Welt ansehen. Gehen Sie davon aus, dass es drei Arten von Vorstellungsgesprächen gibt: unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Vorstellungsgespräche.

Bei einem unstrukturierten Interview liegt die Wahl der gestellten Fragen vollständig beim Interviewer. Er kann entscheiden, welche Fragen er stellen möchte und in welcher Reihenfolge er sie stellen möchte. Beliebte Beispiele für unstrukturierte Fragen sind „Erzählen Sie mir etwas über sich“ und „Beschreiben Sie Ihre ideale Rolle“.

Eine andere Art ist ein strukturiertes Interview. In diesem Fall wird sich der Interviewer strikt an ein von der Personalabteilung erstelltes Skript halten und für alle Bewerber das gleiche Skript verwenden. Ebenso folgen strukturierte und unstrukturierte Daten einem organisierten Format mit einem weniger flexiblen Schema.

Der dritte Typ sind halbstrukturierte Daten. In einem halbstrukturierten Interview kombiniert der Interviewer die Elemente sowohl unstrukturierter als auch strukturierter Interviews. Es würde die quantitativen und konsistenten Elemente umfassen, ähnlich einem strukturierten Interview.

Gleichzeitig bieten strukturierte Interviews jedoch ebenso wie halbstrukturierte Daten die Flexibilität, Fragen an die Situation anzupassen. Um es noch einmal zu wiederholen: Der Hauptunterschied zwischen unstrukturierten und halbstrukturierten Daten besteht darin, dass unstrukturierte Daten keinem vordefinierten Format folgen, während halbstrukturierte Daten nur teilweise unstrukturiert sind.

Die folgenden Punkte verdeutlichen die Unterschiede zwischen strukturierten Daten vs. unstrukturierten Daten vs. semistrukturierten Daten:

  • Organisation: Strukturierte Daten sind gut organisiert. Daher verfügt es über den höchsten Organisationsgrad. Halbstrukturierte Daten sind teilweise organisiert; Daher ist der Grad der Organisation geringer als bei strukturierten Daten, aber höher als bei unstrukturierten Daten. Schließlich ist die letztere Kategorie überhaupt nicht organisiert.
  • Flexibilität und Skalierbarkeit: Strukturierte Daten sind abhängig von relationalen Datenbanken oder Schemata und daher weniger flexibel und schwer zu skalieren, während halbstrukturierte Daten flexibler und einfacher zu skalieren sind als strukturierte Daten. Unstrukturierte Daten verfügen jedoch nicht über ein Schema, das sie von den beiden anderen am flexibelsten und skalierbarsten macht.
  • Versionierung: Da strukturierte Daten auf einer relationalen Datenbank basieren, wird die Versionierung über Tupel, Zeilen und Tabellen durchgeführt. Andererseits sind in semi-strukturierten Daten Tupel oder Graphen möglich, da nur eine Teildatenbank unterstützt wird. Bei unstrukturierten Daten schließlich ist die Versionierung wahrscheinlich als ganze Daten, da es keine Datenbankunterstützung gibt.
  • Transaktionsmanagement: In strukturierten Daten ist Datenparallelität verfügbar und wird daher normalerweise für den Multitasking-Prozess bevorzugt. Bei halbstrukturierten Daten wird die Transaktion vom DBMS angepasst, es ist jedoch immer noch keine Datenparallelität verfügbar. Schließlich gibt es in strukturierten Daten weder Transaktionsmanagement noch Datenparallelität.

In der Vergangenheit haben sich Unternehmen nur auf die Extraktion und Analyse von Informationen aus strukturierten Daten konzentriert. Angesichts der Zunahme halbstrukturierter und unstrukturierter Daten müssen Unternehmen nun jedoch nach einer Lösung suchen, die ihnen bei der Analyse aller drei Datentypen hilft.

Vereinfachen Sie die Verwaltung unstrukturierter Daten mit Astera

Datentools der Enterprise-Klasse, wie z Astera Centerprisekann dabei helfen. Centerprise verfügt über integrierte Unterstützung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datenformate. Mit dem Tool können Sie Daten, die in einem unterschiedlichen System eingeschlossen sind, schnell erfassen, deren Qualität validieren, entsprechend den Geschäftsanforderungen umwandeln und in die Datenanalyseebene exportieren.

Das Ergebnis ist, dass Sie Eingabedaten aus Ihrer Datenbank, Dokumenten, E-Mails, PDFs und verschiedenen anderen Formaten in einen konsistenten Strom von Ausgabeinformationen übersetzen können, die Manager für wichtige Geschäftsentscheidungen verwenden können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es für Unternehmen wichtig ist, den Unterschied zwischen strukturierten, unstrukturierten Daten und halbstrukturierten Daten zu verstehen. Sie müssen alle drei Arten von Daten analysieren, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und das Beste aus ihren Informationen zu machen.

Astera ReportMiner ist ein End-to-End-Datenextraktionstool, das bei der Extraktion strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten hilft. Es konvertiert außerdem unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format über eine benutzerfreundliche Oberfläche.

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