Grundlegendes zu strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten

By |2022-03-29T06:11:50+00:001. November 2020|

Wenn wir über Daten oder Analysen sprechen, fallen oft die Begriffe strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Das sind die drei Datenformen, die inzwischen für alle Arten von Geschäftsanwendungen relevant geworden sind. Strukturierte Daten gibt es schon seit einiger Zeit, und herkömmliche Systeme und Berichte verlassen sich immer noch auf diese Form von Daten. In den letzten Jahren hat jedoch die Generierung von halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen stark zugenommen. Infolgedessen versuchen immer mehr Unternehmen, ihre Business Intelligence und Analysen auf die nächste Stufe zu heben, indem sie alle drei Datenformen einbeziehen.

Strukturierte vs. unstrukturierte vs. halbstrukturierte Daten

Dieser Blogbeitrag untersucht die Unterschiede zwischen strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten und wie moderne Tools es uns ermöglichen, diese unterschiedlichen Datenformate zu analysieren und zu verarbeiten.

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, die von Maschinen generiert werden, wie z. B. POS-Daten wie Mengen, Barcodes und Weblog-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 sowohl halbstrukturierte als auch unstrukturierte Daten.

Was sind semistrukturierte Daten?

Ihre Datensätze sind möglicherweise nicht immer strukturiert oder unstrukturiert; Halbstrukturierte Daten oder teilweise strukturierte Daten sind eine weitere Kategorie zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Halbstrukturierte Daten sind eine Art von Daten, die einige konsistente und eindeutige Merkmale aufweisen. Es beschränkt sich nicht auf eine starre Struktur, wie sie für relationale Datenbanken erforderlich ist. Organisatorische Eigenschaften wie Metadaten oder Semantik-Tags werden mit halbstrukturierten Daten verwendet, um sie besser verwaltbar zu machen; es enthält jedoch immer noch einige Variabilität und Inkonsistenz.

Beispiele für halbstrukturierte Daten

Ein Beispiel für halbstrukturierte Datenformate sind Dateien mit Trennzeichen. Es enthält Elemente, die die Daten in separate Hierarchien aufteilen können. In ähnlicher Weise hat das Bild in digitalen Fotografien selbst keine vordefinierte Struktur, sondern bestimmte strukturelle Attribute, die es halbstrukturiert machen. Wenn ein Bild beispielsweise von einem Smartphone aufgenommen wird, weist es einige strukturierte Attribute wie Geotag, Geräte-ID und DateTime-Stempel auf. Nach dem Speichern können Bilder auch mit Tags wie „Haustier“ oder „Hund“ versehen werden, um eine Struktur zu schaffen.

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

Grundlegendes zu strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten

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

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturiert Daten sind als Daten definiert, die in absoluter Rohform vorliegen. Diese Daten sind aufgrund ihrer komplexen Anordnung und Formatierung schwer zu verarbeiten. Unstrukturiertes Datenmanagement kann Daten aus vielen Formen annehmen, einschließlich Social-Media-Posts, Chats, Satellitenbilder, IoT-Sensordaten, E-Mails und Präsentationen, um sie auf logische, vordefinierte Weise in einem Datenspeicher zu organisieren. Im Gegensatz dazu sind strukturierte Daten Daten, die vordefinierten Datenmodellen folgen und einfach zu analysieren sind. Beispiele für strukturierte Daten wären alphabetisch geordnete Namen von Kunden und ordnungsgemäß organisierte Kreditkartennummern. Nachdem wir die Definition von unstrukturierten Daten verstanden haben, sehen 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 Log-Dateien sein, die nicht einfach zu trennen sind. Kommentare und Posts in sozialen Medien müssen analysiert werden.

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 
Wed Sep 23 2020 05:21:01 GMT+0500

Unstrukturierte Daten sind qualitativ, nicht quantitativ, daher sind sie meist kategorial und charakteristisch. Beispielsweise können Daten aus sozialen Medien oder Websites verwendet werden, um zukünftige Kauftrends herauszufinden oder die Effektivität einer Marketingkampagne zu bestimmen. Ein weiteres Beispiel für unstrukturierte Datenanalysen ist die Erkennung von Mustern in betrügerischen E-Mails und Chats, die für Unternehmen bei der Überwachung der Einhaltung von Richtlinien hilfreich sein können. Aus diesem Grund werden unstrukturierte Daten extrahiert und zur Analyse in unstrukturierten Data Warehouses (auch Data Lakes genannt) gespeichert.

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.

In einem unstrukturierten Interviewformat sind die gestellten Fragen vollständig die Wahl des Interviewers. Er kann selbst entscheiden, welche Fragen er stellen möchte und in welcher Reihenfolge sie gestellt werden. Beliebte Beispiele für unstrukturierte Fragen sind „Erzähl mir von dir“ und „Beschreibe deine ideale Rolle“.

Eine andere Art ist ein strukturiertes Interview. In diesem Fall folgt der Interviewer strikt einem von der Personalabteilung erstellten Skript und wird für alle Bewerber verwendet. 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 von beiden unstrukturiert und strukturierte Interviews. Es würde die quantitativen und Konsistenzelemente enthalten, ähnlich wie bei einem strukturierten Interview. Gleichzeitig haben strukturierte Interviews wie halbstrukturierte Daten die Flexibilität, Fragen an die jeweilige Situation anzupassen. 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 haben sie den höchsten Organisationsgrad, während halbstrukturierte Daten teilweise organisiert sind; Daher ist der Organisationsgrad 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 von relationalen Datenbanken oder Schemas abhängig, 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 Datengleichzeit verfügbar und wird daher normalerweise für den Multitasking-Prozess bevorzugt. Während in halbstrukturierten Daten Transaktionen von DBMS angepasst werden, ist Daten-Parallelität dennoch nicht verfügbar. Schließlich sind in strukturierten Daten weder Transaktionsmanagement noch Datengleichzeitigkeit vorhanden.

In der Vergangenheit haben sich Unternehmen nur darauf konzentriert Extrahieren und Analysieren von Informationen aus strukturierten Daten. Mit dem Wachstum von halbstrukturierten und unstrukturierte DatenUnternehmen müssen nun nach einer Lösung suchen, mit der sie alle drei Datentypen analysieren können.

Datentools der Enterprise-Klasse, wie z Astera Centerprisekann dabei helfen. Centerprise Integrierte Unterstützung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datenformate. Mit dem Tool können Sie Daten, die in einem unterschiedlichen System eingeschlossen sind, schnell erfassen, ihre Qualität überprüfen, sie an die Geschäftsanforderungen anpassen und in die Datenanalyseschicht 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 dann verwendet werden können, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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.

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