Strukturierte und unstrukturierte Daten: Was ist der Unterschied?

Wir befinden uns in einer Zeit, in der die Datenflut ansteigt – von regionalen Datenbanken bis hin zu Ihrer letzten Instagram-Story ist jede einzelne Information für viele Unternehmen zum Lebensnerv geworden. Allerdings sind nicht alle Daten gleich und jedes Datenformat wird grob in zwei verschiedene Typen eingeteilt: strukturierte und unstrukturierte Daten.

In diesem Artikel werde ich Sie durch strukturierte und unstrukturierte Daten führen, die Unterschiede zwischen diesen beiden Arten von Informationen untersuchen und ihre Beispiele für datengesteuerte Entscheidungsfindung überprüfen.

Lasst uns anfangen!

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind die Art von Big Data, die hoch organisiert sind und von Algorithmen für maschinelles Lernen leicht interpretiert werden können. Alle Informationen sind wie in Tabellenkalkulationen in Zeilen und Spalten organisiert. Diese Datentypen werden von der Sequel Query Language (SQL) verwaltet. Strukturierte Daten umfassen häufig quantitative Daten; wie Alter, Kontaktdaten, Adresse usw.

Vor- und Nachteile strukturierter Daten

Beispiele für strukturierte Daten

Da strukturierte Daten quantitativer Natur sind, ist es für Big-Data-Anwendungen sehr einfach, diese Datentypen zu sammeln und zu sortieren. Einige Beispiele für strukturierte Daten sind:

• SQL-Datenbanken
• Excel-Dateien
• SEO-Tags
• Point-of-Sales-Daten (POS) und mehr

Top-Analysesoftware für strukturierte Daten

• MySQL
• OLAP
• Oracle SQL-Entwickler
• PL SQL

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Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten werden als qualitative Daten kategorisiert und können mit herkömmlicher Datensoftware oder -methoden nicht direkt analysiert werden. Diese Art von Daten liegen in verschiedenen Formen vor, beispielsweise als E-Mails, Social-Media-Beiträge, Bilder, Videos, Audiodateien und Dokumente.

Vor- und Nachteile unstrukturierter Daten

Beispiele für unstrukturierte Daten

Einige Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• Sozialen Medien
• Geschäftsdokumente
• E-Mails
• Webseiten
• Kundenfeedback und mehr

Top-Analysesoftware für unstrukturierte Daten

• MongoDB
• Hadoop
• Dynamo DB
• Amazon Web Services

Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Nachdem Sie nun verstanden haben, was strukturierte und unstrukturierte Daten sind, wollen wir über ihre Unterschiede sprechen. Ich habe auch ein Diagramm für strukturierte und unstrukturierte Daten bereitgestellt.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Organisation und Format

• Strukturierte Daten: Strukturierte Daten sind hoch organisiert und in einer tabellarischen Struktur formatiert, die typischerweise in relationalen Datenbanken zu finden ist.
• Unstrukturierte Daten: Es fehlt ein vordefiniertes Datenmodell und es gibt keine spezifische Organisationsstruktur. Unstrukturierte Daten können Textdokumente, Bilder, Videos, Audiodateien und mehr umfassen.

Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten: Quellen

• Strukturierte Daten: Strukturierte Daten stammen im Allgemeinen aus Online-Formularen, Webserverprotokollen, Netzwerkprotokollen, OLTP-Systemen, GPS-Sensoren usw.
• Unstrukturierte Daten: Zu diesen Datenquellen gehören Textverarbeitungsdateien, E-Mail-Nachrichten, PDF-Dateien, Bilder usw.

Strukturierte versus unstrukturierte Daten: Speicheranforderungen

• Strukturierte Daten: Wie wir wissen, werden strukturierte Daten in tabellarischer Form wie SQL-Datenbanken oder Excel-Tabellen gespeichert und erfordern nur wenig Speicherplatz. Darüber hinaus können diese Daten problemlos in Data Warehouses gespeichert werden und sind zudem hoch skalierbar.
• Unstrukturierte Daten: Unstrukturierte Daten hingegen werden als NoSQL-Datenbanken oder Mediendateien gespeichert und benötigen mehr Platz. Dieser Datentyp wird im Allgemeinen in Data Lakes gespeichert, was die Skalierung erschwert.

Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten: Analysemethoden

• Strukturierte Daten: Analysemethoden für strukturierte Daten sind Datenclusterung, Klassifizierung und Regression.
• Unstrukturierte Daten: Zur Analyse unstrukturierter Daten werden Data-Mining- und Data-Stacking-Methoden eingesetzt.

Unstrukturierte vs. strukturierte Daten: In Bezug auf Flexibilität

• Strukturierte Daten: Sie sind weniger flexibel, da das Schema und die Datentypen vordefiniert sind. Daher können Änderungen an der Struktur zeitaufwändig sein.
• Unstrukturierte Daten: Diese Datentypen sind äußerst flexibel, da es keine vordefinierten Schemata gibt. Sie können problemlos neue Datentypen hinzufügen, ohne die zugrunde liegende Struktur ändern zu müssen. Dadurch ist es für den Umgang mit sich entwickelnden Datentypen geeignet.

Beispiele für strukturierte und unstrukturierte Daten

• Strukturierte Daten: Einige Beispiele für strukturierte Daten sind Mitarbeiterdatenbanken, Transaktionen, Finanzberichte, Kredit- und Debitkarteninformationen usw.
• Unstrukturierte Daten: Einige Beispiele für unstrukturierte Daten sind Social-Media-Beiträge, Audio- oder Videoaufzeichnungen, Bilder usw.

Werfen wir nun einen Blick auf die Vergleichstabelle zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Hier messen wir den Unterschied zwischen beiden Datentypen anhand von Merkmalen.

Was sind halbstrukturierte Daten?

Neben strukturierten Daten und unstrukturierten Daten gibt es einen weiteren Datentyp, der als halbstrukturierte Daten bezeichnet wird. Dieser Datentyp ist weder vollständig strukturiert noch unstrukturiert und umfasst die Merkmale strukturierter Daten sowie unstrukturierte Informationen, die keinem bestimmten Format oder Schema folgen. Zu den halbstrukturierten Daten gehören vererbte Informationen wie Ort, Zeit, E-Mail-Adresse oder Geräte-ID-Stempel.

Wie füge ich strukturierte Daten zu Ihrer Website hinzu?

Um Ihrer Website strukturierte Daten hinzuzufügen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

• Wählen Sie Ihre Seite und Ihre strukturierten Daten aus.
• Öffnen Sie den Structured Data Markup Helper von Google, um ihn Ihrer Website hinzuzufügen.
• Testen Sie Ihre strukturierten Daten und fertig.

Die zentralen Thesen

Da wir gerade dabei sind, unser Thema über den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten abzuschließen, sind hier einige Punkte zu beachten:

FAQs