Definition, Beispiele und Vorteile • BUOM

Da Big Data immer häufiger zum Einsatz kommt, möchten viele Unternehmen verstehen, wie sie im gesamten Unternehmen effektive datengesteuerte Strategien implementieren können. Eine Art von Daten, die für Unternehmen nützlich sein können, sind halbstrukturierte Daten. Halbstrukturierte Daten können es Unternehmen erleichtern, ihre Daten zu speichern, darauf zuzugreifen, sie zu kommunizieren und zu analysieren, um umsetzbare Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. In diesem Artikel besprechen wir die Definition von halbstrukturierten Daten, sehen uns einige Beispiele an und beleuchten die Vorteile und Herausforderungen der Verwendung dieser Art von Daten für Ihr Unternehmen.

Was sind semistrukturierte Daten?

Halbstrukturierte Daten sind Datentypen, die Merkmale sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten kombinieren. Strukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die quantitativ sind und eine Organisationsstruktur haben, die sowohl für Maschinen als auch für Menschen verständlich ist. Unstrukturierte Daten haben jedoch keine strukturelle Grundlage und bestehen aus nicht numerischen Daten, die Computer nicht selbst interpretieren können.

Halbstrukturierte Daten enthalten einen Teil der Organisationsstruktur strukturierter Daten und numerischer Eigenschaften. Diese Struktur kann es Maschinen erleichtern, Daten zu klassifizieren und zu interpretieren. Halbstrukturierte Daten verfügen jedoch auch über qualitative Eigenschaften, die entweder eine Übersetzung in Maschinensprache oder eine menschliche Interpretation erfordern.

Wer nutzt semistrukturierte Daten?

Unternehmen verschiedenster Art und aus vielen Branchen können teilstrukturierte Daten nutzen. Viele Unternehmen sammeln halbstrukturierte Daten, um Einblick in ihren Kundenstamm zu gewinnen. Angenommen, ein Unternehmen bittet seine Kunden um Online-Bewertungen. Der schriftliche Inhalt dieser Online-Bewertungen wird unstrukturiert sein, da er in menschlicher Sprache verfasst ist, die Maschinen nicht leicht verstehen können. Diese Online-Bewertungen können jedoch auch einige Arten strukturierter Daten enthalten, beispielsweise die durchschnittliche Anzahl der Kunden, die das Produkt mit fünf Sternen bewertet haben.

Unternehmen haben auch häufig halbstrukturierte Daten verwendet, um ihre Protokolle oder Arbeitsabläufe zu optimieren. Beispielsweise kann ein Unternehmen numerische Daten zur Wirksamkeit verschiedener betrieblicher Prozesse sammeln. Um diese Prozesse jedoch effizienter zu gestalten, werden sie wahrscheinlich auch unstrukturierte Datentypen berücksichtigen, beispielsweise das Feedback ihrer Mitarbeiter. Wenn diese verschiedenen Informationssätze zusammen verwendet werden, stellen sie Unternehmen halbstrukturierte Daten zur Verfügung, die sie nutzen können, um tiefere Einblicke in die Optimierung ihrer Arbeitsabläufe zu gewinnen.

Beispiele für halbstrukturierte Daten

Nachfolgend finden Sie einige gängige Beispiele für halbstrukturierte Daten:

Email Adresse

E-Mail ist eine Art halbstrukturierter Daten, die viele Mitarbeiter und Unternehmen regelmäßig nutzen. Der geschriebene Inhalt von E-Mails gilt als unstrukturierte Daten, da ein Computer nicht über die eingebaute Fähigkeit verfügt, in menschlichen Sprachen geschriebene Texte zu verstehen oder zu organisieren. E-Mail-Anwendungen geben den in jeder E-Mail enthaltenen Informationen jedoch auch eine gewisse Struktur, beispielsweise den Namen des Absenders, die Adresse des Empfängers, den Namen des Empfängers und das Versanddatum. E-Mail-Anwendungen kategorisieren Nachrichten normalerweise auch in Ordner wie Posteingang, Entwürfe, Papierkorb und Postausgang.

Unternehmen können semistrukturierte E-Mail-Daten nutzen, um neue Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen. Beispielsweise kann eine Kundendienstabteilung beurteilen, ob es sich bei einem bestimmten Kundenproblem um ein einmaliges oder ein anhaltendes Problem handelt, indem sie den Inhalt ihrer E-Mails der letzten Monate überprüft. Aus diesen E-Mails können sie dann numerische Daten erfassen, beispielsweise die Anzahl der durch das Problem verursachten Fehler oder die durchschnittliche Zeit zur Lösung des Problems.

HTML

Mit HTML erstellte Webseiten verwenden halbstrukturierte Daten. HTML bezieht sich auf die Computersprache, die Ihrer Website mitteilt, wie den Benutzern Text, Bilder und andere Designelemente angezeigt werden sollen. HTML kann Ihrer Website Struktur verleihen, indem es beispielsweise einzigartige Frameworks für Ihre Homepage, Ihr Kontaktformular und Ihre Sitemap erstellt. Unternehmen verwenden HTML auch, um unstrukturierte Datenformen zu speichern, beispielsweise den auf einer Website angezeigten Text.

Online-Bilder und Videos

Online-Bilder und -Videos sind weitere häufige Beispiele für halbstrukturierte Daten. Ein Bild oder Video selbst gilt als unstrukturierte Daten, da Computer diese Art von Visualisierung oder Audio nicht lesen können. Im Internet eingebettete Bilder und Videos enthalten jedoch normalerweise auch Textelemente, die es dem Computer oder dem Internet ermöglichen, diese Informationen leicht zu kategorisieren, indem sie beispielsweise mit dem Datum oder dem Ort versehen werden, an dem jemand die Datei heruntergeladen hat.

Elektronischer Datenaustausch

Electronic Data Interchange (EDI) ist eine weitere gängige Form halbstrukturierter Daten. Eine Vielzahl von Unternehmen nutzen EDI, um ihre Papierdokumente in digitale Dateien umzuwandeln. Diese Papierakten enthalten oft Informationen, die für Maschinen nicht so einfach zu interpretieren sind. EDI wandelt diese Elemente dann in eine Sprache um, die der Computer verstehen, organisieren und speichern kann.

Vorteile halbstrukturierter Daten

Hier sind die Hauptvorteile der Verwendung halbstrukturierter Daten in Ihrem Unternehmen:

Verwaltet verschiedene Datentypen und -formate

Im Gegensatz zu strukturierten Daten müssen halbstrukturierte Daten keiner vorgegebenen Struktur folgen. Im Bereich Big Data wird diese Struktur üblicherweise als Schema bezeichnet. Diese Qualität verleiht halbstrukturierten Daten eine größere Flexibilität hinsichtlich der Art der darin enthaltenen Daten und ihrer Organisationsstruktur.

Einfach zu skalieren

Halbstrukturierte Daten und ihr Schema sind leicht skalierbar. Da halbstrukturierte Daten nicht in eine vorgefertigte Organisationsstruktur passen müssen, ist es für Unternehmen relativ einfach, zusätzliche Datensätze zu ihren halbstrukturierten Daten hinzuzufügen. Das bedeutet, dass der Menge an strukturierten Daten, die Ihr Unternehmen speichern und analysieren kann, praktisch keine Grenzen gesetzt sind.

Sehr praktisch und tragbar

Im Vergleich zu unstrukturierten Daten sind halbstrukturierte Daten viel einfacher zu speichern und zu transportieren. Datenportabilität bezieht sich darauf, wie einfach es ist, Ihre Daten zu übertragen, darauf zuzugreifen, sie zu teilen und zu organisieren. Da Computer im Vergleich zu unstrukturierten Daten über mehr Möglichkeiten zur Analyse halbstrukturierter Daten verfügen, ist es relativ einfach, Ihre Daten von einem Ort in Ihrem Netzwerk an einen anderen zu verschieben. Beispielsweise möchte Ihr Unternehmen möglicherweise halbstrukturierte Daten von einem bestimmten Computer in die digitale Cloud Ihres Unternehmens verschieben.

Herausforderungen halbstrukturierter Daten

Hier sind die Hauptprobleme bei der Arbeit mit halbstrukturierten Daten sowie Vorschläge zu deren Lösung:

Schwieriger zu analysieren

Im Gegensatz zu strukturierten Daten können nicht alle Aspekte halbstrukturierter Daten von Computern leicht interpretiert oder klassifiziert werden. Bei der Verwendung halbstrukturierter Daten müssen Unternehmen zunächst einen Weg finden, wie ihre Maschinen die unstrukturierten Aspekte der Daten verstehen oder diese Aspekte selbst interpretieren können. Da Big Data jedoch in Unternehmen aller Art immer häufiger zum Einsatz kommt, stehen mehr Tools als je zuvor zur Verfügung, die Sie bei der spezifischen Interpretation semistrukturierter Daten unterstützen.

Höhere Lagerkosten

Unternehmen, die halbstrukturierte Daten verwenden, zahlen in der Regel mehr für deren Speicherung. Da Computer nicht alle Eigenschaften halbstrukturierter Daten problemlos verstehen können, sind für diese Art von Daten konfigurierte Speicherdienste in der Regel komplexer. Aufgrund dieser Komplexität müssen Unternehmen häufig einen größeren Teil ihres Budgets für die Datenspeicherung aufwenden als für strukturierte Daten. Die Verwendung halbstrukturierter Daten kann Ihrem Unternehmen jedoch langfristig größere Vorteile bringen als die alleinige Verwendung strukturierter Daten.

Datenschemaabhängigkeit

Einer der Vorteile halbstrukturierter Daten besteht darin, dass sich das Schema auf natürliche Weise aus den Daten selbst entwickeln kann, im Gegensatz zu Unternehmen, die eine vordefinierte Struktur verwenden müssen. Dadurch entsteht jedoch eine enge Abhängigkeit oder Verbindung zwischen den halbstrukturierten Daten und ihrem Schema. Unternehmen, die halbstrukturierte Daten verwenden, müssen sicherstellen, dass sich ihr Datenschema kontinuierlich ändert, wenn Datensätze hinzugefügt oder weiterentwickelt werden.

Häufig gestellte Fragen zu semistrukturierten Daten

Hier sind einige häufig gestellte Fragen zu semistrukturierten Daten:

Wo können semistrukturierte Daten gespeichert werden?

Organisationen, die nach Möglichkeiten suchen, die halbstrukturierten Daten ihres Unternehmens zu speichern, haben viele Möglichkeiten, wie zum Beispiel:

• Datenbankverwaltungssystem: Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist eine Art Software, die Ihnen beim Speichern, Zugreifen, Ändern und Übertragen von Informationen in und aus Ihrer Datenbank hilft. Suchen Sie nach einem DBMS, das speziell für die Verwaltung halbstrukturierter Datensätze konfiguriert ist.

• Erweiterbare Auszeichnungssprache. Extensible Markup Language (XML) ist eine Methode zur Kommunikation des Textes und des Layouts einer Webseite in einer Form, die sowohl für Menschen als auch für Maschinen verständlich ist. XML ist eine hervorragende Sprache für halbstrukturierte Daten, da es Benutzern ermöglicht, Attribute und Tags zu definieren, die die Organisationsstruktur der Daten bilden.

• Relationales Datenbankverwaltungssystem: Ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) ist eine Art DBMS, das Daten in einem Tabellenformat speichert. Das DBMS kann dann Beziehungen zwischen Elementen in verschiedenen Zeilen für eine flexiblere Datenstruktur herstellen.

Handelt es sich bei PDF um strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten?

PDF ist ein Beispiel für halbstrukturierte Daten. Auch wenn eine PDF-Datei menschliche Sprache enthält, ist eine PDF-Datei technisch gesehen ein Bildtyp und keine Textdatei, was das Lesen für Maschinen erschwert. Allerdings verfügen PDF-Dateien meist über voreingestellte Eigenschaften, wie z. B. geänderte Benutzernamen oder Datumsangaben, die den Daten eine gewisse Struktur verleihen.

Welche Art von Datenstruktur haben Social-Media-Kanäle?

Social-Media-Feeds gelten als halbstrukturierte Daten. Benutzer veröffentlichen auf ihren Social-Media-Seiten hauptsächlich Bilder, Videos und in menschlichen Sprachen verfasste Inhalte, bei denen es sich allesamt um unstrukturierte Datentypen handelt. Allerdings weisen Social-Media-Kanäle dem Beitrag jedes Benutzers in der Regel Metadaten zu, um ihrer Website dabei zu helfen, einen Rahmen für den Inhalt zu schaffen. Zu den Metadaten sozialer Medien können das Upload-Datum, der Dateityp und die Anzahl der Freigaben gehören.