Strukturierte und unstrukturierte Daten (plus Beispiele) • BUOM

25. März 2022

Bei der Arbeit mit Daten ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den beiden Arten der Datenspeicherung zu verstehen und zu verstehen, wie sie sich auf Ihre Fähigkeit auswirken, mit Daten zu arbeiten. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten haben Vorteile, die sie für Ihre Bedürfnisse zu unterschiedlichen Zeiten oder in unterschiedlichen Situationen vorzuziehen machen können. Das Verständnis der Vorteile jedes Formats kann Ihnen bei der Auswahl der richtigen Form der Datenspeicherung bei der Verarbeitung von Informationen helfen. In diesem Artikel besprechen wir, was strukturierte und unstrukturierte Daten sind, wie sie sich unterscheiden, und stellen Beispiele für beide Arten von Datenformaten bereit.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Daten, die der Benutzer gemäß einem vordefinierten Format und einer vordefinierten Struktur erstellt. Strukturierte Daten enthalten die gleichen Informationen für jeden Datensatz in der Datenbank und gewährleisten so die Konsistenz von einem Datensatz zum nächsten. Dadurch entsteht eine Struktur, die das Sortieren erleichtert.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Daten, die der Benutzer ohne ein bestimmtes Datensatzspeicherformat erstellt. Die in einem Datenbankeintrag dargestellten Informationen können erheblich von den in einem anderen Datensatz dargestellten Informationen abweichen. Dies bietet eine größere Vielfalt an potenziell gesammelten Informationen, was das Sortieren und Organisieren zu einer größeren Herausforderung macht.

Strukturierte und unstrukturierte Daten

Zu den wichtigsten Unterschieden zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten gehören:

Analyse

Bei der Analyse eines Datensatzes kann eine Struktur dazu beitragen, den Prozess zu vereinfachen. Da strukturierte Daten für jedes Datenelement in einem Satz die gleichen Informationen im gleichen Format speichern, können sie Vergleiche, die Ermittlung von Durchschnittswerten und die Durchführung anderer Berechnungen erleichtern. Wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten, können Sie sich zunächst die Zeit nehmen, wichtige Datenelemente zu identifizieren und einen einzigen Satz dieser Informationen zu erstellen, um Vergleiche und andere Analysen zwischen Datensätzen leistungsfähiger zu machen.

Sammlung

Beim Sammeln von Informationen für einen Datensatz kann die Verwendung unstrukturierter Daten schneller sein. Das Hinzufügen von Daten zu einem Satz mithilfe eines strukturierten Formats erfordert Konsistenz und kann zu höheren Anforderungen an die Datenerfassung führen, um sicherzustellen, dass sie dem Format entspricht. Durch die unstrukturierte Datenerfassung können Sie Daten extrahieren, sobald sie verfügbar sind, sodass Sie Ihren Datensatz schneller füllen können.

Maschinelles Lernen

Strukturierte Daten sind sehr nützlich bei der Arbeit mit Algorithmen und maschinellem Lernen. Die Struktur ermöglicht es künstlicher Intelligenz, Daten zu analysieren und leichter zu bestimmen, was sie bedeuten, und fundiertere Extrapolationen vorzunehmen. Bei unstrukturierten Daten kann die KI Schwierigkeiten haben, ähnliche Elemente aus unterschiedlichen Datensätzen zu verknüpfen, da sie nicht als vergleichbar gekennzeichnet sind.

Lagerung

Die Speicherung unstrukturierter Daten bietet mehr Flexibilität. Da strukturierte Daten dasselbe Format unterstützen müssen, sind strengere Regeln für deren Speicherung erforderlich. Dadurch können Daten in einem unstrukturierten Datenformat einfacher und schneller gespeichert werden als in einem strukturierten Format.

Verwendung des Tools

Bei der Bereitstellung von Daten für automatisierte Praktiken ist es sinnvoll, strukturierte Daten zu verwenden. Wie bei der künstlichen Intelligenz erleichtert das Framework es den Geräten, die Daten empfangen, diese zu analysieren und wichtige Informationen zu identifizieren. Wenn Sie sich für die Verwendung eines unstrukturierten Formats entscheiden, kann es sein, dass das automatisierte Gerät Schwierigkeiten hat, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten, und möglicherweise zusätzliche Programmierung erfordert, um zu lernen, wie die unstrukturierten Daten zu interpretieren sind.

Vielseitigkeit

Unstrukturierte Daten bieten eine größere Flexibilität bei der Verwendung. Durch die Freiheit, Informationen auf unterschiedliche Weise aufzuzeichnen, können Sie mit einem unstrukturierten Ansatz umfangreichere Daten gewinnen. Dies kann dazu führen, dass sich die Anzahl der von Ihnen definierten Möglichkeiten zur Verwendung der in Ihrem unstrukturierten Datensatz bereitgestellten Daten erhöht.

Beispiele für strukturierte Daten

Diese Beispiele für strukturierte Daten zeigen, wie ein Unternehmen das Strukturformat nutzen kann und welche Vorteile es bietet:

Mitarbeiterunterlagen

Unternehmen speichern Mitarbeiterdaten typischerweise in einer strukturierten Datenbank. Dadurch wird sichergestellt, dass das Unternehmen von jedem Mitarbeiter wichtige Informationen wie Name, Berufsbezeichnung und Gehaltsinformationen erfasst. Die strukturierte Speicherung dieser Informationen ermöglicht es den Mitarbeitern des Unternehmens, bei Bedarf bei der Durchsicht von Mitarbeiterakten problemlos darauf zuzugreifen, und macht die Mitarbeiter des Unternehmens bei ihrer täglichen Arbeit effizienter.

Statistiken zur Online-Nutzung

Online-Plattformen stellen häufig detaillierte Tracking-Informationen über ihre Benutzer bereit. Dies ermöglicht der Plattform oder anderen Unternehmen, die die Plattform nutzen, Einblicke in das Nutzerverhalten und die Demografie. Die Online-Plattform wird diese Informationen wahrscheinlich in einem strukturierten Datensatz speichern, um ihre Funktionalität und Sortierbarkeit zu verbessern. Beispielsweise kann ein soziales Netzwerk Benutzerinteraktionen zusammen mit wichtigen demografischen Informationen verfolgen, die Kunden für gezielte Werbung auf der Plattform nutzen können.

Verkaufsdaten

Eine strukturierte Datenbank mit Verkaufsdaten kann für ein Unternehmen nützlich sein, das seine Vertriebsleistung verbessern möchte. Durch die Organisation von Informationen wie Kundeninformationen, Produktinformationen und der Leistung von Vertriebsmitarbeitern können Unternehmensmitarbeiter Daten sortieren und auf Trends hin analysieren. Dies kann einem Unternehmen helfen, seine besten demografischen Merkmale, seine beliebtesten Produkte und seine effektivsten Mitarbeiter zu identifizieren. Ein strukturierter Ansatz hilft einem Unternehmen, diese wertvollen Trends effektiv zu erkennen.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Diese Beispiele für unstrukturierte Daten können dabei helfen, die Vorteile des unstrukturierten Ansatzes zu veranschaulichen:

Kunden-E-Mails

Unternehmen können durch den Empfang von E-Mails wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Gedanken ihrer Kunden oder Klienten gewinnen. Wenn ein Kunde eine E-Mail sendet, kann er beliebige Informationen hinzufügen. Dadurch ergeben sich für Kunden größere Reaktionsmöglichkeiten, was zu detaillierteren Informationen führen kann, die das Unternehmen für seine Entscheidungen nutzen kann.

Satellitenbildgebung

Bei der Planung eines neuen Entwicklungsprojekts kann ein Entwickler Satellitenbilder des Gebiets nutzen, um interessante Bereiche zu identifizieren und die Struktur zu errichten. Fotografische Bilder enthalten nicht in jedem Foto konsistente Daten, da die Art der enthaltenen Elemente je nach fotografiertem Bereich stark variieren kann. Während ein Unternehmen diese Daten in Zukunft möglicherweise strukturieren könnte, indem es beispielsweise Tags für Schlüsselelemente in verschiedenen Regionen hinzufügt, bieten unstrukturierte Quellbilder einen Mehrwert, indem sie eine vollständige Darstellung des Gebiets zeigen und nicht nur Elemente, die in bestimmte Kategorien passen. .

Beiträge in sozialen Netzwerken

Unternehmen können vom Zugriff auf Social-Media-Beiträge zu ihren Produkten oder Dienstleistungen profitieren. Da Benutzer nach Belieben posten können, handelt es sich bei Social-Media-Beiträgen nicht um einen strukturierten Datensatz. Die größere Freiheit, die den Benutzern zur Verfügung steht, kann es ihnen ermöglichen, sich auszudrücken und einzigartige Informationen bereitzustellen, die ein Unternehmen sonst nicht durch das Versenden strukturierter Fragebögen oder andere Formen der Kundenfeedbackbewertung erhalten kann.