Strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten • BUOM

3. Januar 2022

Verschiedene Arten von Daten sind für viele Geschäftsanwendungen nützlich und helfen Unternehmen, ihre Abläufe zu verbessern. Zu den drei Hauptdatentypen gehören strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Wenn Sie ihre Unterschiede verstehen, können Sie Business Intelligence besser interpretieren. In diesem Artikel besprechen wir strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, stellen Beispiele für jeden Typ bereit und untersuchen die Unterschiede zwischen ihnen.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die in ein klar definiertes Datenmodell passen. Entweder Menschen oder automatisierte Prozesse transformieren und formatieren diese Informationen, sodass sie in vordefinierten Feldern gespeichert werden können. Diese Daten können einfach in einer SQL-Datenbank abgerufen und interpretiert werden. Benutzer gruppieren häufig strukturierte Datenobjekte, um Beziehungen zu erstellen, die leicht zu untersuchen sind.

Beispiele für strukturierte Daten

Ein einfaches Beispiel für strukturierte Daten sind Daten, die ein Benutzer in einem Tabellenkalkulationsprogramm speichert. Zu den konkreten Beispielen für strukturierte Daten, die von Maschinen erstellt werden, gehören Blog-Statistiken, Barcodes und Produktzahlen am Point-of-Sale. Menschen können auch Instanzen strukturierter Daten wie Finanztransaktionsdetails, demografische Daten, Kundenbewertungen, Gerätestandorte und Maschinenprotokolle aufzeichnen.

Was sind semistrukturierte Daten?

Halbstrukturierte Daten, die von einigen Datenanalysten als halbstrukturierte Daten bezeichnet werden, sind Informationen, die sowohl Eigenschaften strukturierter als auch unstrukturierter Informationen aufweisen. Es passt nicht in die starre Struktur, die relationale Datenbanken erfordern, und weist daher einige Inkonsistenzen und Variabilität auf. Es verfügt über einige spezifische und konsistente Funktionen, die es ermöglichen, strukturierten Daten zu ähneln.

Beispiele für halbstrukturierte Daten

Eines der auffälligsten Beispiele für halbstrukturierte Daten ist die digitale Fotografie. Obwohl ein Bild keine vorgegebene Struktur aufweist, enthält es einige Strukturelemente, die ihm die Klassifizierung halbstrukturierter Daten verleihen. Beispielsweise verfügt ein von einem Smart-Gerät aufgenommenes Bild einer Katze über strukturierte Elemente wie einen Datumsstempel, einen Zeitstempel, eine Geräte-ID und einen Geotag. Durch das Speichern an einem bestimmten Ort kann eine Person dem Bild weitere Tags wie „Katze“ oder „Haustier“ zuweisen, um ihm eine gewisse Struktur zu verleihen. Weitere häufige Beispiele für halbstrukturierte Daten sind E-Mails, HTML- und XML-Dokumente.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die in ihrer Rohform dargestellt werden. Es enthält komplex formatierte Daten, die ein komplexes Layout erfordern. Die meisten Datenanalysten klassifizieren unstrukturierte Daten eher als qualitative als als quantitative Informationen. Trotz ihrer komplexeren Struktur sind unstrukturierte Daten die häufigste Art der Big-Data-Erfassung in Unternehmen.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Eines der häufigsten Beispiele für unstrukturierte Daten sind Informationen von Websites und Social-Media-Konten. Website- und Kontoinhaber können die von ihnen gesammelten Informationen, wie z. B. öffentliche Bewertungen, nutzen, um Kauftrends zu untersuchen oder die Wirksamkeit einer Marketingkampagne zu bestimmen. Ein weiteres Beispiel für unstrukturierte Daten sind die Muster, denen betrügerische Chatnachrichten folgen. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um die Einhaltung digitaler Überwachungsrichtlinien sicherzustellen.

Unterschiede zwischen strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten

Hier sind einige wesentliche Unterschiede zwischen diesen drei Datentypen:

Organisation

Strukturierte Daten sind die am besten organisierten der drei Typen. Es lässt sich leicht in Tabellen mit vorgegebenen Spalten und Zeilen speichern. Relationale Datenbanken, bei denen es sich um standardisierte Sammlungen handelt, speichern große Mengen strukturierter Daten. Halbstrukturierte Daten sind weniger organisiert als strukturierte Daten, aber es ist immer noch relativ einfach, die Verwendung von Dingen wie semantischen Tags und Metadaten zu verfolgen. Da unstrukturierte Daten nicht in vordefinierte Datenmodelle passen, sind sie von den drei Typen am wenigsten organisiert.

Analyse

Strukturierte Daten sind der am einfachsten zu analysierende Datentyp. Es ist leicht zu erlernen, da es ein einziges Layout hat, das konsistent bleibt. Vor der Entwicklung von Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verließen sich die meisten Unternehmen stark auf strukturierte Daten, um Informationen über ihre Aktivitäten aufzuzeichnen und zu ermitteln. Die jüngste Popularität dieser Technologien hat es für Unternehmen einfacher gemacht, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren, obwohl diese Arten immer noch schwieriger zu untersuchen sind als strukturierte Daten.

Flexibilität

Strukturierte Daten sind nicht flexibel, da sie von einem Schema, also einer strukturierten Struktur, abhängen. Strukturierte Daten minimieren die Wiederholung von Informationen auf Kosten der Speichernutzung und sind daher nicht so flexibel wie die beiden anderen Typen. Halbstrukturierte Daten sind nicht so flexibel wie unstrukturierte Daten, lassen sich aber viel einfacher skalieren als ihr strukturiertes Gegenstück. Unstrukturierte Daten sind der flexibelste Datentyp, da sie kein Schema haben.

Variabilität

Strukturierte Daten enthalten keine Variationen, da die verfügbaren Informationen vorhersehbaren Mustern folgen. Halbstrukturierte Daten behalten einen Teil der Konsistenz strukturierter Daten bei, weisen jedoch eine gewisse Variabilität auf. Unstrukturierte Daten weisen die größte Variabilität auf, da sie keinem vorhersehbaren Format folgen. Sie können das Vorhandensein von Variabilität in unstrukturierten Daten verstehen, indem Sie sich Satellitenbilder ansehen, die wichtige Beispiele für unstrukturierte Daten sind. Satellitenbilder enthalten Informationen über das Wetter und/oder die Stadtentwicklung im Zeitverlauf, die Menschen und Maschinen nicht genau vorhersagen können.

Lagerung

Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen diesen drei Datentypen besteht in der Art und Weise, wie sie gespeichert werden. Datenanalysten können strukturierte und halbstrukturierte Daten in Data Warehouses speichern, da diese Typen nicht so viel Speicherplatz benötigen. Unstrukturierte Daten werden am besten in einem Data Lake gespeichert, da dieser Typ deutlich mehr Speicherplatz benötigt.

Transaktionsmanagement

Strukturierte Daten bieten die Möglichkeit zur Datenparallelität, weshalb viele Unternehmen sie für das Transaktionsmanagement bevorzugen. Obwohl Analysten Datentransaktionen von einem Datenbankverwaltungssystem an halbstrukturierte Daten anpassen können, gibt es keine Datenparallelität. Für unstrukturierte Daten ist weder Parallelität noch Transaktionskontrolle verfügbar.

Versionsverwaltung

Die Versionierung erfolgt für Tabellenzeilen und Tupel, wenn Sie mit strukturierten Daten arbeiten. Wenn Sie mit halbstrukturierten Daten arbeiten, können Sie eine Versionierung für Tupel oder ein Diagramm durchführen. Wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten, erfolgt die Versionierung als ganzheitlicher Prozess, da die Datenbank nicht gepflegt wird.