Daten gelten heute als das neue Gold für Unternehmen, um bessere Entscheidungen zu treffen und mehr Kunden zu erreichen. Daten liegen jedoch in verschiedenen Formen vor, darunter unstrukturierte und strukturierte. Um das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen, ist es häufig notwendig, unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format zu überführen.
In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Prozess der Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten. Wir werden einen Blick auf die Bedeutung strukturierter Daten bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung sowie auf die Vorteile der Konvertierung unstrukturierter Daten werfen.
Indem Unternehmen die Bedeutung strukturierter Daten und die Notwendigkeit der Konvertierung unstrukturierter Daten verstehen, können sie das volle Potenzial ihrer Datenbestände ausschöpfen und sich in der heutigen datengesteuerten Landschaft einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Was sind unstrukturierte Daten?
Unstrukturierte Daten sind Daten, die kein vordefiniertes Modell oder Schema haben, was ihre Speicherung und Verarbeitung erschwert. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die in Datenbanken sauber organisiert sind, liegen unstrukturierte Daten in einer Form vor, die für traditionelle Datenverarbeitungsmethoden schwierig zu analysieren ist.
Es wird erwartet, dass das Volumen unstrukturierter Daten bis 2025 auf 175 Milliarden Terabyte anwachsen wird.
Beispiele für unstrukturierte Daten
- E-Mail-Nachrichten, Social-Media-Posts und Chat-Konversationen
- Bilder wie digitale Fotos
- Musik und Audioaufnahmen
- Filme, YouTube-Clips
- Geodaten
Herausforderungen unstrukturierter Daten
Obwohl unstrukturierte Daten eine wichtige Informationsquelle darstellen, stellen sie in Bezug auf die Verarbeitung und Analyse besondere Herausforderungen dar.
- Sie können aufgrund der undefinierten Struktur nicht einfach mit traditionellen Datenverarbeitungsmethoden verarbeitet oder analysiert werden.
- Es gibt keine Standardisierung, da sie in verschiedenen Formaten vorliegen.
- Da es keine klaren Metadaten gibt, ist es schwierig, Zeichen zu identifizieren und zu kategorisieren.
- Die Datenextraktion kann fehleranfällig sein und erfordert spezielle Tools und Techniken.
Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind hochgradig organisiert und folgen einem bestimmten Datenmodell oder Schema. Die Daten können einfach durchsucht und zur weiteren Verarbeitung analysiert werden. Sie zeichnen sich durch eine klare Struktur und Organisation aus, die es ermöglicht, sie einfach zu speichern, abzufragen und zu analysieren.
Beispiele für strukturierte Daten
Strukturierte Daten werden in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) gespeichert und enthalten Text und Zahlen.
- Datums- und Uhrzeitangaben
- Namen, Adressen und Telefonnummern von Kunden
- Rechnungsdaten (Nummer, Datum)
- Produktdetails (Menge, Beschreibung, Stückpreis)
- Rabatt und Gesamtbetrag
Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Unterschiede zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten.
Warum müssen Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln?
Die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten bietet eine Reihe von Vorteilen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten effektiv zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Strukturierte Daten sind ein wertvolles Gut für Business Intelligence und Entscheidungsfindung. Ihre Analysefähigkeit, Konsistenz, Integrationsfähigkeit, Skalierbarkeit und Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung tragen zur Verbesserung der Unternehmensleistung, Effizienz und strategischen Planung bei.
Durch die effektive Nutzung strukturierter Daten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und in einer datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig bleiben.
Datengenauigkeit und -konsistenz
Strukturierte Daten gelten als genauer und zuverlässiger, da sie vordefinierte Modelle haben. Diese Daten können verwendet werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, da sie zuverlässiger sind.
Datenanalyse und -berichterstattung
Mit ihrem klar definierten Schema sind strukturierte Daten im Vergleich zu unstrukturierten Daten einfacher zugänglich und zu analysieren. Mithilfe von Tools und Techniken der Datenanalyse können Unternehmen Erkenntnisse ableiten und aussagekräftige Berichte erstellen.
Integration mit anderen Anwendungen
Strukturierte Daten ermöglichen eine nahtlose Integration und einen Datenaustausch mit anderen Tools und Anwendungen. Sie ermöglichen auch Kreuzanalysen, die helfen, Muster und Trends aus verschiedenen Datenquellen aufzudecken.
Verbessert die Effizienz und optimiert Arbeitsabläufe
Die Strukturierung von Daten verbessert die Suchbarkeit, so dass bestimmte Daten in Dokumenten leichter gefunden werden können. Dies reduziert den manuellen Aufwand und erhöht die Effizienz von Arbeitsabläufen.
Wie wandelt man unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um?
Es gibt viele Möglichkeiten und Techniken, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln. Die Wahl der richtigen Methode hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Art der unstrukturierten Daten, den verfügbaren Ressourcen und den spezifischen Anforderungen des Unternehmens.
Eine der einfachsten (und kostengünstigsten) Möglichkeiten ist Data Parsing.
Schritte zur Umwandlung von unstrukturiertem Text in strukturierten Text mit Parseur
Parseur ist ein leistungsstarkes Dokumentenverarbeitungstool, das die Datenextraktion zur weiteren Analyse automatisiert. Es ist in eine robuste OCR-Engine integriert, die ein hohes Maß an Datengenauigkeit bietet.
Schritt 1: Erstellen Sie ein kostenloses Parseur-Konto
Parseur hat einen kostenlosen Tarif, mit dem Sie auf alle Funktionen zugreifen können. Melden Sie sich über den unten stehenden Link für den Tarif an.
Schritt 2: Erstellen Sie eine Parseur-Mailbox, um die unstrukturierten Daten zu empfangen
Mit Parseur können Sie unbegrenzt Mailboxen erstellen. Es gibt verschiedene Mailbox-Typen für verschiedene Branchen wie Google Alerts, Essensbestellungen, Immobilien oder allgemeine Leads. Sie haben auch die Möglichkeit, eine benutzerdefinierte Mailbox zu erstellen.
Nehmen wir für diesen Artikel das Beispiel der Umwandlung von unstrukturiertem Text in einen Beleg.
Die Mailbox "Rechnungen" wird für die Rechnungs- und Belegverarbeitung verwendet.
Ziehen Sie einen Ihrer Belege per Drag & Drop in diese Mailbox oder leiten Sie ihn weiter.
Schritt 3: Die Daten werden automatisch in strukturierte Daten umgewandelt
Parseur verfügt über integrierte Vorlagen, um unstrukturierte Daten sofort zu verarbeiten. Sie können auch eine benutzerdefinierte Vorlage für die Konvertierung erstellen, indem Sie unsere KI-gestützten Vorlagen verwenden und Parseur beibringen, welche Daten konvertiert und welche verworfen werden sollen.
Die Parseur-App ist mit KI-OCR, Zonaler OCR und Dynamischer OCR integriert, um eine genaue Datenkonvertierung und -verarbeitung zu gewährleisten. Parseur verwendet außerdem NLP und Computer Vision zur Kategorisierung unstrukturierten Textes.
Schritt 4: Analysieren Sie die strukturierten Daten mit anderen Anwendungen
Erstellen Sie einen Workflow mit Zapier, Make oder Power Automate, um Daten zur Analyse in eine andere Anwendung zu exportieren.
Sie können die Daten auch herunterladen oder mit unseren Standardformeln an Google Tabellen senden.
Wie Sie sehen, ist dies eine der einfachsten Möglichkeiten, Daten zu konvertieren, besonders wenn Sie kein Technikfreak sind. Parseur erfordert keine Programmierkenntnisse und ist vollständig vorlagenbasiert.
Gibt es noch andere Tools für die Datenkonvertierung?
Ja, es gibt viele weitere Tools und Methoden für die Datenkonvertierung, die je nach Art der unstrukturierten Daten und den spezifischen Anforderungen eingesetzt werden können.
Hier sind einige Beispiele:
- Programmiersprachen: Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und NLTK bieten leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten.
- Open-Source-Software: Hadoop ist eine Open-Source-Plattform, die für die Verarbeitung großer Datenmengen, einschließlich unstrukturierter Daten, entwickelt wurde.
- KI-basierte Tools: Fortschrittliche Sprachmodelle wie Chat GPT-3 können für die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten verwendet werden.
- SQL-Datenbanken: Relationale Datenbanken können für die Speicherung und Abfrage strukturierter Daten verwendet werden, die aus unstrukturierten Daten extrahiert wurden.
Letztendlich hängt es von Ihren Anforderungen ab und davon, was Sie mit den unstrukturierten Daten machen wollen.
Das Potenzial unstrukturierter Daten
Unstrukturierten Daten fehlt eine vordefinierte Struktur, was eine Herausforderung für die Analyse und Integration darstellt. Strukturierte Daten hingegen sind organisierte, schemagesteuerte Daten, die eine effiziente Verarbeitung, Analyse und Integration ermöglichen.
Die Umwandlung von unstrukturierten Daten in strukturierte Daten ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für datengestützte Entscheidungen genutzt werden können.
Mit Blick auf die Zukunft werden KI- und maschinelle Lerntechniken wahrscheinlich eine bedeutende Rolle bei der Automatisierung des Konvertierungsprozesses und der effektiveren Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten spielen.
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