Unstrukturierte vs. strukturierte Daten

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten können als Informationen definiert werden, die kein vordefiniertes Modell oder Format haben. Unstrukturierte Daten werden in der Regel von Endbenutzern generiert und sind in keiner Weise organisiert oder getaggt, die eine einfache Suche oder Analyse ermöglicht. Mit anderen Worten, unstrukturierte Daten sind Daten in ihrer natürlichen Form und werden in der Regel von Menschen generiert.

Daten sind eine wertvolle Ressource für jedes moderne Unternehmen, und das Geschäft der Verwaltung von Daten boomt seit der breiten Einführung des Internets. Daten liegen in einer Vielzahl von Formen vor, und es gibt viele Vorteile sowohl für die Unternehmen, die sie leicht verfügbar machen, als auch für diejenigen, die sie richtig verwalten.

Es gibt Tausende von Möglichkeiten, Daten zu kategorisieren, aber wir konzentrieren uns auf die drei gebräuchlichsten Methoden: den Unterschied zwischen unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten.

Was sind Big Data?

Die riesige Menge an Daten, sowohl organisiert als auch unstrukturiert, die täglich in einem Unternehmen anfallen, wird als Big Data bezeichnet.

Im Jahr 2020 belief sich der globale Markt für Big-Data-Analysen auf 206,95 Milliarden US-Dollar. Es wird erwartet, dass die Marktgröße bis 2028 auf 549,73 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.

Warum ist es wichtig, den Unterschied zwischen den Datentypen zu verstehen?

Um in der heutigen digitalen Wirtschaft zu wachsen und zu überleben, müssen Unternehmen alle ihre Daten nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Riesige Mengen an strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten werden täglich von Menschen, Prozessen, verbundenen Geräten und mehr erstellt. Diese Informationen könnten potenziell einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, wenn Unternehmen schnell genug auf sie zugreifen und sie analysieren können.

Unstrukturierte Daten machen 80 % der Daten in Unternehmen aus. - Merrill Lynch

Beispiele für unstrukturierte Daten

Zu den Arten von unstrukturierten Daten gehören:

  • Bücher
  • Handschriftliche E-Mails
  • Chat-Nachrichten
  • Soziale Medien
  • Textnachrichten
  • Lebensläufe
  • Gesundheitsakten
  • Analoge Daten

Ein Screenshot von unstrukturierten Daten
Ein Chat-Gespräch ist ein Beispiel für unstrukturierte Daten

Umgang mit unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten sind aufgrund ihrer Formlosigkeit schwer zu verarbeiten. Es gibt eine Vielzahl von spezialisierten Tools, die bei der Organisation und Analyse helfen können.

  • Data Mining: Unstrukturiertes Data Mining hilft, indem es die Daten aufschlüsselt und nach bestimmten Identifikatoren sucht, um einen viel verfeinerten Datensatz zu erhalten.
  • Natural Language Processing (NLP): NLP nutzt KI (künstliche Intelligenz), um unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Im Gesundheitswesen ist NLP eine wichtige Technik zur Analyse von 80 % der Gesundheitsdaten (Termine, Vitalwerte, medizinische Akten).
  • Optische Zeichenerkennung: OCR liest ein gescanntes oder handgeschriebenes Dokument und extrahiert den erkannten Text.
  • Textanalyse: Verwendung von Tools wie Sentimentanalyse oder Absichtsklassifizierung zur Identifizierung von Mustern und Klassifizierung der Daten.

Was sind semistrukturierte Daten?

Semistrukturierte Daten, manchmal auch als selbstbeschreibende Daten bezeichnet, liegen irgendwo zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Wie strukturierte Daten können sie ein definiertes Datenmodell haben, das aber nicht so starr ist wie z. B. bei relationalen Datenbanken. Sie enthalten Tags oder andere Markierungen, um semantische Elemente zu trennen und Hierarchien und Beziehungen von Daten durchzusetzen.

Es gibt zwei große Familien von semistrukturierten Daten:

  • Maschinell erzeugte Dokumente sind Dokumente, die von einer Maschine zum Lesen durch Menschen erstellt werden, z. B. eine PDF-Rechnung. Sie enthalten Informationen, die visuell strukturiert dargestellt werden, deren zugrunde liegende Daten aber nicht ohne Weiteres verfügbar sind.
  • Daten in NoSQL-Datenbanken enthalten Daten, die leicht verfügbar sind. Sie folgen jedoch einer lockeren Struktur, die von Dokument zu Dokument variieren kann.

Beispiele für semistrukturierte Daten

Semistrukturierte Daten finden sich in einer Vielzahl von Dateitypen, darunter:

  • Maschinell generierte E-Mails
  • PDF-Rechnungen
  • E-Commerce-Bestellbestätigungen
  • Systembenachrichtigungen

Ein Screenshot von semistrukturierten Daten
Eine PDF-Rechnung ist ein Beispiel für semistrukturierte Daten. Alle Rechnungen dieses Lieferanten sehen ähnlich aus, aber eine Maschine kann nicht ohne Weiteres auf die Daten zugreifen, ohne einen PDF-Parser zu verwenden

Wie analysiert man semistrukturierte Daten?

Die Verwaltung semistrukturierter Daten kann eine Herausforderung sein, ist aber mit den richtigen Tools nicht unmöglich.

  • Musterabgleich: Identifiziert bestimmte Daten, die einem bestimmten Muster folgen; wird verwendet, um IP-Adressen, Nummern, Daten, Telefonnummern, Namen oder URLs zu extrahieren.
  • Zonale OCR und Dynamisches OCR: Extrahiert den Text aus einer bestimmten Zone im Bild des Dokuments.
  • Dokumentenparsing: Extrahiert Daten aus Dokumenten, z. B. mit einem PDF-Parser oder E-Mail-Parser unter Verwendung visueller Vorlagen oder Parsing-Regeln.

Zwischeneinlage: Kennen Sie schon Parseur?

Parseur ist eine leistungsstarke Dokumentenverarbeitungssoftware, die Daten aus semistrukturierten Dokumenten wie PDFs, E-Mails und Tabellenkalkulationen extrahiert.

Die vorlagenbasierte Engine erfordert keine Programmierkenntnisse und ermöglicht Ihnen den Einstieg in wenigen Minuten. Alles, was Sie tun müssen, ist, Parseur beizubringen, welche Daten Sie aus einem bestimmten Dokument extrahieren möchten. Parseur lernt schnell und verarbeitet jedes Mal automatisch den gleichen Dokumententyp.

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Zu den wichtigsten Funktionen von Parseur gehören:

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Daten, die so organisiert sind, dass eine Maschine sie leicht lesen und verstehen kann. Sie haben eine wohldefinierte Struktur und entsprechen einem bestimmten Datenmodell mit einem festen Schema.

Beispiele für strukturierte Daten

Strukturierte Daten gibt es in verschiedenen Formaten wie:

  • Relationale Datenbanken
  • JSON
  • XML
  • CSV

Ein Screenshot von strukturierten Daten
Dieselbe Rechnung wie oben, aber diesmal strukturiert als JSON und von einer Maschine leicht verwendbar

Analyse strukturierter Daten

Aufgrund ihrer definierten Struktur lassen sich strukturierte Daten leicht analysieren. Je nachdem, in welcher Branche Sie tätig sind, gibt es verschiedene Datenanalysetools, die verwendet werden können. Wir haben einige von ihnen im Folgenden aufgeführt:

  • Relationale Datenbanken wie PostgreSQL oder MySQL
  • Standard-Parsing-Bibliotheken zum Lesen von JSON, CSV und XML
  • Datenvisualisierungstools wie Tableau
  • Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel oder Google Tabellen
  • Business-Intelligence-Plattformen wie Microsoft Power BI
  • Datenanalysesoftware wie RapidMiner

Kurz und bündig: Unstrukturierte vs. semistrukturierte vs. strukturierte Daten

In der folgenden Tabelle haben wir die wichtigsten Unterschiede zwischen den drei Datentypen zusammengefasst:

 Unstrukturierte Daten Semistrukturierte Daten Strukturierte Daten
Typischer Kontext Von Menschen zum Konsum durch Menschen produziert Von Maschinen zum Konsum durch Menschen produziert oder von Menschen zum Konsum durch Maschinen produziert Von Maschinen zum Konsum durch Maschinen produziert
Struktur Freiform Hat eine gewisse Struktur, die sich ändern kann. Oder die zugrunde liegenden Daten sind für eine Maschine nicht ohne Weiteres zugänglich. Vordefiniert
Flexibilität Sehr flexibel Weniger flexibel, muss den Regeln entsprechen, die für die Erstellung des Inhalts verwendet wurden. Nicht flexibel
Verwendung Bücher, Forschungsarbeiten, Dokumente, handschriftliche E-Mails, Chat-Nachrichten Maschinell generierte Dokumente, E-Mails oder PDFs, NoSQL-Datenbank, HTML Daten in einer relationalen SQL-Datenbank, Daten in strukturiertem JSON, XML oder CSV
Parsing-Ansatz Data Mining, OCR, Natural Language Processing Musterabgleich, Vorlagenabgleich, Zonale OCR, Dynamisches OCR Standard-Parsing-Bibliotheken zum Lesen von SQL, JSON, XML, CSV

Verwaltung und Analyse von Daten auf kostengünstige Weise

Die Datenerfassung nimmt bei fast allen Unternehmen mit einer geschätzten Rate von 30 % pro Jahr zu. Die meisten Unternehmen speichern die meisten unstrukturierten Daten und analysieren sie nie wirklich. Aus diesem Grund müssen sie ihren Speicherplatz erweitern, was teuer ist.

Ein besseres Verständnis der verschiedenen Datentypen, ihres Formats und wie man sie optimal nutzt, kann Ihrem Unternehmen stundenlange Arbeit ersparen. Mit dem richtigen Prozess und den richtigen technologischen Werkzeugen kann jeder eine bessere Analyse seiner aktuellen Daten durchführen. Diese tiefgehende Analyse wird dazu beitragen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und Kunden zu binden.

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Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu den Unterschieden zwischen unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten sowie zur Arbeit mit den einzelnen Typen.

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem festen Schema organisiert sind, das eine Maschine leicht lesen und analysieren kann, wie z. B. Zeilen in einer relationalen Datenbank. Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Modell oder Format und werden in der Regel von Menschen in ihrer natürlichen Form generiert, wie z. B. E-Mails, Chat-Nachrichten oder Dokumente. Der Hauptunterschied besteht darin, dass strukturierte Daten sofort maschinenlesbar sind, während unstrukturierte Daten verarbeitet werden müssen, bevor sie analysiert werden können.

Zu den unstrukturierten Daten gehören Bücher, handschriftliche E-Mails, Chat-Nachrichten, Social-Media-Beiträge, Textnachrichten, Lebensläufe, Gesundheitsakten und analoge Daten. Diese Formate werden von Menschen für andere Menschen generiert und haben daher keine konsistente Struktur, die eine Maschine direkt lesen kann. Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten rund 80 % der Daten in Unternehmen ausmachen.

Big Data bezieht sich auf die riesige Menge an Informationen, sowohl organisiert als auch unstrukturiert, die ein Unternehmen täglich überfluten. Der globale Markt für Big-Data-Analysen wurde im Jahr 2020 auf 206,95 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2028 auf 549,73 Milliarden US-Dollar wachsen. Big Data umfasst strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Typen, und ihr Wert liegt darin, sie schnell genug zu analysieren, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Semistrukturierte Daten wie PDF-Rechnungen und E-Mails können mithilfe von Musterabgleich, Zonale OCR, Dynamisches OCR und Dokumentenparsing in strukturierte Formate umgewandelt werden. Parseur ist ein Dokumentenverarbeitungstool, das Daten aus semistrukturierten Dokumenten wie PDFs, E-Mails und Tabellenkalkulationen extrahiert und als strukturierte Daten ausgibt, die für nachgelagerte Tools bereitstehen. Die integrierte KI extrahiert die von Ihnen angeforderten Felder aus jedem Layout, sodass Sie nicht für jedes Dokumentformat eine separate Vorlage benötigen.

Parseur extrahiert strukturierte Daten aus semistrukturierten Dokumenten wie PDFs, E-Mails und Tabellenkalkulationen ohne jegliche Programmierung. Sie bringen ihm bei, welche Felder erfasst werden sollen, und die KI verarbeitet neue Dokumente desselben Typs automatisch über verschiedene Layouts hinweg. Parseur ist DSGVO-konform und bietet einen optionalen manuellen Überprüfungsschritt, bei dem eine Person extrahierte Daten überprüfen und korrigieren kann, bevor sie weitergeleitet werden.

Semistrukturierte Daten liegen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten und werden manchmal auch als selbstbeschreibende Daten bezeichnet. Sie haben ein definiertes Modell, das jedoch nicht so starr ist wie eine relationale Datenbank, und verwenden Tags oder Markierungen, um Elemente zu trennen und Hierarchien durchzusetzen. Häufige Beispiele sind PDF-Rechnungen, maschinell generierte E-Mails und Daten, die in NoSQL-Datenbanken gespeichert sind.

Strukturierte Daten liegen in Formaten wie relationalen Datenbanken, JSON, XML und CSV vor. Jedes dieser Formate entspricht einem festen Schema, das genau definiert, wie die Daten organisiert sind, was es für eine Maschine einfach macht, sie zu lesen und zu analysieren. Aufgrund dieser definierten Struktur können strukturierte Daten mit Standardwerkzeugen wie SQL, Tabellenkalkulationen und Business-Intelligence-Plattformen abgefragt werden.

Unstrukturierte Daten können mithilfe von Data Mining, Natural Language Processing (NLP), optischer Zeichenerkennung (OCR) und Textanalyse verarbeitet werden. Diese Techniken brechen formlose Inhalte auf und suchen nach Identifikatoren, um einen verfeinerten Datensatz zu erstellen. Bei dokumentenbasierten Daten liest OCR gescannten oder handgeschriebenen Text und wandelt ihn in eine maschinenlesbare Ausgabe um.

Das Verständnis des Unterschieds zwischen unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten hilft Unternehmen, die richtigen Tools und Prozesse auszuwählen, um ihre Informationen zu nutzen. Riesige Mengen aller drei Typen werden täglich von Menschen, Prozessen und verbundenen Geräten erstellt, und Unternehmen, die schnell darauf zugreifen und sie analysieren können, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil. Die Kenntnis jedes Formats reduziert auch verschwendete Speicherkosten, da viele Unternehmen unstrukturierte Daten speichern, ohne sie jemals zu analysieren.