Unstrukturierte vs. strukturierte Daten: Welches sind die Unterschiede?

Daten sind eine wertvolle Ressource für jedes moderne Unternehmen. Nicht umsonst boomt das Geschäft mit der Datenverwaltung seit der breiten Akzeptanz des Internets. Daten gibt es in einer Vielzahl von Formen, und es gibt viele Vorteile sowohl für die Unternehmen, die sie leicht zugänglich 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.

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.

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

Beispiele für unstrukturierte Daten

Zu den Arten von unstrukturierten Daten gehören:

• Bücher
• Handgeschriebene und gedruckte E-Mails
• Chat-Nachrichten
• Soziale Medien
• Textnachrichten
• Lebensläufe
• Patientenakten
• Analoge 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, Patientenakten).
• Optische Zeichenerkennung: OCR liest ein gescanntes oder handgeschriebenes Dokument und extrahiert den identifizierten 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

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 und dynamische 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.

Zu den wichtigsten Funktionen von Parseur gehören:

• Leistungsstarke OCR-Engine für bildbasierte Dokumente, einschließlich Zonal OCR und Dynamic OCR
• Automatische Datenextraktion aus Tabellen
• Automatische Layouterkennung
• Erweiterte Nachbearbeitung
• Integration mit Tausenden von Anwendungen wie Make, Zapier, Power Automate.

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

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:

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 ihrer 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 tiefgreifende Analyse wird dazu beitragen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und Kunden zu binden.

Zuletzt aktualisiert am 27. September 2024