Ongestructureerde versus gestructureerde data

Wat is ongestructureerde data?

Ongestructureerde data kan worden omschreven als informatie zonder een vooraf gedefinieerd model of formaat. Ongestructureerde data wordt meestal door eindgebruikers gegenereerd en is niet georganiseerd of gelabeld op een manier die het makkelijk maakt om te doorzoeken of te analyseren. Met andere woorden: ongestructureerde data is data in zijn natuurlijke vorm en wordt meestal door mensen gegenereerd.

Data is een waardevolle bron voor iedere moderne organisatie en het beheren van data is een zeer snel groeiende bedrijfstak sinds de brede adoptie van het internet. Data verschijnt in allerlei vormen en er zijn aanzienlijke voordelen voor de organisaties die data gemakkelijk beschikbaar maken, net als voor wie deze efficiënt beheren.

Er bestaan duizenden manieren om data te categoriseren, maar wij richten ons op de drie meest gangbare: het verschil tussen ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data.

Wat is big data?

De enorme hoeveelheid data – zowel georganiseerd als ongestructureerd – die bedrijven dagelijks overspoelt, wordt big data genoemd.

In 2020 was de wereldwijde big data analytics-markt $206,95 miljard en de verwachting is dat deze zal groeien tot $549,73 miljard in 2028.

Waarom is het belangrijk het verschil tussen de soorten data te begrijpen?

Om in de huidige digitale economie te groeien en te overleven, moeten bedrijven al hun data benutten om concurrerend te blijven. Er worden elke dag enorme hoeveelheden gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde data gecreëerd door mensen, processen, verbonden apparaten en meer. Deze informatie kan een voorsprong bieden, mits organisaties er snel genoeg toegang tot krijgen en deze analyseren.

Ongestructureerde data is verantwoordelijk voor 80% van de data in organisaties. - Merrill Lynch

Voorbeelden van ongestructureerde data

Typen ongestructureerde data zijn onder meer:

  • Boeken
  • Handgeschreven e-mails
  • Chatberichten
  • Sociale media
  • Sms’jes
  • Cv’s
  • Medische dossiers
  • Analoge data

Een screenshot van ongestructureerde data
Een chatgesprek is een voorbeeld van ongestructureerde data

Omgaan met ongestructureerde data

Ongestructureerde data is lastig te verwerken vanwege het vrije formaat. Er zijn gespecialiseerde tools beschikbaar om te helpen met het organiseren en analyseren van ongestructureerde data.

  • Data mining: Minen van ongestructureerde data helpt door de data op te delen en op specifieke kenmerken te zoeken, zodat je een meer verfijnde dataset krijgt.
  • Natural language processing (NLP): NLP maakt gebruik van AI (kunstmatige intelligentie) om ongestructureerde data te verwerken. In de zorgsector is NLP een belangrijke techniek om 80% van de gezondheidsdata te analyseren (afspraken, vitale functies, medische dossiers).
  • Optische tekenherkenning (OCR): OCR leest een gescand of handgeschreven document en extraheert de herkende tekst.
  • Tekstanalyse: Met tools als sentimentanalyse of intentieclassificatie kun je patronen herkennen en data categoriseren.

Wat is semi-gestructureerde data?

Semi-gestructureerde data, soms ook zelfbeschrijvende data genoemd, bevindt zich tussen gestructureerde en ongestructureerde data in. Net als gestructureerde data kan het een datamodel bevatten, maar dit is niet zo strikt als bij bijvoorbeeld relationele databases. Het bevat tags of andere markeringen om semantische elementen te scheiden en hiërarchieën en relaties in de data vast te leggen.

Er zijn twee grote families van semi-gestructureerde data:

  • Machinegegenereerde documenten: documenten die door een machine zijn gemaakt voor mensen, zoals een PDF-factuur. Ze bevatten informatie die visueel op een gestructureerde manier is opgemaakt, maar de onderliggende data is niet meteen beschikbaar.
  • Gegevens in een No-SQL database: bevatten data die direct beschikbaar is. Ze volgen echter een losse structuur die kan verschillen van het ene document tot het andere.

Voorbeelden van semi-gestructureerde data

Semi-gestructureerde data vind je in uiteenlopende bestandstypes, zoals:

  • Machinegegenereerde e-mails
  • PDF-facturen
  • E-commerce bestelbevestigingen
  • Systeemmeldingen

Een screenshot van semi-gestructureerde data
Een PDF-factuur is een voorbeeld van semi-gestructureerde data. Alle facturen van deze leverancier zullen op elkaar lijken, maar een machine kan de data niet direct gebruiken zonder een PDF-parser te gebruiken

Hoe analyseer je semi-gestructureerde data?

Het beheren van semi-gestructureerde data kan uitdagend zijn, maar niet onmogelijk met de juiste tools.

  • Patroonherkenning: identificeert data die overeenkomt met een bepaald patroon; gebruikt om IP-adressen, nummers, datums, telefoonnummers, namen of URL’s te extraheren.
  • Zonale en Dynamische OCR: extraheert tekst uit een specifieke zone op de afbeelding van het document.
  • Document parsing: extraheert data uit documenten, bijvoorbeeld met een PDF-parser of e-mail parser, op basis van visuele templates of parseerregels.

Onderbreking: heb jij Parseur al ontdekt?

Parseur is krachtige documentverwerkingssoftware die data extraheert uit semi-gestructureerde documenten zoals PDF’s, e-mails en spreadsheets.

De template-gebaseerde engine vereist geen programmeerkennis en je bent in enkele minuten gestart. Het enige wat jij hoeft te doen, is Parseur laten zien welke data je uit een specifiek document wilt halen. Parseur leert snel en zal voortaan hetzelfde type document automatisch verwerken.

Maak een gratis account aan
Bespaar tijd en moeite met Parseur. Automatiseer je documenten.

Enkele van de belangrijkste functies van Parseur zijn:

Wat is gestructureerde data?

Gestructureerde data is data die zo is georganiseerd dat een computer deze eenvoudig kan lezen en begrijpen. Het heeft een duidelijke structuur en past binnen een vast datamodel met een vast schema.

Voorbeelden van gestructureerde data

Gestructureerde data komt in verschillende formaten voor, zoals:

  • Relationele databases
  • JSON
  • XML
  • CSV

Een screenshot van gestructureerde data
Dezelfde factuur als hierboven, maar nu gestructureerd als JSON en direct bruikbaar door een machine

Gestructureerde data analyseren

Dankzij de duidelijke structuur is de data eenvoudig te analyseren. Afhankelijk van de sector waarin je werkt, zijn er diverse tools die je kunt gebruiken. Een aantal voorbeelden:

  • Relationele databases zoals PostgreSQL of MySQL
  • Standaard parsing libraries voor het lezen van JSON, CSV en XML
  • Datavisualisatietools zoals Tableau
  • Spreadsheets zoals Microsoft Excel of Google Spreadsheet
  • Business intelligence platforms zoals Microsoft Power BI
  • Data analytics software zoals RapidMiner

In het kort: Ongestructureerde vs semi-gestructureerde vs gestructureerde data

We hebben de belangrijkste verschillen tussen deze drie typen data samengevat in onderstaande tabel:

 Ongestructureerde data Semi-gestructureerde data Gestructureerde data
Typische context Gemaakt door mensen voor mensen om te consumeren Gemaakt door machines voor mensen om te consumeren of door mensen voor machines om te gebruiken Gemaakt door machines voor machines om te consumeren
Structuur Vrij formaat Heeft enige structuur die kan veranderen. Of onderliggende data is niet direct toegankelijk voor een machine Vooraf gedefinieerd
Flexibiliteit Zeer flexibel Minder flexibel, moet voldoen aan de regels die zijn gebruikt om de inhoud te maken Niet flexibel
Gebruik Boeken, onderzoeksartikelen, documenten, handgeschreven e-mails, chats Machinegegenereerde documenten, e-mails of PDF’s, No-SQL database, HTML Data in relationele SQL-database, gestructureerde JSON, XML of CSV
Parsing aanpak Data mining, OCR, Natural Language Processing Patroonherkenning, template matching, Zonale OCR, Dynamische OCR Standaard parsing libraries voor SQL, JSON, XML, CSV

Data beheren en analyseren op een kosteneffectieve manier

De hoeveelheid data neemt bij vrijwel alle organisaties toe met een geschatte 30% per jaar. De meeste organisaties slaan het merendeel van hun ongestructureerde data op, maar analyseren lang niet alles. Daardoor moeten ze hun opslagcapaciteit vergroten, wat duur is.

Een beter begrip van de verschillende datatypes, hun formaat en hoe je ze optimaal benut kan jouw bedrijf uren werk besparen. Met de juiste werkwijze en technologische tools kan iedereen hun huidige data beter analyseren. Deze diepgaande analyse helpt om concurrentievoordeel te behalen en klanten te behouden.

Delen:

Laatst bijgewerkt op

Aan de slag

Klaar om je data-extractie
uit documenten te automatiseren?

Start gratis in een paar minuten en ontdek hoe Parseur in jouw workflow past.

Geen modeltraining nodig
Automatiseert data-invoer uit elk document
Schaalbaar van point-and-click tot API
Gratis aan de slag

Veelgestelde vragen

Veelvoorkomende vragen over de verschillen tussen ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data, samen met hoe je met elk type kunt werken.

Gestructureerde data is informatie die is georganiseerd in een vast schema dat een machine gemakkelijk kan lezen en analyseren, zoals rijen in een relationele database. Ongestructureerde data heeft geen vooraf gedefinieerd model of formaat en wordt meestal door mensen gegenereerd in de natuurlijke vorm, zoals e-mails, chatberichten of documenten. Het belangrijkste verschil is dat gestructureerde data direct machinaal leesbaar is, terwijl ongestructureerde data verwerking vereist voordat deze kan worden geanalyseerd.

Ongestructureerde data omvat boeken, handgeschreven e-mails, chatberichten, social media-berichten, sms'jes, cv's, medische dossiers en analoge data. Deze formaten worden gegenereerd door mensen om door andere mensen te worden geconsumeerd, dus ze hebben geen consistente structuur die een machine direct kan lezen. Naar schatting is zo'n 80% van de data binnen organisaties ongestructureerd.

Big data verwijst naar de enorme hoeveelheid informatie, zowel georganiseerd als ongestructureerd, die een bedrijf dagelijks overspoelt. De wereldwijde markt voor big data-analyse werd in 2020 gewaardeerd op $206,95 miljard en zal naar verwachting groeien tot $549,73 miljard in 2028. Big data omvat gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde typen, en de waarde ervan komt voort uit het snel genoeg analyseren om een concurrentievoordeel te behalen.

Semi-gestructureerde data zoals PDF-facturen en e-mails kunnen worden geconverteerd naar gestructureerde formaten met behulp van patroonherkenning, Zonale OCR, Dynamische OCR en document parsing. Parseur is een tool voor documentverwerking die data extraheert uit semi-gestructureerde documenten zoals PDF's, e-mails en spreadsheets en deze uitvoert als gestructureerde data die klaar is voor downstream-tools. De ingebouwde AI extraheert de velden die jij aanvraagt uit elke lay-out, zodat je niet voor elk documentformaat een aparte template nodig hebt.

Parseur extraheert gestructureerde data uit semi-gestructureerde documenten zoals PDF's, e-mails en spreadsheets zonder te hoeven coderen. Jij leert de tool welke velden moeten worden vastgelegd en de AI verwerkt automatisch nieuwe documenten van hetzelfde type in verschillende lay-outs. Parseur is GDPR-compliant en biedt een optionele handmatige controlestap, waarbij een persoon geëxtraheerde data kan controleren en corrigeren voordat deze wordt doorgestuurd.

Semi-gestructureerde data zit tussen gestructureerde en ongestructureerde data in en wordt soms zelfbeschrijvende data genoemd. Het heeft een bepaald gedefinieerd model, maar niet zo rigide als een relationele database, en het gebruikt tags of markeringen om elementen te scheiden en hiërarchieën af te dwingen. Veelvoorkomende voorbeelden zijn PDF-facturen, machinegegenereerde e-mails en data opgeslagen in No-SQL-databases.

Gestructureerde data komt in formaten zoals relationele databases, JSON, XML en CSV. Elk van deze formaten voldoet aan een vast schema dat precies definieert hoe de data is georganiseerd, wat het voor een machine gemakkelijk maakt om te lezen en te analyseren. Vanwege deze gedefinieerde structuur kan gestructureerde data worden bevraagd met standaard tools zoals SQL, spreadsheets en business intelligence-platforms.

Ongestructureerde data kan worden verwerkt met behulp van data mining, natural language processing (NLP), optische tekenherkenning (OCR) en tekstanalyse. Deze technieken breken de vrije inhoud af en zoeken naar identificatiekenmerken om een meer verfijnde dataset te produceren. Voor documentgebaseerde data leest OCR gescande of handgeschreven tekst en zet deze om in machinaal leesbare uitvoer.

Door het verschil tussen ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data te begrijpen, kunnen bedrijven de juiste tools en processen kiezen om hun informatie te benutten. Er worden elke dag enorme hoeveelheden van alle drie de typen gecreëerd door mensen, processen en verbonden apparaten, en bedrijven die deze snel kunnen openen en analyseren, behalen een concurrentievoordeel. Kennis van elk formaat vermindert ook verspilde opslagkosten, aangezien veel organisaties ongestructureerde data opslaan zonder deze ooit te analyseren.