Data is een essentiële bron voor iedere moderne organisatie. Het beheer van data is enorm gegroeid sinds de brede adoptie van het internet. Data verschijnt in allerlei vormen en er zijn aanzienlijke voordelen voor organisaties die data efficiënt toegankelijk maken en beheren.
Er bestaan talloze manieren om data te categoriseren, maar we richten ons op de drie meest voorkomende typen: het verschil tussen ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data.
Wat is big data?
De enorme hoeveelheid gegevens – zowel georganiseerd als ongestructureerd – die bedrijven dagelijks ontvangen en genereren, wordt aangeduid als big data.
In 2020 was de wereldwijde big data analytics-markt $206,95 miljard en deze markt zal naar verwachting groeien tot $549,73 miljard in 2028.
Waarom is het belangrijk het verschil tussen de soorten data te begrijpen?
Om succesvol te blijven in de digitale economie, is het voor bedrijven noodzakelijk om hun complete data te benutten om concurrerend te blijven. Er worden dagelijks enorme hoeveelheden ongestructureerde en gestructureerde data gecreëerd door mensen, processen, verbonden apparaten en meer. Deze informatie kan een concurrentievoordeel opleveren, als organisaties erin slagen deze snel genoeg te analyseren.
Wat is ongestructureerde data?
Ongestructureerde data is informatie zonder vooraf gedefinieerd model of format. Deze data wordt meestal door eindgebruikers gegenereerd en is niet georganiseerd of getagd op een manier die directe doorzoekbaarheid of analyse mogelijk maakt. Met andere woorden: ongestructureerde data bestaat in zijn oorspronkelijke vorm en wordt doorgaans door mensen gecreëerd.
Ongestructureerde data is verantwoordelijk voor 80% van de data in organisaties. - Merrill Lynch
Voorbeelden van ongestructureerde data
Typische voorbeelden van ongestructureerde data zijn:
- Boeken
- Handgeschreven e-mails
- Chatberichten
- Sociale media
- Sms’jes
- Cv’s
- Medische dossiers
- Analoge data
Omgaan met ongestructureerde data
Door het vrije formaat is ongestructureerde data lastig te analyseren. Er zijn verschillende specialistische tools beschikbaar om het organiseren en analyseren van deze data mogelijk te maken.
- Data mining: Bij het minen van ongestructureerde data wordt informatie opgesplitst en gezocht naar relevante kenmerken voor een meer waardevolle dataset.
- Natural language processing (NLP): NLP gebruikt AI om ongestructureerde data te verwerken. In de zorgsector is NLP cruciaal om 80% van gezondheidsdata te analyseren, zoals afspraken, vitale functies en medische dossiers.
- Optische tekenherkenning (OCR): OCR leest gescande of handgeschreven documenten 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, ook wel zelfbeschrijvende data genoemd, positioneert zich tussen gestructureerde en ongestructureerde data. Het bezit een zeker datamodel, maar dat model is minder strikt dan bij bijvoorbeeld relationele databases. Vaak bevat semi-gestructureerde data tags of markeringen om semantische grenzen aan te geven en hiërarchieën en relaties vast te leggen.
Er zijn twee hoofdgroepen van semi-gestructureerde data:
- Machinegegenereerde documenten: documenten die door een machine zijn gemaakt voor mensen, zoals een PDF-factuur. Ze hebben een visueel gestructureerd uiterlijk, maar de onderliggende data is niet direct toegankelijk.
- Gegevens in een No-SQL database: data is direct benaderbaar maar volgt een flexibele structuur die per document kan verschillen.
Voorbeelden van semi-gestructureerde data
Voorbeelden van semi-gestructureerde data zijn onder meer:
- Machinegegenereerde e-mails
- PDF-facturen
- E-commerce bevestigingen
- Systeemmeldingen
Hoe analyseer je semi-gestructureerde data?
Het analyseren en beheren van semi-gestructureerde data kan complex zijn, maar met de juiste tools is dit goed te automatiseren.
- Patroonherkenning: identificeert data die voldoet aan specifieke patronen, bijvoorbeeld IP-adressen, datums, telefoonnummers, namen of URL’s.
- Zonale en Dynamische OCR: extraheert tekst uit specifieke zones op documentafbeeldingen.
- Document parsing: extractie van data uit documenten, bijvoorbeeld via een PDF-parser of e-mail parser met visuele templates of parseerregels.
Onderbreking: heb jij Parseur al ontdekt?
Parseur is een krachtige oplossing voor documentverwerking die data extraheert uit semi-gestructureerde documenten zoals PDF’s, e-mails en spreadsheets.
De template-gebaseerde engine vereist geen programmeerkennis en je bent snel operationeel. Het enige wat je hoeft te doen, is Parseur laten zien welke data je uit een specifiek document wilt extraheren. Parseur leert razendsnel en verwerkt herhalende documenttypes voortaan automatisch.
Enkele van de kernfuncties van Parseur:
- Krachtige OCR-engine voor beeldgebaseerde documenten, inclusief Zonale OCR en Dynamische OCR
- Automatische gegevensextractie uit tabellen
- Automatische lay-outdetectie
- Geavanceerde nabewerkingstools
- Integraties met duizenden applicaties zoals Make, Zapier en Power Automate
Wat is gestructureerde data?
Gestructureerde data is data die zo is georganiseerd dat computers deze eenvoudig kunnen lezen en begrijpen. Het heeft een heldere structuur en volgt een vastgesteld datamodel met een vast schema.
Voorbeelden van gestructureerde data
Gestructureerde data kan onder andere bestaan uit:
- Relationele databases
- JSON
- XML
- CSV
Gestructureerde data analyseren
Dankzij het eenduidige format is gestructureerde data makkelijk te analyseren en te verwerken. Afhankelijk van de sector zijn er verschillende tools beschikbaar. Onder andere:
- 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
Samenvatting: Ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data
Het belangrijkste verschil tussen deze drie datatypes vatten we samen 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, of door mensen voor machines om te gebruiken | Gemaakt door machines voor machines om te consumeren |
| Structuur | Vrij formaat | Bevat enige structuur die kan wisselen; onderliggende data vaak niet direct toegankelijk voor machines | Vooraf gedefinieerde structuur en schema |
| Flexibiliteit | Zeer flexibel | Minder flexibel, structuur is deels vastgelegd | Niet flexibel |
| Gebruik | Boeken, onderzoeksartikelen, 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 |
Hoe beheer je data kostenefficiënt en efficiënt?
De hoeveelheid data neemt bij nagenoeg alle bedrijven jaarlijks met circa 30% toe. De meeste organisaties bewaren grote volumes ongestructureerde data zonder dat ze alles volledig analyseren. Dit zorgt vaak voor de noodzaak om extra opslag aan te schaffen – wat kostbaar is.
Een goed begrip van de verschillende typen data, hun formaten en hoe je ze optimaal benut, levert veel tijdsbesparing op voor je organisatie. Met de juiste processen en slimme tools kan iedereen sneller en beter bestaande data analyseren. Een diepgaande analyse helpt bedrijven om competitief voordeel te behalen en klantrelaties te versterken.
Laatst bijgewerkt op
