Strukturierte Daten (Structured Data)

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Was sind Strukturierte Daten

Was sind strukturierte Daten?

Die Strukturierte Daten befinden sich in der Regel in relationalen Datenbanken (RDBMS). Darin speichern Felder längenbezogene Datentelefonnummern, Sozialversicherungsnummern oder Postleitzahlen. Sogar Texte von variabler Länge wie Namen sind in Datensätzen enthalten, so dass die Suche einfach ist. Hierbei können Daten von Menschen oder Maschinen erzeugt werden, solange die Daten innerhalb einer RDBMS-Struktur erstellt werden. Dieses Format ist sowohl mit vom Menschen generierten Abfragen als auch über Algorithmen mit Datentyp und Feldnamen, wie z.B. alphabetisch oder numerisch, Währung oder Datum, hervorragend durchsuchbar.

Zu den gängigen relationalen Datenbankanwendungen mit strukturierten Daten gehören Reservierungssysteme für Fluggesellschaften, Bestandskontrolle, Verkaufstransaktionen und ATM-Aktivitäten. Structured Query Language (SQL) ermöglicht die Abfrage dieser Art von strukturierten Daten in relationalen Datenbanken.

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Einige relationale Datenbanken speichern oder verweisen auf unstrukturierte Daten wie z.B. Customer Relationship Management (CRM)-Anwendungen. Die Integration kann bestenfalls umständlich sein, da sich Memofelder nicht an traditionelle Datenbankabfragen anlehnen. Dennoch sind die meisten CRM-Daten strukturiert.

 

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind im Wesentlichen alles andere. Unstrukturierte Daten haben eine interne Struktur, sind aber nicht über vordefinierte Datenmodelle oder Schemata strukturiert. Es kann textuell oder nicht-textuell sein und von Menschen oder Maschinen erzeugt werden. Es kann auch in einer nicht-relationalen Datenbank wie NoSQL gespeichert werden.

 

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Worin besteht der Unterschied?

Neben dem offensichtlichen Unterschied zwischen dem Speichern in einer relationalen Datenbank und dem Speichern außerhalb einer Datenbank besteht der größte Unterschied in der einfachen Analyse strukturierter Daten gegenüber unstrukturierten Daten. Reife Analysetools gibt es für strukturierte Daten, aber Analysetools für die Gewinnung unstrukturierter Daten entstehen und entwickeln sich.

Die Benutzer können einfache Inhaltssuchen über textuelle unstrukturierte Daten durchführen. Jedoch der Mangel an geordneter interner Struktur widerspricht dem Zweck traditioneller Data-Mining-Tools, und das Unternehmen erhält wenig Mehrwert aus potenziell wertvollen Datenquellen wie Rich Media, Netzwerk- oder Weblogs, Kundeninteraktionen und Social-Media-Daten. Auch wenn unstrukturierte Datenanalysetools auf dem Markt sind, ist kein einziger Anbieter oder Toolset ein klarer Gewinner. Und viele Kunden zögern, in Analysetools mit unsicheren Entwicklungs-Roadmaps zu investieren.

Hinzu kommt, dass es einfach viel mehr unstrukturierte Daten als strukturierte gibt. Unstrukturierte Daten machen 80% und mehr der Unternehmensdaten aus und wachsen mit einer Rate von 55% bzw. 65% pro Jahr.

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FAQ

Was sind strukturierte Daten? arrow icon in accordion
Strukturierte Daten sind Daten, die in einem organisierten Format vorliegen, beispielsweise in einer Datenbank oder in einem Spreadsheet. Sie werden normalerweise als Tabellen dargestellt, in denen jede Spalte ein Feld und jede Zeile einen Datensatz enthält.
Was sind unstrukturierte Daten? arrow icon in accordion
Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht in ein organisiertes Format eingefügt werden können. Sie werden oft in Form von Text oder Bildern gespeichert, die nicht in Tabellen dargestellt werden können.
Warum sind strukturierte Daten besser als unstrukturierte? arrow icon in accordion
Strukturierte Daten sind besser als unstrukturierte, da sie leichter zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren sind. Sie ermöglichen es den Menschen, Daten schneller zu verstehen und besser zu verwenden.
Was sind einige der Vorteile von strukturierten Daten? arrow icon in accordion
Einige der Vorteile von strukturierten Daten sind, dass sie leicht zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren sind. Sie ermöglichen auch eine präzisere Datenanalyse und -aufbereitung.
Was sind einige der Nachteile von strukturierten Daten? arrow icon in accordion
Einige der Nachteile von strukturierten Daten sind, dass es schwierig sein kann, sie einzufügen und zu aktualisieren. Es kann auch schwierig sein, sie zu bereinigen und zu strukturieren, wenn sie nicht ordnungsgemäß gepflegt werden.
Warum sind unstrukturierte Daten wichtig? arrow icon in accordion
Unstrukturierte Daten sind wichtig, da sie in manchen Fällen nützlich sein können, um Entscheidungen zu treffen oder neue Erkenntnisse zu gewinnen. Beispielsweise können sie Text in sozialen Medien enthalten, der dazu beitragen kann, Trends und Verhaltensweisen zu verstehen.
Was sind einige der Vorteile von unstrukturierten Daten? arrow icon in accordion
Einige der Vorteile von unstrukturierten Daten sind, dass sie leicht zu sammeln sind und dass sie möglicherweise neue Erkenntnisse und Einblicke in bestimmte Themen liefern können.
Was sind einige der Nachteile von unstrukturierten Daten? arrow icon in accordion
Einige der Nachteile von unstrukturierten Daten sind, dass sie schwieriger zu verarbeiten, zu verstehen und zu analysieren sind als strukturierte Daten. Da sie nicht in einem organisierten Format vorliegen, müssen sie normalerweise konvertiert und kategorisiert werden, bevor sie verarbeitet werden können.
Wie werden strukturierte und unstrukturierte Daten verwendet? arrow icon in accordion
Strukturierte Daten werden normalerweise verwendet, um bestimmte Trends und Muster in großen Datenmengen zu erkennen, während unstrukturierte Daten verwendet werden, um Einblicke in Ereignisse und Verhaltensweisen zu gewinnen, die schwer zu quantifizieren sind.
Haben strukturierte und unstrukturierte Daten ihren eigenen Nutzen? arrow icon in accordion
Ja, beide Arten von Daten haben ihre eigenen Vorteile. Strukturierte Daten können dazu verwendet werden, bestimmte Trends und Muster in großen Datenmengen zu erkennen, während unstrukturierte Daten Einblicke in Ereignisse und Verhaltensweisen liefern, die schwer zu quantifizieren sind.

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