Strukturierte und unstrukturierte Daten: 7 Hauptunterschiede

SHARE THE ARTICLE ON

Methods to collect Quantitative Data cvr
Table of Contents

Einführung

Daten kommen in vielen Formen und aus unterschiedlichen Quellen und können auf vielfältige Weise zur Lösung von Problemen genutzt werden. Im Bereich der Datenwissenschaft können Daten in zwei verschiedene Kategorien eingeteilt werden: Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten. Um den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten zu verstehen, müssen Sie zunächst wissen, was die einzelnen Begriffe bedeuten.

Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten sind zwei der grundlegendsten Formen von Daten in Datenbanken. Bei strukturierten Daten handelt es sich um Informationen, die sich leicht durchsuchen, indizieren und analysieren lassen, während bei unstrukturierten Daten die Organisation fehlt und keine Muster oder Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen hergestellt werden können.

In diesem Artikel werden wir sieben wichtige Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten untersuchen, einschließlich ihrer Definition und ihrer jeweiligen Verwendung in der heutigen Welt.

Leitfaden für explorative Forschung

Explorative Forschung scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem bestimmten, standardisierten, präzisen Format aufbereitet wurden und in relationalen Datenbanken leicht zugänglich sind. Strukturierte Daten machen fast 20 % aller auf der Welt verfügbaren Daten aus. Sie werden durch SQL (Structured Query Language) verwaltet und können in einer Tabelle mit Zeilen und Spalten in einer SQL-Datenbank gespeichert werden. Es handelt sich um eine definierte Art von Daten.

Strukturierte Daten erfordern weniger Verarbeitung durch den Menschen, um sie nutzbar zu machen, und sie sind sowohl für den Menschen als auch für Algorithmen leicht zu analysieren, da sie oft quantitativ sind. Data Warehouses werden häufig zur Speicherung strukturierter Daten verwendet. Außerdem benötigen strukturierte Daten oft keinen großen Speicherplatz.

Beispiele für strukturierte Daten sind maschinengenerierte strukturierte Daten in Form von Sensoren, Weblogs usw. Bei den von Menschen erzeugten strukturierten Daten handelt es sich meist um Kundeninformationen wie Name, Adresse oder auch Tabellenkalkulationen.

Vorteile von strukturierten Daten

Einer der größten Vorteile ist, dass strukturierte Daten leicht zu finden und zu organisieren sind. Mit einem gut organisierten, sauberen Datensatz ist es einfacher, Trends oder Muster im Unternehmen zu analysieren.

  • Sie weisen weniger Fehler auf als unstrukturierte Daten, da ihr Inhalt und ihr Format durch klare Regeln festgelegt sind.
  • Es gibt keine Kompatibilitätsprobleme, da alles streng nach Standard Protokollen strukturiert ist, so dass es plattformübergreifend lesbar ist.
  • Jeder Benutzer kann strukturierte Daten öffnen und bearbeiten, ohne dass er eine professionelle Ausbildung oder Werkzeuge benötigt.
  • Strukturierte Daten sind in der Regel genau, weniger zeitaufwändig und leichter zu verstehen.
  • Strukturierte Daten bieten zusätzliche Sicherheit, da alle sensiblen Informationen verschlüsselt werden, bevor sie in Datenbanken gespeichert werden.

Außerdem können Sie fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen, da sich verschiedene Datensätze aus unterschiedlichen Zeitpunkten leicht vergleichen lassen. Wenn eine bestimmte Strategie nicht so gut funktioniert, wie Sie es erwartet haben, wissen Sie das sofort, denn es gibt messbare Daten, die Ihren Verdacht untermauern. Alles in allem bietet die Verwendung sauberer, organisierter Datensätze viele Vorteile.

Beschränkungen von strukturierten Daten

  • Begrenzt die Flexibilität der Daten.
  • Wenn Änderungen erforderlich sind, müssen die gesamten strukturierten Daten aktualisiert werden, um den neuen Anforderungen zu entsprechen. Dies ist zeitaufwändig und teuer.

Was sind unstrukturierte Daten?

Als unstrukturierte Daten werden Daten bezeichnet, die keine erkennbare Ordnung haben und nicht verarbeitet werden. Sie haben kein vordefiniertes Format und k̦nnen in verschiedenen Formaten vorliegen. Einem Bericht zufolge sind 80 Prozent der Daten unstrukturiert. Sie k̦nnen aus W̦rtern, Bildern, Audio- oder Videodaten bestehen Рalles, was nicht von einer Datenbank vordefiniert und in geordneter Weise gespeichert ist.

Beispiele sind Telefonaufzeichnungen und Interaktionen in sozialen Medien (Facebook-Posts, Tweets, Instagram-Fotos). Sie werden auch als Freitext bezeichnet.

Ein Beispiel für unstrukturierte Daten wäre eine Reihe von Fotos ohne Titel oder Beschreibung. Auch wenn sie nicht in einer bestimmten Reihenfolge vorliegen, können Sie sie trotzdem finden und darauf zugreifen, aber es kann einige Mühe kosten, sie zu finden.

Im Geschäftsleben wäre ein Beispiel eine Bestandsdatenbank, die nicht nach Region, Saison usw. unterteilt ist. Es handelt sich einfach um eine Liste von Produkten und deren Mengen an bestimmten Standorten.

Vorteile von unstrukturierten Daten

Es gibt keine Beschränkungen hinsichtlich der Daten, die aufgenommen werden können – theoretisch sind sie also flexibler als strukturierte Daten.

  • Potenziell höhere Zugänglichkeit.
  • Wahrscheinlich weniger teuer in der Produktion.
  • Unstrukturierte Daten haben einen Vorteil, wenn es um die Skalierung geht (die Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu verarbeiten).
  • Unstrukturierte Daten sind leichter zu aktualisieren und zu ändern.
  • In Fällen, in denen es an einer Standardisierung mangelt, sind unstrukturierte Daten möglicherweise am besten geeignet.

Einschränkungen von unstrukturierten Daten

Neben den Vorteilen von unstrukturierten Daten gibt es auch einige Nachteile. Es ist schwierig, auf unstrukturierte Daten zuzugreifen und aus ihnen Erkenntnisse zu gewinnen, was ihre Verwendung in verschiedenen Geschäftsszenarien erschwert. Hier sind einige Einschränkungen von unstrukturierten Daten

  • Fehlende Standardisierung
  • Inkonsistenz der Daten
  • Höhere Fehleranfälligkeit
  • Schwierigkeiten bei der Aufbewahrung und Speicherung
  • Die Indexierung einer unstrukturierten Datenbank ist eine Herausforderung

See Voxco survey software in action with a Free demo.

7 Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Strukturierte Daten gibt es schon seit Jahrzehnten, während unstrukturierte Daten (der größte Teil davon) ein neues Phänomen sind, das vor allem auf die jüngsten technologischen Fortschritte zurückzuführen ist, die das Erfassen und Speichern unstrukturierter Daten viel einfacher gemacht haben als früher.

Hier sind sieben wichtige Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.

Parameter

Strukturierte Daten

Unstrukturierte Daten

Datenmodell

Strukturierte Daten liegen in einem vordefinierten Format vor.



Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Format und können in verschiedenen Formaten vorliegen (Native Format).

Lagerung



Benötigt weniger Speicherplatz und kann in Datenlagern gespeichert werden.

Benötigt großen Speicherplatz und kann in Data Lakes gespeichert werden.

Analyse



Strukturdaten können von durchschnittlichen Geschäftsanwendern analysiert werden.

Unstrukturierte Daten erfordern daten wissenschaftliches Fachwissen.

Daten Natur

Strukturierte Daten sind quantitativ.

Unstrukturierte Daten sind qualitativ.

Datenbanken



Kann in einer SQL-Datenbank gespeichert werden


(Relationale Datenbank).

Kann in NoSQL (nicht-relationalen Datenbanken) gespeichert werden.

Format



Es gibt einige benutzerdefinierte und standardisierte Formate wie CSV und XML.

Sie liegen im ursprünglichen, nativen Format vor, z. B. als PDF-Dokumente, Beiträge in sozialen Medien oder Bilder.

Merkmale



  • Leicht zu suchen

  • Kann im Text gefunden werden
  • Schwierig zu durchsuchen

  • Enthält Text, Videos, Bilder usw.



Was sind halbstrukturierte Daten?

Halbstrukturierte Daten hingegen weisen ein gewisses Maß an Struktur auf, sind aber nicht vollständig abgegrenzt. Halbstrukturierte Daten sind unstrukturiert, enthalten aber Metadaten, die bestimmte Eigenschaften definieren. Mit Hilfe der Metadaten lassen sich die Daten besser katalogisieren, durchsuchen und analysieren als völlig unstrukturierte Daten. Halbstrukturierte Daten können als eine Brücke zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten betrachtet werden. Semistrukturierte Daten sind in der Regel in Dokumenten, Tabellenkalkulationen oder E-Mails enthalten.

Damit ist die Behandlung von strukturierten und unstrukturierten Daten abgeschlossen. Kurz gesagt, strukturierte Daten sind Informationen, die in einem einheitlichen Format leicht abrufbar sind. Unstrukturierte Daten sind sehr variabel; sie bestehen aus Dokumenten, Texten und Bildern. Nichtsdestotrotz sind beide Arten von Daten wichtig für Unternehmen, die sich auf die Verbesserung der Effizienz von Business Intelligence konzentrieren.

Read more

Voxco bringt Voxco Intelligence auf den Markt, eine codefreie Datenanalyseplattform ​