Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind Daten, die in einem standardisierten Format vorliegen, eine klar definierte Struktur haben, einem Datenmodell entsprechen, einer dauerhaften Reihenfolge folgen und für Menschen und Programme leicht zugänglich sind. Dieser Datentyp wird im Allgemeinen in einer Datenbank gespeichert.
Obwohl strukturierte Daten weltweit nur rund 20 Prozent der Daten ausmachen, sind sie die aktuelle Grundlage für Big Data. Das liegt daran, dass es so einfach zugänglich und zu verwenden ist und die Ergebnisse der Verwendung weitaus genauer sind.
Warum braucht ein Unternehmen strukturierte Daten?
Die größte Informationsquelle eines Unternehmens über seine Kunden, Prozesse und Mitarbeiter sind Daten. Diese Daten könnten viele Formen annehmen – Feedback von Kunden, Tweets, Finanzinformationen, Bestandsanpassungen, fast alles. Ein großer Teil der Daten ist jedoch absolut nicht quantifizierbar. Sie können keine Gefühle, Verhaltensgründe oder einen Videoclip messen. Strukturierte Daten sind daher erforderlich, da Sie leichter Rückschlüsse und Informationen daraus ziehen können als aus unstrukturierte Daten.
Wenn ein Unternehmen beabsichtigt, zu wachsen oder auf ein neues Produktsegment umzusteigen, sind strukturierte Daten erforderlich. Diese Daten können problemlos für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet werden und führen zu genauen Prognosen darüber, was die das größte Wachstum bewirken oder welches neue Produkt sich am besten verkaufen wird.
Strukturierte Daten sind auch für die Mitarbeiter nützlich: Kundendaten, Verkaufsinformationen, Lagerbestände, alltägliche Informationen, die zugänglich und einfach zu verwalten sein müssen und relevante Informationen liefern.
Eigenschaften strukturierter Daten
Gut strukturierte Daten weisen eine Reihe von Merkmalen auf, unabhängig davon, wie die Daten gespeichert werden oder worum es sich bei den Informationen handelt. Strukturierte Daten:
- folgen einer identifizierbare Struktur, die einem Datenmodell entspricht
- werden in Zeilen und Spalten dargestellt, z. B. in einer Datenbank
- sind so organisiert, dass die Definition, das Format und die Bedeutung der Daten explizit verstanden werden
- befinden sich in festen Feldern in einer Datei oder einem Datensatz
- werden als Gruppen ähnlicher Daten in Klassen gruppiert
- Datenpunkte in derselben Gruppe haben dieselben Attribute
- Informationen sind leicht zugänglich und können für Menschen und andere Programme abgefragt werden
- Elemente können adressiert werden, was eine effiziente Analyse und Verarbeitung ermöglicht
Die Quellen dieser Daten variieren je nach Organisation. Es gibt Computer- oder maschinengenerierte Daten, die ohne menschliches Eingreifen erstellt werden. Dazu gehören Dinge wie Sensordaten, Weblogs, POS-Details und Finanzinformationen. Das alles wird automatisch von Maschinen erfasst.
Von Menschen generierte Daten werden offensichtlich von Menschen geliefert. Dazu gehören Eingabedaten aus Umfrageantworten, Clickstream-Daten, die alle Aktionen aufzeichnen, die ein Mensch auf einer Website ausführt, oder eine schrittweise Gliederung der in einem Online-Spiel ergriffenen Aktionen.
Alternativen zu strukturierten Daten
Semistrukturierte Daten
Diese Daten befinden sich nicht in einer relationalen Datenbank, entsprechen nicht einem Datenmodell, haben jedoch einige Strukturelemente. Sind zwar nicht so starr wie strukturierte Daten, weisen jedoch einige Elemente auf, die ähnlich sind.
Diese Daten können nicht in Zeilen und Spalten oder Datenbanken gespeichert werden. Diese Daten enthalten Metadaten und Tags, mit denen sie entsprechend gruppiert werden können, und beschreiben, wie sie gespeichert werden. Semistrukturierte Daten sind hierarchisch organisiert, obwohl die Entitäten innerhalb dieser Gruppe möglicherweise nicht dieselben Eigenschaften oder Attribute haben. Das ist schwierig zu automatisieren und zu verwalten und es ist für Programme schwierig, darauf zuzugreifen.
Semistrukturierte Daten sind unter anderem XML-Sprachdaten, E-Mails, komprimierte Dateien, Webdateien und ausführbare Binärdateien.
Unstrukturierte Daten
Die unstrukturierten Daten entsprechen keinem anderen Modell und haben keine leicht identifizierbare Struktur. Es gibt keine Organisation und sie können nicht auf logische Weise gespeichert werden. Unstrukturierte Daten passen in keine Datenbankstruktur, haben keine Regeln oder kein Format und können nicht einfach von Programmen verwendet werden.
Zu diesem Datentyp gehören Videos, Berichte, Umfragen, Word-Dokumente, Bilder und Memos.
Vorteile strukturierter Daten
Strukturierte Daten haben eine Reihe von Vorteilen. Wenn ein Unternehmen Daten für Geschäftsprognosen oder Analysen verwenden möchte, müssen sie strukturiert sein.
Einfache Aufbewahrung und Zugriff
Da strukturierte Daten eine klar definierte Architektur haben, sind sie bei Bedarf leicht aufzufinden. Ob Mensch oder Computer, die entsprechende Datenbank ist schnell und einfach zu finden.
Data Mining ist einfach
Wenn Daten für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen benötigt werden, können sie einfach angewendet werden. Wissen kann einfach aus den Daten extrahiert werden, auch mit manuellen Berechnungen.
Einfaches Aktualisieren und Löschen
Wenn die Daten gut strukturiert sind, wird das Aktualisieren und Löschen von Daten zu einer leichten Aufgabe.
Einfach skalierbar
Da die Daten in eine voreingestellte Architektur passen, können neue Daten leicht hinzugefügt werden. Daten, die gestreamt oder ständig aktualisiert werden, werden automatisch an der richtigen Stelle eingefügt.
Bessere Business Intelligence
Data Mining ist eine weitaus einfachere Aufgabe, wenn die Daten strukturiert sind. Das bedeutet, dass alle getroffenen Vorhersagen oder daraus gezogenen Business-Intelligence-Annahmen mit größerer Wahrscheinlichkeit korrekt und genau sind. Algorithmen für maschinelles Lernen crawlen die Daten auf einfache Weise und ermöglichen so einfache Datenabfragen und -manipulation.
Datensicherheit ist einfach
Strukturierte Daten werden in einem Data Warehouse gespeichert, das im Allgemeinen über Sicherheitsebenen verfügt. Obwohl nichts jemals zu 100 Prozent sicher ist, ist die Sicherheit strukturierter Daten einfach zu implementieren und folgt den branchenüblichen Best Practices.
Einfache Suche nach Informationen
Da strukturierte Daten anhand von Textzeichenfolgen und Attributen indiziert werden können, sind Suchvorgänge einfach. Die Art der Daten ist leicht verständlich und die Bedeutungen und Beziehungen hinter den Daten werden leicht akzeptiert.
Nachteile strukturierter Daten
Inflexibilität im Speicher
Data Warehouses oder Beziehungsdatenbanken, in denen strukturierte Daten gespeichert werden, haben festgelegte Strukturen, die nicht flexibel sind. Wenn sich aus irgendeinem Grund die Anforderungen der Daten ändern, müssen wahrscheinlich alle strukturierten Daten aktualisiert werden.
Begrenzte Anwendungsfälle
Da alle Daten für eine bestimmte Verwendung auf eine bestimmte Weise gesammelt wurden, werden sie auf diese Weise verwendet. Infolgedessen sind strukturierte Daten weniger flexibel.
Die Zukunft strukturierter Daten
Obwohl strukturierte Daten derzeit 20 Prozent des Datentyps einer Organisation ausmachen, sinkt dieser Prozentsatz. Der enorme, rasante Anstieg unstrukturierter und semistrukturierter Daten verringert den Datenanteil. Derzeit sind strukturierte Daten immer noch wertvoll, wobei der Schwerpunkt zunehmend auf Prognosen für das Geschäft liegt. Da strukturierte Daten weitaus zugänglicher sind als unstrukturierte Daten, sind sie derzeit für Unternehmen wertvoll.
Nur 0,5 Prozent der unstrukturierten Daten werden verwendet und analysiert, obwohl sie eine wertvolle Informationsquelle sind. In dem Maße, wie sich die Branche der Entschlüsselung und Quantifizierung unstrukturierter Daten zuwendet, wird die Abhängigkeit von strukturierten Daten abnehmen. Semistrukturierte Daten werden zunehmend in das JSON-Format übertragen, das für Maschinen analysierbar ist. Dies bedeutet, dass andere Eingabeformulare, deren Struktur weniger starr ist, zur Quelle für mehr Datenanalysen werden.
Der Schwerpunkt lag bisher darauf, unstrukturierte oder semistrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln, liegt der Schwerpunkt jetzt darauf, die Daten für Maschinen verfügbar zu haben, ohne den zusätzlichen, teuren und zeitaufwändigen Schritt, sie in strukturierte Daten umzuwandeln.