Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Daten, denen eine identifizierbare Struktur oder Architektur fehlt. Dies bedeutet, dass sie keinem vordefinierten Datenmodell entsprechen und daher nicht für eine relationale Mainstream-Datenbank geeignet sind. Da sie keine leicht erkennbare Struktur haben, können sie nur schwer von einem Computerprogramm gelesen werden.

Die Datenmenge, die von großen Unternehmen erzeugt wird, wächst heute schätzungsweise rasant um 40 bis 60 Prozent pro Jahr.

Woher kommen unstrukturierte Daten?

Zu den Quellen unstrukturierter Daten gehören:

• Webseiten
• Videos
• Benutzerkommentare auf Blogs und Social-Media-Webseiten
• Memos
• Berichte
• Antworten auf Umfragen
• Dokumente (Word, PPT, PDF, Text)
• Unstrukturierte Texte
• Abschriften von Kundenservice-Anrufen
• Bilder im Internet (JPEG, PNG, GIFs usw.)
• Medienprotokolle

Diese Daten werden in Datenbanken, Transaktionsprotokollen, E-Mails, Sprachprotokollen usw. gespeichert. Sie sind in der Regel zu unstrukturiert, fragmentiert und verstreut, um auf einen Blick daraus Erkenntnisse ableiten zu können. Eine einfache Aufbewahrung in unverändertem Zustand ist nicht zweckdienlich.

Wenn diese Daten über Silos hinweg zusammenhängend und im gesamten Unternehmen leicht zugänglich gemacht, ihre Muster entschlüsselt und durch Datenanalyse Erkenntnisse gewonnen werden, könnten sie den Beteiligten viele wertvolle Informationen liefern.

Eine neue Form unstrukturierter Daten sind Maschinendaten. Dazu gehören Protokolldateien von Websites, Servern, Netzwerken und mobilen Anwendungen, die eine große Menge an Aktivitäts- und Leistungsdaten aufzeichnen. Unternehmen erfassen und analysieren zunehmend Daten aus dem Internet der Dinge und angeschlossenen Geräten, sogar aus intelligenten Sensoren an Produktionsanlagen.

Unstrukturierte Daten speichern: Die Herausforderungen

Obwohl die Aufbewahrung unstrukturierter Daten, ohne sie für die Analyse zu verwenden, keinen praktischen Zweck erfüllt, ist die Speicherung auch nicht so einfach. Es kann verschiedene Probleme geben:

• Unstrukturierte Daten sind buchstäblich überall und verbrauchen eine große Menge an Speicherplatz. Da wichtige Teile davon in Form großer Dateien wie Video, Audio und Bildern vorliegen, nehmen sie große Teile des Speicherkreisdiagramms ein.
• Im Vergleich zu strukturierten Daten mit ihrer kompakten und übersichtlichen Architektur ist die Aufbewahrung oder Pflege unstrukturierter Daten erheblich kostenaufwendiger.
• Aufgrund der fehlenden Struktur und Architektur ist die Ausführung von Suchen, das Löschen von Teilen oder das Starten von Updates im System oft schwierig.
• Je größer die Menge an unstrukturierten Daten ist, desto schwieriger wird es, sie zu indizieren.

Wie können unstrukturierte Daten gespeichert werden?

Es gibt einige mögliche Methoden zum Speichern unstrukturierter Daten:

• Sie sollten zuerst in ein einfacher zu handhabendes Format umgewandelt werden. Die eXtensible Markup Language (XML) ist oft das Format der Wahl.
• Ein Content-Addressable-Storage-System (CAS) wird verwendet, um unstrukturierte Daten zu speichern. Dieses System speichert Daten, indem es auf ihre Metadaten zugreift und jedem in den Daten gespeicherten Element oder Objekt einen eindeutigen Namen zuweist. Das Objekt kann basierend auf seinem Inhalt anstatt seinem Standort abgerufen werden.
• Unstrukturierte Daten können in einem Softwaresystem gespeichert und dann zur Pflege relationaler Datenbanken verwendet werden. Einige relationale Datenbanksysteme bieten die Wahl, Structured Query Language (SQL) für die Übermittlung von Abfragen und die Pflege der Datenbank zu verwenden.
• Ein Binary Large Object (auch BLOB genannt) ist ein funktionsfähiges System zum Speichern unstrukturierter Daten. Ein binäres Großobjekt ist eine Sammlung von Binärdaten, die als eine einzige Einheit in einem Datenbankmanagementsystem gespeichert werden. Binäre Großobjekte sind in der Regel Bilder, Audio- oder andere Multimedia-Objekte. Manchmal wird sogar binärer ausführbarer Code als binäres Großobjekt gespeichert.

Nachteile unstrukturierter Daten

Die Nachteile unstrukturierter Daten liegen auf der Hand:

• Das Fehlen von Schema und Struktur erschwert die Verwaltung unstrukturierter Daten und ist zudem umständlich zu speichern.
• Die Indizierung unstrukturierter Daten ist nicht nur schwierig, sie lässt auch die Tür für Fehler aufgrund einer unscharfen Struktur und mangelnder vordefinierter Attribute weit offen. Die Ausführung von Suchen ist eine ziemlich schmerzhafte Aktivität, da die Suchergebnisse nicht genau genug sind, um hilfreich zu sein.
• Es ist auch äußerst schwierig, unstrukturierte Daten zu schützen.

Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Daten

Wie bereits erwähnt, sind unstrukturierte Daten bekanntermaßen schwierig zu kennzeichnen, zu indizieren und zu lesen. Sie können nicht einfach mit herkömmlichen Algorithmen interpretiert werden. Die Wahrscheinlichkeit von Fehlern ist hoch. Im Folgenden finden Sie einige Strategien, die beim Abrufen unstrukturierter Daten hilfreich sind, um verwertbare Informationen zu extrahieren:

• Durch das Speichern von Daten in einem virtuellen Repository wie Documentum können sie automatisch getaggt werden.
• Ausführen verschiedener Data-Mining-Tools.
• Taxonomie oder Klassifizierung von Daten gibt ihnen Struktur und Hierarchie. Dies vereinfacht den Suchprozess durch seine inhärente Logik.
• Durch den Einsatz von Anwendungsplattformen wie Extended Online Analytical Processing (XOLAP), die beim Extrahieren von Informationen aus E-Mails und XML-basierten Dokumenten nützlich ist.
• Tools und Techniken, die für unstrukturierte Daten in Big-Data-Umgebungen verwendet werden, umfassen Textanalyse-Tools. Diese suchen auf einem sehr fortgeschrittenen Niveau nach Mustern, Stichwörtern und Stimmungen in Textdaten. Eine weitere ist die Natural Language Processing (NLP)-Technologie, eine Art künstliche Intelligenz, die den Kontext bewertet und die Bedeutung von Text und menschlicher Sprache ableitet. Dies wird durch Deep-Learning-Algorithmen erreicht, die neuronale Netze zur Datenanalyse verwenden.

Andere Techniken, die in der unstrukturierten Datenanalyse verwendet werden, können Data Mining oder die Verwendung von maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik umfassen.

Vorteile unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten sind jedoch nicht ohne Vorteile. Einige ihrer Nachteile können sich als günstiger erweisen.

Mangelndes Schema ermöglicht Flexibilität

Durch den Mangel eines Schemas und einer Architektur unstrukturierter Daten sind sie weniger starr. Tatsächlich können sie sehr flexibel sein. Diese Flexibilität machen sie skalierbar und uneingeschränkt. Unstrukturierte Daten sind tragbar.

Reichhaltigere Informationsquelle

Die Heterogenität der Quellen stellt sicher, dass reichhaltigere Daten in ihrem unstrukturierten Format erfasst werden. Bei richtiger Analyse können unstrukturierte Daten eine Vielzahl von Anwendungen haben und wertvolle Einblicke in die Business Intelligence bieten.

Unstrukturierte Daten gibt es in vielen Formaten

Datensätze können in einer Vielzahl von Formaten verwaltet werden. Der Mangel einer einheitlichen Speicherstruktur ermöglicht Analyseteams, alle verfügbaren Daten zu analysieren und damit zu arbeiten, ohne sich zuerst auf die Konsolidierung und Standardisierung konzentrieren zu müssen. Dies bildet die Grundlage für breitere, umfassendere Analysen, als dies in einem strengeren Datenformat möglich wäre.

Wie sich unstrukturierte Daten von anderen Datentypen unterscheiden

Big Data enthält neben unstrukturierten Daten auch andere Arten von Daten, nämlich strukturierte und semistrukturierte Daten.

Strukturierte Daten

Dies ist in jeder Hinsicht das Gegenteil von unstrukturierten Daten. Strukturierte Daten bieten sich jederzeit für eine effektive Analyse an und werden in einer Datenbank oder einem ähnlich formatierten Repository organisiert.

Der Begriff strukturierte Daten gilt technisch für alle Daten, die in einer Datenbank gespeichert werden können. Es handelt sich um alle Daten, die durch Structured Query Language (SQL) in einer Tabelle mit Zeilen und Spalten gespeichert werden können. Solche Strukturen zeichnen sich durch ihre relationalen Schlüssel aus und können einfach in vordefinierte Felder abgebildet werden. Strukturierte Daten sind die am häufigsten verarbeitete Art. Es ist die unkomplizierteste und organisierteste Art der Informationsverwaltung. Relationale Daten sind ein Beispiel für strukturierte Daten.

Das starre Format strukturierter Daten erschwert die Skalierung stark. Ein Beispiel wären die Transaktionsdaten in Finanzsystemen und anderen Geschäftsanwendungen. In den meisten Fällen muss es normalerweise einer bestimmten Struktur entsprechen, um die Konsistenz der Prozesse und Analysen zu gewährleisten.

Semistrukturierte Daten

Semistrukturierte Daten sind Informationen, die nicht zu einer relationalen Datenbank gehören. Es hat jedoch immer noch einige organisatorische Eigenschaften, die das Abbauen und Analysieren erleichtern als rein unstrukturierte Daten. Wenn beispielsweise Metadaten-Tags hinzugefügt werden, gibt es mehr Informationen und Kontext darüber, was die Daten enthalten. XML-Daten sind ein Beispiel davon.

Laut einigen Datenverwaltungsexperten haben alle Daten, auch unstrukturierte, eine gewisse Struktur. Sie sind der Meinung, dass die Grenze zwischen unstrukturierten und semistrukturierten Daten unklar ist. Angesichts der Tatsache, dass unstrukturierte Daten in der Regel eine Vielzahl von Erkenntnissen enthalten, mit denen Data Scientists ihre Modelle besser strukturieren können, kann die Bedeutung unstrukturierter Daten einfach nicht genug betont werden.