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Datendateien k枚nnen in vielen verschiedenen Formen vorliegen. Die beiden Haupttypen sind structured (strukturierte) und unstructured (unstrukturierte) Data. Jede dieser Datenarten wird auf unterschiedliche Weise beschafft und gesammelt und befindet sich in unterschiedlichen Datenbanktypen. Daher sind ihre Unterschiede 蹿眉谤 Datenexperten wichtig.

Aber worin unterscheiden sie sich genau voneinander? Und warum sollten Sie das eine dem anderen vorziehen?

Lesen Sie weiter, um die Antworten auf diese und viele weitere Fragen zu erhalten 鈥� darunter, wie sie in der realen Welt eingesetzt werden, welche Tools zu ihrer Verwaltung verwendet werden und welche Berufe t盲glich mit ihnen arbeiten.

Structured vs unstructured Data

Der Hauptunterschied besteht darin, dass strukturierte Daten klar definiert und leicht durchsuchbar sind 鈥� dazu geh枚ren beispielsweise Datumsangaben, Telefonnummern und Produkt-SKUs. Unstrukturierte Daten hingegen lassen sich schwerer kategorisieren oder durchsuchen, wie etwa Fotos, Videos, Podcasts, Social-Media-Beitr盲ge und E-Mails. Tats盲chlich machen unstrukturierte Daten den Gro脽teil der weltweit vorhandenen Daten aus.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind typischerweise quantitative Daten, die strukturiert und leicht durchsuchbar sind. Die Programmiersprache Structured Query Language (SQL) wird in relationalen Datenbanken verwendet, um strukturierte Daten abzufragen und darin zu suchen.聽

Zu den g盲ngigen Typen strukturierter Daten geh枚ren Namen, Adressen, Kreditkartennummern, Telefonnummern, Kundenbewertungen, Bankinformationen und andere Daten, die mit SQL leicht durchsucht werden k枚nnen.聽

Dieses Video vom Data Analytics-Zertifikat von Google gibt Ihnen eine kurze Einf眉hrung in strukturierte Daten:

Beispiele 蹿眉谤 strukturierte Daten

In der realen Welt k枚nnten strukturierte Daten 蹿眉谤 Dinge wie die folgenden verwendet werden:

• Flugbuchung: Flug- und Reservierungsdaten wie Datum, Preis und Zielort passen perfekt in das Excel-Tabellenformat. Bei der Flugbuchung werden diese Informationen in einer Datenbank gespeichert.

• Kundenbeziehungsmanagement (CRM): CRM-Software wie Salesforce f眉hrt strukturierte Daten durch Analysetools, um neue Datens盲tze 蹿眉谤 Unternehmen zu erstellen, mit denen sie das Verhalten und die Pr盲ferenzen ihrer Kunden analysieren k枚nnen.

Hauptunterschiede: Strukturierte Daten vs. maschinenlesbare Daten

Maschinenlesbare Datenformate wie CSV, RDF und JSON sind 蹿眉谤 die Verwendung durch Ger盲te und Maschinen konzipiert und daher 蹿眉谤 Menschen schwer zu interpretieren. Strukturierte Daten hingegen sind leichter zug盲nglich und k枚nnen ohne umfassende Kenntnisse der Datentypen verstanden werden.

Vor- und Nachteile strukturierter Daten

Strukturierte Daten bieten viele Vorteile, sind aber nicht ohne Einschr盲nkungen. Um besser einsch盲tzen zu k枚nnen, ob strukturierte Daten 蹿眉谤 Ihre Projektziele geeignet sind, sollten Sie die folgenden Vor- und Nachteile ber眉cksichtigen:

Tools 蹿眉谤 strukturierte Daten

Strukturierte Daten werden typischerweise in relationalen Datenbanken und Data Warehouses gespeichert und verwendet, die SQL unterst眉tzen. Beispiele 蹿眉谤 Tools zur Arbeit mit strukturierten Daten sind:

• OLAP

• MySQL

• PostgreSQL

• Oracle-Datenbank

Was sind semistrukturierte Daten?

Was liegt also dazwischen? Semistrukturierte Daten sind eine Mischung aus beiden Datentypen. Ein mit Ihrem iPhone aufgenommenes Foto ist unstrukturiert, kann aber mit einem Zeitstempel und einem Geotag versehen sein. Manche Smartphones kennzeichnen Fotos anhand von Gesichtern oder Objekten und f眉gen so ein weiteres Element strukturierter Daten hinzu. Mit diesen Klassifikatoren gilt dieses Foto als semistrukturierte Daten.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind alle Arten von Daten, die nicht strukturiert sind. Etwa 90 Prozent der Unternehmensdaten sind unstrukturiert. Das bedeutet, dass sie ein enormes Potenzial 蹿眉谤 Wettbewerbsvorteile bieten 鈥� vorausgesetzt, Unternehmen finden Wege, dieses Potenzial zu nutzen []. Unstrukturierte Daten umfassen eine Vielzahl von Formaten, wie z. B. E-Mails, Bilder, Videodateien, Audiodateien, Social-Media-Beitr盲ge, PDFs und vieles mehr.

Unstrukturierte Daten werden typischerweise in Data Lakes, NoSQL-Datenbanken, Data Warehouses und Anwendungen gespeichert. Heute k枚nnen diese Informationen mithilfe von Algorithmen der k眉nstlichen Intelligenz verarbeitet werden und bieten Unternehmen einen enormen Mehrwert.

Beispiele 蹿眉谤 unstrukturierte Daten

In der realen Welt k枚nnen unstrukturierte Daten 蹿眉谤 Dinge wie die folgenden verwendet werden:

• Chatbots: Chatbots werden so programmiert, dass sie Textanalysen durchf眉hren, um Kundenfragen zu beantworten und die richtigen Informationen bereitzustellen.

• Marktprognosen: Daten k枚nnen so manipuliert werden, dass Ver盲nderungen am Aktienmarkt vorhergesagt werden, sodass Analysten ihre Berechnungen und Investitionsentscheidungen anpassen k枚nnen.

Vor- und Nachteile unstrukturierter Daten

Genau wie bei strukturierten Daten gibt es auch bei der Verwendung unstrukturierter Daten zahlreiche Vor- und Nachteile. Zu den Vor- und Nachteilen geh枚ren:

Tools 蹿眉谤 unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten werden typischerweise durch flexible NoSQL-freundliche Data Lakes und nicht-relationale Datenbanken unterst眉tzt. Daher k枚nnen Sie zur Verwaltung unstrukturierter Daten unter anderem folgende Tools verwenden:

• MongoDB

• Hadoop

• Azure

Datenorientierte Berufe

Zu den Berufen, die typischerweise mit strukturierten oder unstrukturierten Daten arbeiten, geh枚ren die meisten datenbezogenen Berufe. Im Folgenden sind einige g盲ngige Rollen aufgef眉hrt, die mit Daten arbeiten:

• Data Engineer: Data Engineers entwerfen und erstellen Systeme zur Datenerfassung und -analyse. Sie verwenden typischerweise SQL, um relationale Datenbanken abzufragen und die Daten zu verwalten. Au脽erdem achten sie auf Inkonsistenzen oder Muster, die sich positiv oder negativ auf die Unternehmensziele auswirken k枚nnen.

• Data Analyst: Data Analysts nutzen Datens盲tze aus relationalen Datenbanken, bereinigen und interpretieren sie, um eine gesch盲ftliche Frage oder ein Problem zu l枚sen. Sie k枚nnen in so unterschiedlichen Branchen wie Wirtschaft, Finanzen, Wissenschaft und Regierung arbeiten.

• Machine Learning Engineer: Ingenieure 蹿眉谤 maschinelles Lernen (und KI-Ingenieure ) erforschen, erstellen und entwerfen k眉nstliche Intelligenz, die 蹿眉谤 maschinelles Lernen und die Wartung oder Verbesserung bestehender KI-Systeme verantwortlich ist.

• Datenbankadministrator: Datenbankadministratoren fungieren als technischer Support 蹿眉谤 Datenbanken und gew盲hrleisten optimale Leistung, indem sie Sicherungen, Datenmigrationen und Lastausgleich durchf眉hren.

• Datenarchitekt: Datenarchitekte analysieren die Dateninfrastruktur einer Organisation, um Datenbanken und Datenbankverwaltungssysteme zu planen oder zu implementieren, die die Effizienz des Arbeitsablaufs verbessern.

• Data Scientist: Data Scientists analysieren diese Datens盲tze, um Muster und Trends zu erkennen und entwickeln anschlie脽end Algorithmen und Datenmodelle zur Ergebnisprognose. Sie nutzen m枚glicherweise maschinelles Lernen, um die Qualit盲t von Daten oder Produktangeboten zu verbessern.

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