Strukturierte Daten

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem vordefinierten Format oder Schema organisiert sind, typischerweise in Tabellen, Datenbanken oder Tabellenkalkulationen. Diese Organisation ermöglicht eine effiziente Speicherung, Abfrage und Analyse. Die Daten können dann mit Standardwerkzeugen und -techniken zur Datenverarbeitung leicht durchsucht und analysiert werden.

Hauptmerkmale

Definiertes Schema

Strukturierte Daten folgen einem vordefinierten Schema, das Datentypen, Formate und Beziehungen zwischen Feldern beschreibt. In einer Kundendatenbank sind beispielsweise Felder wie CustomerID, Name, Email und PurchaseHistory vordefiniert. Dieses Schema sorgt für Datenkonsistenz und -integrität, indem es Einschränkungen und Datentypen vorgibt.

Relationale Natur

Die Daten werden häufig in relationalen Datenbanken gespeichert, in denen Tabellen über Schlüsselfelder verbunden sind und komplexe Abfragen über mehrere Tabellen ermöglichen. Beispielsweise kann eine Kundentabelle über die CustomerID mit einer Orders-Tabelle verknüpft sein. Dies erleichtert eine effiziente Datenabfrage und -bearbeitung.

Quantitative Daten

Strukturierte Daten bestehen überwiegend aus quantitativen Daten, die numerisch ausgedrückt werden können, wie Zahlen, Daten und Zeichenketten. Dadurch eignen sie sich für mathematische Berechnungen und statistische Analysen und unterstützen datenbasierte Entscheidungsfindung.

Einfaches Speichern und Abrufen

Durch ihre organisierte Struktur lassen sich strukturierte Daten leicht in relationalen Datenbanksystemen (RDBMS) mit Structured Query Language (SQL) speichern und verwalten. SQL bietet leistungsstarke Werkzeuge zum Abfragen, Aktualisieren und effizienten Verwalten von Daten und gewährleistet Präzision und Geschwindigkeit.

Verwendung strukturierter Daten

Relationale Datenbanken

Unternehmen nutzen relationale Datenbanken wie MySQL, Oracle und PostgreSQL, um Kundeninformationen, Finanzdaten und Lagerbestände zu speichern. Das relationale Modell unterstützt komplexe Abfragen und Datenmanipulationen über verbundene Tabellen hinweg.

Algorithmen des maschinellen Lernens

Strukturierte Daten dienen als Input für Algorithmen des maschinellen Lernens in der prädiktiven Analyse und im Data Mining. Diese Algorithmen verarbeiten die Daten, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen, wie zum Beispiel die Prognose von Verkaufstrends mittels Regressionsmodellen.

Transaktionsverarbeitungssysteme

Online Transaction Processing (OLTP)-Systeme nutzen die Daten zur Verwaltung von Echtzeit-Transaktionen. Dazu zählen Bankensysteme, Reservierungssysteme und Kassenterminals, bei denen Datenintegrität und Geschwindigkeit entscheidend sind.

Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Im SEO-Bereich helfen strukturierte Daten Suchmaschinen, den Webseiteninhalt besser zu verstehen. Durch strukturiertes Markup wie schema.org-Vokabularien geben Webmaster Suchmaschinen explizite Hinweise auf die Bedeutung einer Seite, was zu verbesserten Suchergebnissen und höherer Sichtbarkeit führt.

Beispiele für strukturierte Daten

Relationale Datenbanktabellen

In relationalen Datenbanktabellen gespeicherte Informationen sind ein klassisches Beispiel für strukturierte Daten. Jede Tabelle folgt einem definierten Schema, mit Daten, die in Zeilen und Spalten organisiert sind. Zum Beispiel:

Excel-Tabellen

Excel-Dateien mit konsistenten Spaltenüberschriften und Datentypen gelten als strukturierte Daten. Sie werden häufig für Finanzanalysen, Budgetierung und Berichtswesen verwendet.

Online-Formulare

Daten, die aus Online-Formularen (z. B. Registrierungsformulare oder Umfragen) gesammelt werden, sind strukturiert, da sie in vordefinierte Felder wie Name, Email, Alter passen.

Sensordaten

GPS-Koordinaten oder Sensortemperaturmessungen sind strukturiert, wenn sie einem bestimmten Format und Schema entsprechen.

Vorteile

Effizientes Datenmanagement

Das vordefinierte Schema ermöglicht eine effiziente Datenspeicherung, -abfrage und -aktualisierung. Datenbankadministratoren können Speicher und Abfrageleistung aufgrund der vorhersehbaren Struktur optimieren.

Skalierbarkeit

Strukturierte Datensysteme können auf große Datenmengen skaliert werden. Dank Weiterentwicklungen in der Datenbanktechnologie können diese Systeme Petabytes an Daten verarbeiten und dabei die Leistung aufrechterhalten.

Datenintegrität und -konsistenz

Schema-Einschränkungen gewährleisten die Datenintegrität. Beispielsweise verhindert die Einstellung eines Feldes als NOT NULL fehlende Daten, und die Definition von Datentypen verhindert fehlerhafte Dateneingaben.

Einfache Analyse

Die Datentypen lassen sich einfach mit SQL-Abfragen und Statistiksoftware analysieren, was Business-Intelligence-Aktivitäten wie die Erstellung von Berichten und Dashboards erleichtert.

Interoperabilität

Durch standardisierte Formate und Protokolle ist eine einfache Integration mit anderen Systemen und Technologien möglich, was in komplexen IT-Umgebungen entscheidend ist.

Herausforderungen

Unflexibilität

Definierte Schemata sind schwer zu ändern und erfordern erhebliche Anpassungen an Datenbank und Anwendungen.

Begrenzte Datentypen

Strukturierte Daten eignen sich nicht zur Speicherung unstrukturierter Inhalte wie Bilder, Videos oder Freitext, was die Erfassung von Informationen einschränkt.

Skalierungskosten

Strukturierte Datensysteme können teuer zu skalieren sein, mit hohen Hardwareanforderungen und Lizenzkosten für Unternehmensdatenbanken.

Datensilos

Die Daten sind oft auf verschiedene, nicht miteinander kommunizierende Datenbanken verteilt, was zu Datensilos führt und eine umfassende Sicht auf die Unternehmensdaten erschwert.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Schema und umfassen Formate wie Textdokumente, Bilder, Videos, Social-Media-Posts und E-Mails. Sie lassen sich nicht einfach in Zeilen und Spalten darstellen und sind mit herkömmlichen relationalen Datenbanken schwer zu speichern und zu analysieren.

Beispiele für unstrukturierte Daten:

• Textdateien und Dokumente
• E-Mails
• Audio- und Videodateien
• Social-Media-Beiträge
• Webseiten

Wichtige Unterschiede

Im Gegensatz zu strukturierten Daten haben unstrukturierte Daten kein vordefiniertes Schema und benötigen komplexe Verarbeitungstechniken wie Bilderkennung. Zudem müssen unstrukturierte Daten in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden, und für die Suche sind fortschrittliche Methoden erforderlich.

Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten

Semi-strukturierte Daten

Semi-strukturierte Daten folgen keinem starren Schema, enthalten jedoch Tags oder Markierungen, um semantische Elemente zu trennen, was eine leichtere Analyse im Vergleich zu unstrukturierten Daten ermöglicht.

Beispiele für semi-strukturierte Daten:

• XML- und JSON-Dateien
• HTML-Seiten
• NoSQL-Datenbanken

Merkmale:

• Enthalten organisatorische Eigenschaften.
• Kein fixes Schema, aber es gibt Tags und Schlüssel.
• Flexibler als strukturierte Daten.

Vergleich

Schema-Flexibilität:

• Strukturierte Daten: Festes Schema.
• Semi-strukturierte Daten: Flexibles Schema.
• Unstrukturierte Daten: Kein Schema.

Analyseaufwand:

• Strukturierte Daten: Einfach zu analysieren.
• Semi-strukturierte Daten: Moderat einfach.
• Unstrukturierte Daten: Schwierig, erfordert fortgeschrittene Techniken.

Speichersysteme:

• Strukturierte Daten: Relationale Datenbanken.
• Semi-strukturierte Daten: NoSQL-Datenbanken, XML-Datenbanken.
• Unstrukturierte Daten: Data Lakes, Dateisysteme.

Strukturierte Daten sind ein wesentlicher Bestandteil des modernen Datenmanagements und der Datenanalyse und bilden das Rückgrat zahlreicher Anwendungen und Systeme in verschiedensten Branchen. Das Verständnis ihrer Struktur, Verwendung und Vorteile ermöglicht es Organisationen, Daten effektiv für strategische Entscheidungen und operative Effizienz zu nutzen.