Gestructureerde Data

Wat is gestructureerde data?

Gestructureerde data verwijst naar informatie die is georganiseerd in een vooraf gedefinieerd formaat of schema, meestal tabellen, databases of spreadsheets. Door deze organisatie kan de data efficiënt worden opgeslagen, opgehaald en geanalyseerd. De gegevens zijn vervolgens eenvoudig te doorzoeken en te analyseren met standaard data processing tools en technieken.

Belangrijkste kenmerken

Gedefinieerd schema

Gestructureerde data volgt een vooraf gedefinieerd schema dat gegevenstypen, formaten en relaties tussen velden beschrijft. In een klantendatabase zijn bijvoorbeeld velden als CustomerID, Name, Email en PurchaseHistory vooraf bepaald. Dit schema waarborgt dataconsistentie en integriteit door het opleggen van beperkingen en gegevenstypen.

Relationeel karakter

De data wordt vaak opgeslagen in relationele databases waarbij tabellen via sleutelvelden met elkaar zijn verbonden, wat complexe queries over meerdere tabellen mogelijk maakt. Zo kan een klantentabel gekoppeld zijn aan een Orders-tabel via een CustomerID. Dit vergemakkelijkt efficiënt ophalen en bewerken van gegevens.

Kwantitatieve data

Gestructureerde data bestaat hoofdzakelijk uit kwantitatieve gegevens die numeriek kunnen worden uitgedrukt, zoals getallen, datums en tekststrings. Hierdoor is het geschikt voor wiskundige berekeningen en statistische analyses, wat datagedreven besluitvorming ondersteunt.

Gemak van opslag en ophalen

Door de georganiseerde aard kan gestructureerde data gemakkelijk worden opgeslagen en beheerd in relationele databasebeheersystemen (RDBMS) met Structured Query Language (SQL). SQL biedt krachtige tools voor het opvragen, bijwerken en efficiënt beheren van data, wat nauwkeurigheid en snelheid garandeert.

Toepassingen van gestructureerde data

Relationele databases

Bedrijven gebruiken relationele databases zoals MySQL, Oracle en PostgreSQL om klantinformatie, financiële gegevens en voorraadniveaus op te slaan. Het relationele model ondersteunt complexe queries en datamanipulaties over gekoppelde tabellen.

Machine learning-algoritmen

Gestructureerde data wordt ingevoerd bij machine learning-algoritmen voor voorspellende analyses en data mining. Deze algoritmen verwerken de data om patronen te herkennen, voorspellingen te doen en inzichten te genereren, bijvoorbeeld door verkooptrends te voorspellen met regressiemodellen.

Transaction Processing Systems

Online Transaction Processing (OLTP)-systemen gebruiken de data om realtime transacties te beheren. Dit omvat banksystemen, reserveringssystemen en kassaterminals waar datakwaliteit en snelheid cruciaal zijn.

Zoekmachineoptimalisatie (SEO)

Bij SEO helpt gestructureerde data zoekmachines om webpagina-inhoud beter te begrijpen. Met gestructureerde markup zoals schema.org-vocabularia geven webmasters zoekmachines expliciete aanwijzingen over de betekenis van een pagina, wat leidt tot betere zoekresultaten en zichtbaarheid.

Voorbeelden van gestructureerde data

Relationele databasetabellen

Informatie die is opgeslagen in relationele databasetabellen is een klassiek voorbeeld van gestructureerde data. Elke tabel volgt een vast schema, met gegevens georganiseerd in rijen en kolommen. Bijvoorbeeld:

Excel-spreadsheets

Excel-bestanden met consistente kolomkoppen en gegevenstypen worden beschouwd als gestructureerde data. Ze worden veelvuldig gebruikt voor financiële analyses, begrotingen en rapportages.

Online formulieren

Data verzameld via online formulieren (bijvoorbeeld registratieformulieren of enquêtes) is gestructureerd omdat het in vooraf gedefinieerde velden als Name, Email, Age past.

Sensordata

GPS-coördinaten of temperatuursmetingen van sensoren zijn gestructureerd als ze een specifiek formaat en schema volgen.

Voordelen

Efficiënt databeheer

Het vooraf gedefinieerde schema maakt efficiënte opslag, ophalen en bijwerken van data mogelijk. Databasebeheerders kunnen opslag en queryprestaties optimaliseren dankzij de voorspelbare structuur.

Schaalbaarheid

Systemen voor gestructureerde data kunnen opgeschaald worden om grote hoeveelheden data te verwerken. Met de vooruitgang in databasetechnologieën kunnen deze systemen petabytes aan data beheren met behoud van prestaties.

Datakwaliteit en consistentie

Schema-beperkingen waarborgen de datakwaliteit. Bijvoorbeeld, een veld als NOT NULL voorkomt ontbrekende data en het definiëren van gegevenstypen voorkomt foutieve invoer.

Gemak van analyse

Het gegevenstype kan eenvoudig worden geanalyseerd met SQL-queries en statistische software, wat business intelligence-activiteiten zoals rapportages en dashboards vergemakkelijkt.

Interoperabiliteit

De standaardformaten en protocollen maken eenvoudige integratie met andere systemen en technologieën mogelijk, wat essentieel is in complexe IT-omgevingen.

Uitdagingen

Inflexibiliteit

Vaste schema’s zijn lastig te wijzigen en vereisen ingrijpende aanpassingen aan de database en applicaties.

Beperkte gegevenstypen

Gestructureerde data is niet geschikt voor het opslaan van ongestructureerde data zoals afbeeldingen, video’s of vrije tekst, waardoor de informatieopslag beperkt is.

Kosten van schaalbaarheid

Systemen voor gestructureerde data kunnen duur zijn om op te schalen, met hoge kosten voor krachtige hardware en enterprise database-licenties.

Datasilo’s

De data is vaak verspreid over verschillende databases die niet met elkaar communiceren, wat leidt tot datasilo’s en het belemmeren van een volledig bedrijfsbreed databeeld.

Gestructureerde vs. ongestructureerde data

Ongestructureerde data

Ongestructureerde data heeft geen vooraf bepaald schema en omvat formaten zoals tekstdocumenten, afbeeldingen, video’s, social media-berichten en e-mails. Het past niet netjes in rijen en kolommen, waardoor het lastig is op te slaan en te analyseren met traditionele relationele databases.

Voorbeelden van ongestructureerde data:

• Tekstbestanden en documenten
• E-mails
• Audio- en videobestanden
• Berichten op sociale media
• Webpagina’s

Belangrijkste verschillen

In tegenstelling tot gestructureerde data heeft ongestructureerde data geen vooraf bepaald schema en vereist het complexe verwerkingstechnieken zoals beeldherkenning. Daarnaast moet ongestructureerde data worden opgeslagen in NoSQL-databases en zijn geavanceerde zoektechnieken nodig voor het ophalen.

Gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data

Semi-gestructureerde data

Semi-gestructureerde data voldoet niet aan een rigide schema, maar bevat tags of markeringen om semantische elementen te scheiden, waardoor het gemakkelijker te analyseren is dan ongestructureerde data.

Voorbeelden van semi-gestructureerde data:

• XML- en JSON-bestanden
• HTML-pagina’s
• NoSQL-databases

Kenmerken:

• Bevat organisatorische eigenschappen.
• Heeft geen vast schema, maar wel tags en sleutels.
• Flexibeler dan gestructureerde data.

Vergelijking

Schemaflexibiliteit:

• Gestructureerde data: Vast schema.
• Semi-gestructureerde data: Flexibel schema.
• Ongestructureerde data: Geen schema.

Gemak van analyse:

• Gestructureerde data: Gemakkelijk te analyseren.
• Semi-gestructureerde data: Matig gemakkelijk.
• Ongestructureerde data: Moeilijk, vereist geavanceerde technieken.

Opslagsystemen:

• Gestructureerde data: Relationele databases.
• Semi-gestructureerde data: NoSQL-databases, XML-databases.
• Ongestructureerde data: Data lakes, bestandssystemen.

Gestructureerde data is een essentieel onderdeel van modern databeheer en analyse en vormt de ruggengraat voor talloze toepassingen en systemen in diverse sectoren. Inzicht in de structuur, toepassingen en voordelen stelt organisaties in staat data effectief te benutten voor strategische besluitvorming en operationele efficiëntie.