Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind Daten, die ein standardisiertes Format für den effizienten Zugriff durch Software und Menschen gleichermaßen haben. Sie sind in der Regel tabellarisch mit Zeilen und Spalten, die Datenattribute klar definieren. Computer können strukturierte Daten aufgrund ihres quantitativen Charakters effektiv verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Beispiel kann eine strukturierte Kundendatentabelle mit den Spalten „Name“, „Adresse“ und „Telefonnummer“ Aufschluss über die Gesamtzahl der Kunden und den Ort mit der höchsten Kundenanzahl geben. Im Gegensatz dazu sind unstrukturierte Daten, beispielsweise eine Liste von Beiträgen in sozialen Medien, schwieriger zu analysieren.
Was sind die Merkmale von strukturierten Daten?
Hier sind einige Merkmale und Beispiele von strukturierten Daten.
Definierbare Attribute
Strukturierte Daten haben dieselben Attribute für alle Datenwerte. Zum Beispiel könnte jeder Buchungseintrag diese Attribute haben: Name der Buchung, Ereignisname, Ereignisdatum und Buchungsbetrag.
Relationale Attribute
Strukturierte Datentabellen haben gemeinsame Werte, die verschiedene Datensätze miteinander verknüpfen. Zum Beispiel können Sie Kundendaten mit Buchungsdten verknüpfen, indem Sie die Felder Kunden-ID und Buchungs-ID verwenden. Sie können strukturierte Daten also einfach in einer relationalen Datenbank speichern.
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Quantitative Daten
Strukturierte Daten eignen sich gut für mathematische Analysen. Zum Beispiel können Sie die Häufigkeit von Attributen zählen und messen, und mathematische Vorgänge auf numerischen Daten ausführen.
Speicher
Sie können strukturierte Daten in relationalen Datenbanken speichern und sie mit einer strukturierten Abfragesprache (SQL) verwalten. Mit SQL können Sie ein Datenmodell definieren, als Schema bekannt, in dem Sie vordefinierte Regeln – z. B. Felder, Formate und Werte – für Ihre Daten festlegen. Sie können dann strukturierte Daten in einem Data Warehouse oder mit einer anderen relationalen Datenbank-Technologie speichern.
Beispiele von strukturierte Daten
Hier sind Beispiele von strukturierten Datensystemen:
- Excel-Dateien
- SQL-Datenbanken
- Point-of-Sale-Daten
- Ergebnisse von Webformularen
- Suchmaschinenoptimierung (SEO)-Tags
- Produktverzeichnisse
- Inventarkontrolle
- Reservierungssysteme
Welche Vorteile bieten strukturierte Daten?
Es gibt mehrere Vorteile bei der Nutzung von strukturierten Daten.
Einfache Nutzung
Jeder kann schnell auf strukturierte Daten zugreifen und diese verstehen. Vorgänge wie Aktualisierungen und Änderungen sind bei strukturierten Daten unkompliziert. Die Speicherung ist effizient, da Speichereinheiten zu fixen Zeiträumen für Datenwerte zugewiesen werden können.
Skalierbarkeit
Strukturierte Daten skalieren anhand von Algorithmen. Sie können Speicher und Rechenleistung hinzufügen, wenn sich Ihr Datenvolumen erhöht. Moderne Systeme, die strukturierte Daten verarbeiten, können bis zu mehreren Tausend TB an Daten skalieren.
Analytik
Machine-Learning-Algorithmen können strukturierte Daten analysieren und gemeinsame Muster für Business Intelligence identifizieren. Sie können strukturierte Abfragesprache (SQL) verwenden, um Berichte zu generieren und zu bearbeiten, sowie Daten zu pflegen. Strukturierte Daten sind auch für Big-Data-Analytik nützlich.
Was sind die Herausforderungen bei strukturierten Daten?
Während es für Unternehmen mehrere Vorteile gibt, strukturierte Daten zu verwenden, gibt es auch einige Herausforderungen.
Begrenzte Nutzung
Die vordefinierte Struktur ist ein Vorteil, kann aber auch eine Herausforderung sein. Strukturierte Daten können nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden. Zum Beispiel können Buchungsdaten Ihnen nur Informationen über Buchungstransaktionen und die Häufigkeit von Buchungen liefern. Sie können ohne weitere Anpassungen aber nicht zeigen, welche Marketingkampagnen am wirksamsten waren und zu mehr Buchungen führten. Sie müssen den Buchungen relationale Daten aus Marketingkampagnen hinzufügen, wenn Sie diese zusätzlichen Erkenntnisse möchten.
Mangel an Flexibilität
Es kann kostspielig und ressourcenintensiv sein, das Schema von strukturierten Daten zu ändern, wenn sich Umstände verändern und neue Beziehungen oder Anforderungen entstehen.
Wie unterscheiden sich strukturierte Daten von unstrukturierten Daten?
Unstrukturierte Daten sind Informationen ohne festgelegtem Datenmodell oder Daten, die noch nicht auf einer vordefinierten Weise sortiert wurden. Hier sind übliche Beispiele von unstrukturierten Daten:
- Textdateien
- Videodateien
- Berichte
- Bilder
Unternehmen erzeugen Daten immer schneller, und der Großteil dieser Daten – zwischen 80 und 90 % – ist unstrukturiert. Nachdem es sich um qualitative Daten handelt, benötigt es verschiedene Technologien und Strategien für die wirksame Analyse. Zum Beispiel speichern Sie unstrukturierte Daten in NoSQL-Datenbanken und Data Lakes.
Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.
Einfachheit der Analyse
Einer der Vorteile von strukturierten Daten ist, dass sowohl Menschen als auch Programme die Informationen analysieren können. Es gibt viele Tools, mit denen Unternehmen ihre strukturierte Daten analysieren können, und diese Tools sind geschickt darin, Erkenntnisse und Business Intelligence zu liefern. Es ist wesentlich schwieriger, Daten zu analysieren, die kein vordefiniertes Datenmodell haben, und es gibt auch weitaus weniger bewährte Tools im Handel, die dies schaffen.
Durchsuchbarkeit
Strukturierte Daten sind einfach zu durchsuchen, nachdem sie einige vordefinierte Regeln befolgen. Im Vergleich fehlt bei unstrukturierten Daten die Ordnung, die zur Gewinnung von Geschäftserkenntnissen mit herkömmlichen Data-Mining-Techniken notwendig ist. Das Durchsuchen und Analysieren von unstrukturierten Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen und fortgeschrittene Analyse-Tools wie die natürliche Sprachverarbeitung und Text-Mining.
Speicher
Nachdem der Großteil an Daten unstrukturiert ist, benötigen Unternehmen mehr Geld, Platz und Ressourcen, um diese zu speichern. Bei strukturierten Daten hingegen ist der Speicherprozess optimierter. Strukturierte und unstrukturierte Daten werden gewöhnlich in unterschiedlichen Umgebungen gespeichert – Data Warehouses und Data Lakes.
Data Warehouse
Strukturierte Daten werden generell in einem Data Warehouse gespeichert, das als zentrales Repository für Unternehmensdaten dient. Data Warehouses nehmen Daten aus mehrfachen strukturierten Quellen auf, einschließlich Datenbanken und Transaktionssystemen. Sie dienen hauptsächlich als Datenspeicher, werden aber auch von Unternehmen zum Analysieren von Daten und Entwickeln von Business Intelligence verwendet. Sie können Datenanalyse im großen Maß durch Hunderte von Geschäftsbenutzern unterstützen.
Lesen Sie über Data Warehouses »
Data Lake
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das zum Speichern von unstrukturierten Rohdaten verwendet wird. Data Lakes können unstrukturierte Daten in großem Maß speichern. Sie werden von vielen modernen Unternehmen benötigt, die täglich große Mengen an Daten erzeugen. Ein Data Lake speichert relationale Daten aus Geschäftsanwendungen und nicht-relationale Daten aus mobilen Anwendungen, Internet der Dinge (IoT)-Geräten und sozialen Medien.
Was ist der Unterschied zwischen strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten?
Halbstrukturierte Daten liegen zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten. Halbstrukturierte Daten können nicht als vollständig strukturierte Daten betrachtet werden, da ihnen ein bestimmtes relationales oder tabulatorisches Modell fehlt. Sie enthalten dennoch Metadaten, die analysiert werden können, wie Tags und andere Kennzeichnungen.
Es ist einfacher, aus halbstrukturierten Daten Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, als aus unstrukturierten Daten. Es fehlt ihnen jedoch die Vollständigkeit an Informationen und Einhaltung eines vordefinierten Datenmodells von strukturierten Daten.
Hier sind übliche Beispiele von halbstrukturierten Daten:
- JSON
- XML
- Webdateien
- Komprimierte Dateien
Wie kann AWS mit strukturierten Daten helfen?
Sie können mit Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) in Sekundenschnelle relationale Datenbanken einrichten, betreiben und skalieren. Es ist eine Sammlung von verwalteten Services, die mit AWS Outposts On-Premises verwaltet werden können. Es sind die folgenden Services enthalten:
- Amazon Aurora mit MySQL-Kompatibilität
- Amazon Aurora mit PostgreSQL-Kompatibilität
- Amazon RDS für MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS für SQL Server
Sie können Web- und Mobilanwendungen entwickeln, zu verwalteten Datenbanken wechseln, die Effizienz von vorhandenen Datenbanken verbessern und sich von Legacy-Datenbanken loslösen.
Hier ist noch mehr, das Sie mit Amazon RDS machen können:
- Ohne Architekturwechsel Anwendungen migrieren
- Weniger Zeit mit der Verwaltung von Datenbanken verbringen
- Kapitalaufwand und Betriebsaugaben senken
- Den Fokus auf Innovationen richten
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