Was ist der Unterschied zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten?
Was ist der Unterschied zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten?
Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten sind zwei große Kategorien von erfassbaren Daten. Strukturierte Daten sind Daten, die problemlos in Datentabellen passen und diskrete Datentypen wie Zahlen, Kurztext und Datumsangaben enthalten. Unstrukturierte Daten passen aufgrund ihrer Größe oder Beschaffenheit nicht genau in eine Datentabelle: zum Beispiel Audio- und Videodateien und große Textdokumente. Manchmal können numerische oder textuelle Daten unstrukturiert sein, weil es ineffizient ist, sie als Tabelle zu modellieren. Sensordaten sind beispielsweise ein konstanter Strom numerischer Werte, aber das Erstellen einer Tabelle mit zwei Spalten – Zeitstempel und Sensorwert – wäre ineffizient und unpraktisch. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sind in der modernen Analytik unverzichtbar.
Hauptunterschiede: strukturierte Daten und unstrukturierte Daten
Sie können strukturierte Daten als eine Tabelle mit Zeilen und Spalten modellieren. Jede Spalte hat ein Attribut (z. B. Zeit, Ort und Name), und jede Zeile ist ein einzelner Datensatz mit zugehörigen Datenwerten für jedes Attribut. Unstrukturierte Daten folgen keinen vorgegebenen Regeln.
Im Folgenden finden Sie weitere Unterschiede zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten.
Format der Daten
Strukturierte Daten müssen immer einem strengen Format entsprechen, das als vordefiniertes Datenmodell oder Schema bezeichnet wird. Unstrukturierte Daten passen nicht in ein Schema. Das vorgeschriebene Format für unstrukturierte Daten kann so einfach sein wie die Anforderung, dass alle Meeting-Aufzeichnungen im MP3-Format vorliegen müssen oder dass alle Systemereignisse in einem bestimmten Speicher gesammelt werden müssen.
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Datenspeicher
Sowohl strukturierte Daten als auch unstrukturierte Daten können in verschiedenen Arten von Datenspeichern gespeichert werden. Die Wahl des richtigen Speichertyps hängt von den inhärenten Qualitäten und Attributen der Daten, dem Grund für die Erfassung der Daten und der Art der erforderlichen Analyse ab.
Beispiele für strukturierte Datenspeicher sind relationale Datenbanken, räumliche Datenbanken und OLAP-Cubes. Große Sammlungen strukturierter Datenspeicher werden als Data Warehouses bezeichnet. Beispiele für unstrukturierte Datenspeicher sind Dateisysteme, Systeme vom Digital Asset Management (DAM), Content-Management-Systeme (CMS) und Versionskontrollsysteme. Große Sammlungen von unstrukturierten Datenspeichern werden als Data Lakes bezeichnet.
Einige Datenspeicher, die Sie typischerweise für strukturierte Daten verwenden, können auch unstrukturierte Daten speichern und andersherum.
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Datenanalyse
In der Regel ist es einfacher, strukturierte Daten zu organisieren, zu bereinigen, zu durchsuchen und zu analysieren. Wenn die Daten streng formatiert sind, können Sie mithilfe der Programmierlogik nach bestimmten Dateneinträgen suchen und diese finden sowie Einträge erstellen, löschen oder bearbeiten. Die Automatisierung der Datenverwaltung und der Analyse von strukturierten Daten ist effizienter.
Unstrukturierte Daten haben keine vordefinierten Attribute, so dass sie schwieriger zu durchsuchen und zu organisieren sind. Unstrukturierte Daten erfordern in der Regel komplexe Algorithmen zur Vorverarbeitung, Bearbeitung und Analyse.
Technologien: strukturierte Daten und unstrukturierte Daten
Die Art der Technologien, die sowohl bei strukturierten als auch bei unstrukturierten Daten verwendet werden, hängt von der Art der Datenspeicherung ab. Strukturierte Datenspeicher bieten in der Regel datenbankinterne Analysen, unstrukturierte Datenspeicher dagegen nicht. Das liegt daran, dass strukturierte Daten dank ihres Formats bekannten und wiederholbaren Regeln zur Bearbeitung entsprechen, während das Format unstrukturierter Daten vielfältiger und komplexer ist.
Es gibt verschiedene Technologien, die zur Analyse beider Arten von Daten verwendet werden. Die Abfrage der Daten mit Hilfe der strukturierten Abfragesprache (SQL) ist die grundlegende Basis der strukturierten Datenanalyse. Sie können auch andere Techniken und Tools anwenden, z. B. Datenvisualisierung und -modellierung, programmatische Bearbeitung und Machine Learning (ML).
Bei unstrukturierten Daten erfordert die Analyse in der Regel eine komplexere programmatische Bearbeitung und ML. Sie können auf diese Analysen über verschiedene Programmiersprachen-Bibliotheken und speziell entwickelte Tools zugreifen, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen. In der Regel müssen unstrukturierte Daten vorverarbeitet werden, damit sie in ein bestimmtes Format passen.
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Herausforderungen: strukturierte Daten und unstrukturierte Daten
Die Herausforderungen bei der Verwendung von strukturierten Daten sind in der Regel minimal im Vergleich zu denen von unstrukturierten Daten. Der Grund dafür ist, dass Computer, Datenstrukturen und Programmiersprachen strukturierte Daten leichter verstehen können. Im Gegensatz dazu müssen Computersysteme diese zunächst in verständliche Daten aufschlüsseln, um unstrukturierte Daten zu verstehen und zu verwalten.
Strukturierte Daten
In jeder komplexen Organisation oder Gruppe wird es schwierig, strukturierte Daten zu verwalten, wenn die Anzahl der Beziehungen in einer relationalen Datenbank erheblich steigt. Bei so vielen Verknüpfungen zwischen Datenbanken und Datenpunkten kann die Entwicklung von Abfragen für die Daten recht komplex werden. Zu den weiteren Herausforderungen gehören:
- Änderungen des Datenschemas
- Anpassung aller mit der realen Welt verbundenen Daten an ein strukturiertes Format
- Integration mehrerer unterschiedlicher strukturierter Datenquellen
Unstrukturierte Daten
Unstrukturierte Daten stellen in der Regel zwei große Herausforderungen dar:
- Speicherplatz, da die Daten in der Regel größer als strukturierte Daten sind
- Analyse, weil sie nicht so einfach ist wie die Analyse strukturierter Daten
Obwohl Sie einige Analysen mit Techniken wie der Schlagwortsuche und dem Musterabgleich durchführen können, wird ML häufig unstrukturierten Daten zugeordnet, z. B. der Bilderkennung und der Stimmungsanalyse.
Andere Herausforderungen können die Folgenden sein:
- Vorverarbeitung zur Extraktion strukturierter oder halbstrukturierter Daten
- Verarbeitung mehrerer Formate
- Für die Analyse benötigte Rechenleistung
Wann verwendet man: strukturierte Daten im Vergleich zu unstrukturierten Daten
Sowohl strukturierte Daten als auch unstrukturierte Daten werden in vielen Branchen, Unternehmen und Anwendungen erfasst und verwendet. Die digitale Welt basiert auf beiden Formen von Daten, die dann analysiert und verwendet werden, um Antworten, Entscheidungsprozesse, Vorhersagen, Überlegungen, generative Anwendungen und vieles mehr zu finden. Obwohl strukturierte Daten in der Regel für quantitative Daten und unstrukturierte Daten für qualitative Daten verwendet werden, ist dies nicht immer der Fall.
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten sind besonders nützlich, wenn Sie es mit einzelnen, numerischen Daten zu tun haben. Beispiele für diese Art von Daten sind Finanzoperationen, Verkaufs- und Marketingzahlen und wissenschaftliche Modellierung. Sie können strukturierte Daten auch in allen Fällen verwenden, in denen Datensätze mit mehreren, kurz eingegebenen Text-, numerischen und Aufzählungsfeldern erforderlich sind, wie z. B. bei Personal-Datensätzen, Inventarlisten und Wohnungsdaten.
Unstrukturierte Daten
Unstrukturierte Daten werden verwendet, wenn ein Datensatz erforderlich ist und die Daten nicht in ein strukturiertes Datenformat passen. Beispiele sind Videoüberwachung, Unternehmensdokumente und Beiträge in den sozialen Medien. Sie können auch unstrukturierte Daten verwenden, bei denen es nicht effizient ist, sie in einem strukturierten Format zu speichern, z. B. Sensordaten aus dem Internet der Dinge (IoT), Computersystemprotokolle und Chatprotokolle.
Halbstrukturierte Daten
Halbstrukturierte Daten liegen zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten. Ein Videospeicher könnte zum Beispiel strukturierte Daten-Tags für jede Datei enthalten, wie Datum, Ort und Thema. Metadaten auf Multimedia-Dateien bedeuten, dass diese von Natur aus halbstrukturierte Daten sind. Durch die Mischung aus strukturierten Daten und unstrukturierten Datentypen sind die Daten halbstrukturiert. Die Verwendung von halbstrukturierten Daten anstelle von unstrukturierten Rohdaten kann die Analyse der zugrundeliegenden unstrukturierten Daten schneller und einfacher machen.
Zusammenfassung der Unterschiede: strukturierte Daten im Vergleich zu unstrukturierten Daten
| Strukturierte Daten |
Unstrukturierte Daten |
|
| Wie lautet es? |
Daten, die in ein vordefiniertes Datenmodell oder Schema passen. |
Daten ohne ein zugrundeliegendes Modell zur Unterscheidung von Attributen. |
| Einfaches Beispiel |
Eine Excel-Tabelle. |
Eine Sammlung von Videodateien. |
| Geeignet für |
Eine zugeordnete Sammlung von diskreten, kurzen, nicht-kontinuierlichen Zahlen- und Textwerten. |
Eine zugeordnete Sammlung von Daten, Objekten oder Dateien, deren Attribute sich ändern oder unbekannt sind. |
| Speichertypen |
Relationale Datenbanken, Graphdatenbanken, räumliche Datenbanken, OLAP-Cubes und mehr. |
Dateisysteme, DAM-Systeme, CMSs, Versionskontrollsysteme und mehr. |
| Größter Vorteil |
Einfacher zu organisieren, zu bereinigen, zu durchsuchen und zu analysieren. |
Kann Daten analysieren, die sich nicht einfach in strukturierte Daten umwandeln lassen. |
| Größte Herausforderung |
Alle Daten müssen in das vorgeschriebene Datenmodell passen. |
Kann schwierig zu analysieren sein. |
| Hauptanalysetechnik |
SQL-Abfragen. |
Variiert. |
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren Anforderungen an strukturierte und unstrukturierte Daten helfen?
Die Datenanalyse- und Speicherlösungen von Amazon Web Services (AWS) gehören zu den innovativsten und leistungsfähigsten der Welt. Diese Lösungen sind für Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen im Handel erhältlich. AWS bietet ein komplettes Angebot an modernen Speicher-, Transformations- und Analyselösungen sowie Workflow-, Integrations- und Verwaltungstools für strukturierte und unstrukturierte Daten. Die Lösungen sind modular und für hybride und Multi-Cloud-Architekturen konzipiert. Sie können zum Beispiel Folgendes verwenden:
- Amazon Athena für die Serverless-, skalierbare Analyse von operativen Datenbanken, Data Warehouses, Big Data, ERP, Multi-Cloud-Daten und Daten von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- Amazon Aurora als leistungsstarke cloudnative MySQL- und PostgreSQL-kompatible Datenbank
- Amazon EMR zur Ausführung und Skalierung von Apache Spark, Presto, Hive und anderen Big-Data-Workloads
- Amazon Redshift für Data Warehousing und zur Analyse strukturierter Daten und halbstrukturierter Daten wie Transaktionen, Clickstream, IoT-Telemetrie und Anwendungsprotokollen
- Amazon S3 mit AWS Lake Formation zur Erstellung von Data Lakes für Analysen
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für cloudbasierte relationale Datenbank-Speicheroperationen und Skalierbarkeit
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