Unstrukturierte vs. strukturierte Daten: Ein umfassender Leitfaden

Unternehmen produzieren jeden Tag alle Arten von Daten. Denken Sie an Verkaufsberichte, E-Mails, Kundenrezensionen und -feedback, Produktinventare, Social-Media-Posts und sogar Meeting-Aufzeichnungen.

Während einige dieser Daten ordentlich und organisiert sind – wie Tabellenkalkulationen mit Finanzunterlagen zur Verfolgung von Ausgaben und Gewinnmargen, sind andere eher verstreut und ähneln eher einer Kiste mit zufälligen Dateien, wie z. B. E-Mails, Videos und Social-Media-Kommentare.

Das ist es, was strukturierte und unstrukturierte Daten bedeuten. Stellen Sie sich strukturierte Daten als ein perfekt arrangiertes und organisiertes Fotoalbum vor, und unstrukturierte Daten sind eher wie die chaotische und zufällige Kamerarolle Ihres Mobiltelefons.

Ob strukturiert oder unstrukturiert, beide Datentypen sind wichtig und werden von Organisationen auf unterschiedliche Weise verwendet.

Sei es, die Bedeutung hinter dem plötzlichen Anstieg der Online-Bewertungen zu entschlüsseln oder zu versuchen, die Kaufgewohnheiten der Kunden zu verstehen – das Verständnis von Daten und ihren Typen und das Auffinden der richtigen Daten zur richtigen Zeit kann Ihnen helfen, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Dieser Artikel untersucht die wichtigsten Unterschiede, Vorteile und Anwendungen von strukturierten vs. unstrukturierten Daten und wie Sie diese optimal nutzen können. Los geht's!

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind, wie der Name schon sagt, Daten, die in einem strukturierten Format organisiert sind und einem bestimmten vordefinierten Entwurf folgen.

Diese Art von Daten folgt festen Feldern und passt sauber in Zeilen und Spalten. Beispiele sind

• Mitarbeiterdatensätze mit bestimmten Spalten wie Name, ID, Abteilung und Gehalt.
• Verkaufsdaten mit Informationen wie Verkaufs-ID, Produktname, Produkt-ID, Preis, Datum und Qualität – werden oft in einer Datenbank gespeichert.
• Finanzdaten mit Details wie Umsatz, Gewinnkennzahlen und Ausgaben

Die Beschaffenheit strukturierter Daten erleichtert das Suchen, Speichern und Analysieren, insbesondere mit traditionellen Systemen und Methoden wie SQL-Datenbanken und Tabellenkalkulationen.

Vorteile strukturierter Daten

Hier sind die Vorteile strukturierter Daten:

• Zuverlässige und präzise Entscheidungsfindung aufgrund des organisierten Formats.
• Einfache Verwendung durch Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens aufgrund der einfachen Manipulation und Abfrage von Daten.
• Kompatibel mit einer breiten Palette von Verarbeitungssystemen, relationalen Datenbanken und Tools wie Business Intelligence (BI)-Tools.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten folgen im Gegensatz dazu keinem vordefinierten Format. Sie können textbasiert oder nicht-textbasiert sein und über verschiedene Größen und Formate verstreut sein, wie z. B. Bilder, Videos, Audio, Text und Dateien.

Diese Art von unstrukturierten Daten erschwert das Suchen und Analysieren. Um ein einfaches Beispiel im Kontext einer E-Mail zu geben: Wenn die Informationen zum Absender und Empfänger strukturierte Daten sind, sind der Inhalt und die Anhänge der E-Mail unstrukturierte Daten.

Trotz ihres chaotischen Charakters bergen unstrukturierte Daten jedoch eine Goldmine an wertvollen Erkenntnissen, die Organisationen und Unternehmen mithilfe fortschrittlicher Tools wie KI, maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP) nutzen können.

Vorteile unstrukturierter Daten

Obwohl unformatiert und nicht organisiert, bieten unstrukturierte Daten wichtige Vorteile, darunter:

• Bietet qualitative Einblicke in das Kundenverhalten und die Präferenzen. Erfasst die Emotionen, Stimmungen und Meinungen der Kunden.
• Kann sich aufgrund verschiedener Formate an unterschiedliche Anwendungsfälle anpassen.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten auf einen Blick

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Hauptunterschiede

Es gibt mehr Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten als nur das Format. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden.

1. Organisation

Strukturierte Daten sind hoch organisiert und haben ein definiertes Format und eine definierte Datenstruktur. Sie sind in Zeilen (Dateneinträge) und Spalten (Attribute) in einem tabellarischen Format angeordnet, das vordefinierten Feldern zugeordnet ist.

Dies erleichtert zwar die Datenanalyse und -abfrage, aber strukturierte Daten sind nicht flexibel. Jedes Mal muss die Struktur definiert werden, bevor die Daten gespeichert werden.

Unstrukturierte Daten hingegen haben kein festes Format – was sie flexibel, aber schwer zu verarbeiten oder zu analysieren macht. Daher erfordern unstrukturierte Daten fortschrittliche Tools und erhebliche Anstrengungen, um sie zu organisieren und zu analysieren.

2. Datenspeicherung

Die Speicherung ist einer der Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten; sehen wir uns zunächst an, wie strukturierte Daten gespeichert werden.

Unternehmen speichern strukturierte Daten in Data Warehouses. Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das für die Verwaltung und Speicherung strukturierter Daten konzipiert ist. Dazu gehören relationale Datenbanken, OLAP-Cubes, räumliche Datenbanken und sogar traditionelle Tools wie Tabellenkalkulationen.

Ein Data Warehouse verwendet ein vordefiniertes Schema, um zu bestimmen, wie die Daten gespeichert werden sollen. Beispiele hierfür sind das Speichern von Daten wie Verkaufsdatensätzen oder Kundendemografiedaten in Google Sheets oder SQL-Tabellen. Die einzige wirkliche Herausforderung bei der Speicherung strukturierter Daten besteht darin, dass sie keine komplexen Datentypen wie Bilder und Videos verarbeiten kann.

Unstrukturierte Daten hingegen werden in Data Lakes, Cloud-Speicherlösungen oder noSQL-Datenbanken (wie MongoDB) gespeichert.

Ein Data Lake enthält eine riesige Menge an Rohdaten und unverarbeiteten Daten in ihrem nativen oder ursprünglichen Format. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse muss ein Data Lake die Daten bei der Speicherung nicht strukturieren; stattdessen wird die Struktur später während der Analyse angewendet.

3. Durchsuchbarkeit

Die ordnungsgemäße und übersichtliche Organisation und Speicherung strukturierter Daten macht sie leicht durchsuchbar.

Sie können beispielsweise einfach nach Daten wie „Verkäufe über 1000 $“ oder „Kunden im Alter von 18-25 Jahren, die Produkt X gekauft haben“ suchen, indem Sie einfache Abfragen mit SQL oder Filtertools verwenden.

Daher ist es mit strukturierten Daten recht schnell, einfach und effizient, genau das zu finden, wonach Sie suchen.

Während Sie nicht einfach nach etwas Bestimmtem aus einem zufälligen Haufen unorganisierter Daten suchen können, wenn es um unstrukturierte Daten geht. Stattdessen sind spezielle Tools wie KI, ML und NLP erforderlich, um die Daten zu verstehen und das zu finden, wonach Sie suchen.

Dies macht die Durchsuchbarkeit unstrukturierter Daten zeitaufwändig und erfordert im Vergleich zu strukturierten Daten den Einsatz fortschrittlicher Tools und Fachkenntnisse.

4. Qualitative vs. quantitative Daten

Strukturierte Daten werden oft als quantitative Daten kategorisiert, die aus Elementen oder Attributen bestehen, die gezählt werden können. Zum Beispiel Produktinformationen, Anzahl der Verkäufe in einem Monat usw.

Im Gegensatz dazu werden unstrukturierte Daten als qualitative Daten kategorisiert – die tiefere Einblicke ermöglichen, wie z. B. visuelle Erkennung und Tonanalyse aus Interviews, Kundenbefragungen, Kundenfeedback und Social-Media-Interaktionen.

5. Datenanalyse

Sie können strukturierte Daten mit traditionellen Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Excel, Power BI oder SQL-basierten Abfragen analysieren. Dies vereinfacht die Datenanalyse auch für Teams mit weniger technischem Fachwissen.

Die Analyse unstrukturierter Daten ist jedoch nicht einfach. Es sind fortschrittliche Analysetools und -techniken wie Text Mining, Bilderkennung, KI und Modelle des maschinellen Lernens erforderlich, die zuverlässige Software und qualifiziertes Personal benötigen.

6. Volumen und Skalierbarkeit

Strukturierte Daten sind in der Regel kleiner und weniger umfangreich, da sie nur wesentliche Informationen in organisierter Form speichern.

Beispielsweise verfügt eine Organisation über ein Data Warehouse nur für eine feste Anzahl von Mitarbeitern und eine feste durchschnittliche Anzahl von Kunden – wodurch strukturierte Daten nur innerhalb traditioneller Datenbanksysteme skalierbar sind.

Auf der anderen Seite haben unstrukturierte Daten ein riesiges Volumen und wachsen exponentiell – sie machen bis zu 80 % aller Unternehmensdaten aus. Daher ist eine skalierbare Speicherinfrastruktur wie Cloud-Lösungen erforderlich.

Anwendungen strukturierter Daten

Basierend auf dem Datenformat und der Art und Weise, wie sie organisiert sind, haben strukturierte und unstrukturierte Daten einzigartige Anwendungen und Anwendungsfälle, wie unten erwähnt.

Die gut organisierte Natur strukturierter Daten und die einfache Analyse machen sie ideal für Aufgaben, die ein hohes Maß an Klarheit und Präzision erfordern.

Business Intelligence (BI) und Reporting

Strukturierte Daten ermöglichen es Unternehmen, detaillierte Berichte, Dashboards und Visualisierungen mit Daten zu erstellen, die aus ERP-Systemen, operativen Datenbanken oder CRM-Software gesammelt wurden.

Dies ermöglicht es Führungskräften, KPIs wie Kundenakquisitionsraten, Umsatz und Ausgaben zu überwachen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Customer Relationship Management (CRM)

CRM-Plattformen wie Hubspot, Zoho und Salesforce speichern strukturierte Daten und Kundeninformationen wie Kundendaten, Engagement-Metriken und Verkaufshistorie.

Durch diese Daten können Unternehmen Kundeninteraktionen verfolgen und die Kommunikation personalisieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Compliance und Finanzmanagement

Finanzdaten, die aus Payment-Gateways, Buchhaltungssystemen und Transaktionsprotokollen stammen, sind oft strukturiert.

Diese Daten sind entscheidend für den Umgang mit sensiblen Informationen, die Erleichterung genauer Audits und die Gewährleistung der Einhaltung von regulatorischen Standards wie PCI-DSS, GDPR und SOX.

Betrugserkennung

Daten aus Zahlungslogs, Transaktionen und Kundenkonten dienen als Quellen für strukturierte Daten.

Diese strukturierten Transaktionsdaten helfen, betrügerische Aktivitäten durch Anomalieerkennung und Musteranalyse zu erkennen, um finanzielle Verluste zu mindern.

Anwendungen unstrukturierter Daten

Da unstrukturierte Daten flexibler sind, dienen sie vielfältigen Anwendungen, die von KI bis hin zu Kundeneinblicken reichen.

Kundensupport und Feedback-Analyse

Daten, die Unternehmen aus dem Mining von E-Mails, Umfrageantworten und Chat-Protokollen erhalten, ermöglichen es ihnen, den Kundenservice zu verbessern, indem sie wichtige Schwachstellen identifizieren.

Beispielsweise können Unternehmen häufige Kundenprobleme schneller beheben, und das Produktentwicklungsteam kann auch an ungefilterten Kundenmeinungen arbeiten, um einen besseren Service zu bieten.

Social-Media-Analysen

Unstrukturierte Daten wie Instagram- und YouTube-Kommentare, die am meisten gelikt und mit Inhalten und Tweets interagiert werden, erleichtern es, Kundenstimmungen zu verstehen, die Kampagnenleistung zu messen und Trends zu verfolgen.

Content-Empfehlung und Personalisierung

Unstrukturierte Daten wie Suchanfragen, Benutzerverhalten und Sehgewohnheiten, die Unternehmen aus dem Browserverlauf oder der Produktinteraktion eines Kunden erhalten, ermöglichen es ihnen, personalisierte Empfehlungen zu erstellen. Dies trägt dazu bei, die Benutzerbindung, den Umsatz und die Kundenbindung zu verbessern.

Bild- und Videoanalysen

Unstrukturierte Bild- und Videodaten wie CCTV-Aufnahmen, benutzergenerierte Multimedia-Inhalte oder Produktbilder helfen Unternehmen auf verschiedene Weise, einschließlich der Überwachung der Sicherheitsautomatisierung und der Gewinnung von Marketing-Einblicken.

Natural Language Processing (NLP)

Das Extrahieren wertvoller Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen mithilfe von NLP und die Automatisierung arbeitsintensiver Aufgaben ist einer der Hauptanwendungsfälle unstrukturierter Daten. NLP kann Bedeutung ableiten und Erkenntnisse liefern, indem es Daten aus E-Mails, juristischen Dokumenten oder Artikeln extrahiert und verarbeitet.

KI-Suche

KI verwendet NLP und Computer Vision, um unstrukturierte Abfragen oder Sprachabfragen zu verstehen. Allerdings sind die meisten KI-Suchplattformen und -lösungen defekt und liefern nicht die erwarteten Ergebnisse.

Dies ist auf Probleme wie mangelnden Kontext, schlechtes Kontextverständnis, übermäßiges Vertrauen und starke Fokussierung auf Schlüsselwörter, Verzerrungen in den Ergebnissen und falsche oder halluzinierte Informationen zurückzuführen.

Insbesondere wenn die Daten unstrukturiert sind, ist es Zeit- und Arbeitsverschwendung, sinnvolle und genaue Ergebnisse von einer defekten KI-Suchplattform zu erwarten. Um diese Herausforderungen zu lösen, haben wir unser eigenes KI-Suchtool entwickelt –AskX bei Slite, das hilft

• Verbinden Sie alle Ihre Tools und gleichen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus jedem Tool aus, um Genauigkeit zu gewährleisten.
• Akzeptieren Sie die Tatsache, dass Ihre Daten voller widersprüchlicher und unklarer Informationen sind, aber dort befindet sich auch fast die Hälfte Ihrer Daten.
• Bietet erweiterte Filteroptionen für benutzerdefinierte Prompts, um schnell Antworten zu erhalten.
• Verbessert sich im Laufe der Zeit, indem es Inhaltslücken und blinde Flecken identifiziert und Teammitgliedern ermöglicht, fehlende Inhalte hinzuzufügen.

Sicherzustellen, dass Sie das richtige KI-Suchtool verwenden, das seinen Zweck erfüllt, ist der Schlüssel, um das Beste aus den unstrukturierten Daten Ihres Unternehmens herauszuholen.

Herausforderungen beim Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten

Unabhängig vom Datentyp stellen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten erhebliche Herausforderungen dar – sei es in Bezug auf Skalierbarkeit und Datenspeicherung oder die Gewährleistung der Sicherheit und die Erfüllung von Compliance-Anforderungen.

• Die größte Herausforderung bei strukturierten Daten ist die Skalierbarkeit und die Verwaltung eines großen Volumens strukturierter Daten. Es stimmt zwar, dass Computer und Programmiersprachen strukturierte Daten aufgrund ihres vordefinierten Formats viel leichter verstehen können als unstrukturierte Daten.

Das Problem ist, dass die Verwaltung einer riesigen Menge strukturierter Daten herkömmliche Datenbanken überfordern kann, insbesondere wenn die Anzahl der Beziehungen in einer relationalen Datenbank erheblich wächst.

• Eine weitere Herausforderung bei strukturierten Daten ist die Datenintegration. Das Kombinieren oder Integrieren strukturierter Daten aus mehreren Quellen, wie z. B. Tabellenkalkulationen und Datenbanken, kann aufgrund der unterschiedlichen Formate, Schemata und Namenskonventionen zu Kompatibilitätsproblemen führen.

Darüber hinaus sind strukturierte Daten aufgrund ihrer starken Abhängigkeit von festen Schemata unflexibel; strukturierte Daten sind unflexibel. Jede noch so kleine Änderung des Schemas stört bestehende Strukturen und Prozesse oder erfordert Anpassungen.

Gleichzeitig bringt unstrukturierte Daten diese spezifischen Herausforderungen mit sich:

• Die erste ist die Datenspeicherung. Herkömmliche Datenbanken können keine so große Datenstruktur wie unstrukturierte Daten speichern. Es sind spezielle Systeme wie Objektspeicher oder verteilte Dateisysteme erforderlich. Das hohe Volumen, die vielfältigen Formate und der Bedarf an speziellen Systemen erhöhen die Speicher- und Verwaltungskosten für unstrukturierte Daten.
• Eine weitere große Herausforderung ist die Suche und Analyse. Nicht nur das Extrahieren spezifischer Daten und Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten ist komplex, sondern auch die Verarbeitung unstrukturierter Daten ist nicht so einfach wie bei strukturierten Daten. Es sind fortschrittliche Tools wie NLP- und ML-Algorithmen erforderlich – die präzise, gut funktionierend und genau sein müssen.
• Ein weiteres wichtiges Anliegen und eine Herausforderung bei unstrukturierten Daten ist die Gewährleistung der Sicherheit und die Erfüllung von Compliance-Anforderungen. Das Erkennen sensibler Informationen in unstrukturierten Daten ist äußerst schwierig und erfordert ausgefeilte Tools. Dies macht die Einhaltung regulatorischer Anforderungen wie GDPR, PCI-DSS oder HIPAA für Unternehmen etwas schwierig.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Was ist besser?

Offensichtlich haben sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten ihre eigenen Vorteile.

Während strukturierte Daten die Datenanalyse und -interpretation erleichtern, liefern unstrukturierte Daten verborgene Schätze und Erkenntnisse, die für das Wachstum eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind.

Unternehmen sind bestrebt, die beiden Datenstrukturtypen auszubalancieren, da beide für den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich sind. Insbesondere bei der KI-Suche müssen Unternehmen eine Lösung finden, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient versteht und interpretiert, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

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