10 Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

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Was sind strukturierte Daten?

Daten, die am einfachsten zu durchsuchen und zu organisieren sind, da sie normalerweise in Zeilen und Spalten enthalten sind und ihre Elemente festen vordefinierten Feldern zugeordnet werden können, werden als strukturierte Daten bezeichnet. Denken Sie darüber nach, welche Daten Sie in einer Excel-Tabelle speichern könnten, und Sie haben ein Beispiel für strukturierte Daten.

Strukturierte Daten können einem Datenmodell folgen, das ein Datenbankdesigner erstellt – denken Sie an Verkaufsaufzeichnungen nach Region, nach Produkt oder nach Kunde. In strukturierten Daten können Entitäten zu Relationen („Kunden“, die auch „mit dem Service zufrieden sind“) zusammengefasst werden. Dadurch lassen sich strukturierte Daten einfach speichern, analysieren und durchsuchen; und bis vor kurzem waren es die einzigen Daten, die für Unternehmen leicht nutzbar waren.

Heutzutage machen die meisten Schätzungen strukturierte Daten weniger als 20 Prozent aller Daten aus. Strukturierte Daten werden häufig mit der Structured Query Language (SQL) verwaltet – einer Programmiersoftwaresprache, die IBM in den 1970er Jahren für relationale Datenbanken entwickelt hat.

Strukturierte Daten können von Maschinen und Menschen erstellt werden. Beispiele für strukturierte Daten sind Finanzdaten wie Buchungsvorgänge, Adressdaten, demografische Informationen, Sternebewertungen von Kunden, Maschinenprotokolle, Standortdaten von Smartphones und Smart Devices usw.

Was Sie über strukturierte Daten wissen müssen

Strukturierte Daten sind quantitative Daten, die aus Zahlen und Werten bestehen.

Strukturierte Daten werden beim maschinellen Lernen verwendet und steuern maschinelle Lernalgorithmen.
Strukturierte Daten sind weniger flexibel und schemaabhängig.
Strukturierte Daten werden in Tabellenformaten wie Excel-Tabellen oder SQL-Datenbanken gespeichert.

Strukturierte Daten haben ein vordefiniertes Datenmodell.
Es wird in eine Asset-Datenstruktur formatiert, bevor es in den Datenspeicher gestellt wird (z. B. Schema-on-Write).
Strukturierte Daten stammen aus Online-Formularen, GPS-Sensoren, Netzwerkprotokollen, Webserverprotokollen, OLTP-Systemen und dergleichen.

Strukturierte Daten werden in Data Warehouses gespeichert, was sie hochgradig skalierbar macht.
Strukturierte Daten benötigen weniger Speicherplatz.
Strukturierte Daten lassen sich einfach durchsuchen und analysieren.

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Was sind unstrukturierte Daten?

Ein viel größerer Prozentsatz aller Daten unserer Welt besteht aus unstrukturierten Daten. Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht in einer Zeilen-Spalten-Datenbank enthalten sein können und kein zugeordnetes Datenmodell haben. Denken Sie an den Text einer E-Mail-Nachricht. Der Mangel an Struktur erschwerte die Suche, Verwaltung und Analyse unstrukturierter Daten, weshalb Unternehmen unstrukturierte Daten weitgehend verworfen haben, bis die jüngste Verbreitung von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernalgorithmen die Verarbeitung erleichterten.

Weitere Beispiele für unstrukturierte Daten sind Fotos, Video- und Audiodateien, Textdateien, Social-Media-Inhalte, Satellitenbilder, Präsentationen, PDFs, Antworten auf offene Umfragen, Websites und Transkripte/Aufzeichnungen von Callcentern.

Anstelle von Tabellenkalkulationen oder relationalen Datenbanken werden unstrukturierte Daten meist in Data Lakes, NoSQL-Datenbanken, Anwendungen und Data Warehouses gespeichert. Die Fülle an Informationen in unstrukturierten Daten ist jetzt zugänglich und kann heute mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz automatisch verarbeitet werden. Diese Technologie hat unstrukturierte Daten zu einer äußerst wertvollen Ressource für Unternehmen gemacht.

Was Sie über unstrukturierte Daten wissen müssen

Unstrukturierte Daten sind qualitative Daten, die aus Audio, Video, Sensoren, Beschreibungen und mehr bestehen.
Unstrukturierte Daten werden in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im Text-Mining verwendet.

Es gibt kein Schema, daher ist es flexibler.
Gespeichert als Audiodateien, Videodateien oder NoSQL-Datenbanken.
Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Datenmodell.

Unstrukturierte Daten werden in ihrem nativen Format gespeichert und erst verarbeitet, wenn sie verwendet werden (z. B. Schema-on-Read).
Unstrukturierte Daten stammen aus E-Mail-Nachrichten, Textverarbeitungsdokumenten, PDF-Dateien und so weiter.
Unstrukturierte Daten werden in Data Lakes gespeichert, die eine Skalierung erschweren.

Unstrukturierte Daten benötigen mehr Speicherplatz.
Unstrukturierte Daten erfordern mehr Arbeit, um sie zu verarbeiten und zu verstehen.

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Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten in Tabellenform

GRUNDLAGE DES VERGLEICHS	STRUKTURIERTE DATEN	UNSTRUKTURIERTE DATEN
Beschreibung	Strukturierte Daten sind quantitative Daten, die aus Zahlen und Werten bestehen.	Unstrukturierte Daten sind qualitative Daten, die aus Audio, Video, Sensoren, Beschreibungen und mehr bestehen.
Anwendung	Strukturierte Daten werden beim maschinellen Lernen verwendet und steuern maschinelle Lernalgorithmen.	Unstrukturierte Daten werden in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im Text-Mining verwendet.
Flexibilität	Strukturierte Daten sind weniger flexibel und schemaabhängig.	Es gibt kein Schema, daher ist es flexibler.
Speicherformat	Strukturierte Daten werden in Tabellenformaten wie Excel-Tabellen oder SQL-Datenbanken gespeichert.	Gespeichert als Audiodateien, Videodateien oder NoSQL-Datenbanken.
Datenmodell	Strukturierte Daten haben ein vordefiniertes Datenmodell.	Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Datenmodell.
Datenspeicher	Es wird in eine Asset-Datenstruktur formatiert, bevor es in den Datenspeicher gestellt wird (z. B. Schema-on-Write).	Unstrukturierte Daten werden in ihrem nativen Format gespeichert und erst verarbeitet, wenn sie verwendet werden (z. B. Schema-on-Read).
Beschaffung	Strukturierte Daten stammen aus Online-Formularen, GPS-Sensoren, Netzwerkprotokollen, Webserverprotokollen, OLTP-Systemen und dergleichen.	Unstrukturierte Daten stammen aus E-Mail-Nachrichten, Textverarbeitungsdokumenten, PDF-Dateien und so weiter.
Skalierbarkeit	Strukturierte Daten werden in Data Warehouses gespeichert, was sie hochgradig skalierbar macht.	Unstrukturierte Daten werden in Data Lakes gespeichert, die eine Skalierung erschweren.
Lagerraum	Strukturierte Daten benötigen weniger Speicherplatz.	Unstrukturierte Daten benötigen mehr Speicherplatz.
Suche	Strukturierte Daten lassen sich einfach durchsuchen und analysieren.	Unstrukturierte Daten erfordern mehr Arbeit beim Suchen, Verarbeiten und Verstehen.