Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind die wertvollste und aufschlussreichste Art von Daten, aber sie sind auch schwieriger zu entschlüsseln.

Unstrukturierte Daten haben das Potenzial, grundlegende Einblicke in die Gedanken und das Verhalten der Kunden zu geben.

Die Interpretation dieser Daten und ihre Umwandlung in verwertbare Informationen kann die Fähigkeit eines Unternehmens, Strategien zu entwickeln und zu verbessern, erheblich steigern.

Inhaltsverzeichnis:

• Definition von unstrukturierten Daten
• Die häufigsten Arten von unstrukturierten Daten
• Wie unstrukturierte Daten gespeichert und analysiert werden
• Informations Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten
• Vor- und Nachteile: strukturierte und unstrukturierte Daten
• Was sind halb-strukturierte Daten?
  
  

Definition von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten sind definiert als Informationen, die entweder kein vordefiniertes Modell/keinen vordefinierten Zweck haben oder nicht bereits in einem strukturierten Datenbankformat gespeichert sind.

Video: Strukturierte vs. unstrukturierte Daten in 2 Minuten

Die häufigsten Arten von unstrukturierten Daten:

• Berichte
• Umfrageergebnisse
• Transkripte/Abschriften
• E-Mails
• Video & Audio
• Papierdokumente (z.B. Quittungen und Rückmeldungen)
  
  

Wie unstrukturierte Daten gespeichert und analysiert werden

Die Speicherung und Analyse unstrukturierter Daten ist schwierig, da diese Art von Daten nicht auf die gleiche Weise organisiert und gespeichert werden kann wie strukturierte Daten. Wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten, müssen Sie die Informationen manuell verwalten und analysieren.

Strukturierte Daten sind insgesamt leicht zu lesen und oft visuell ansprechend (z. B. Diagramme, Tabellen usw.). Unstrukturierte Daten hingegen werden oft in ihrem ursprünglichen Format (z. B. als Word-Dokument) gespeichert.

Wenn Unternehmen strukturierte Daten speichern, verwenden sie in der Regel ein Data Warehouse, während unstrukturierte Daten in einem unübersichtlichen Data Lake gespeichert werden. Mit anderen Worten: Ein Data Lake ist im Grunde eine riesige Datenbank, in der alle Daten gespeichert werden, bevor sie bereinigt und verschoben werden.

Informations Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten enthalten oft Meinungen und Kritiken von Kunden oder Auftraggebern, Feedback zu Geschäftsprozessen oder detaillierte Informationen über Effizienz und Ausgaben. Unstrukturierte Daten konzentrieren sich auf die Qualität eines Themas (z. B. Kundenservice, Produkthaltbarkeit oder Service). Schlussendlich erfordern diese Daten ein Fachwissen, um sie zu interpretieren und analysieren.

Strukturierte Daten sind genauer, kategorisiert, quantitativ und konzentrieren sich auf numerische Messungen, Prozentsätze und Summen. Daher sind sie leichter zu verstehen.

Ein Grund dafür, dass unstrukturierte Daten kompliziert zu verstehen sind, ist, dass es kein vordefiniertes Modell gibt. Daher muss die Darstellung der Informationen oft neu überdacht und analysiert werden. Mit anderen Worten: In der Regel werden unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umgewandelt, bevor man mit einer Analyse beginnt.

Vor- und Nachteile: strukturierte und unstrukturierte Daten

Auf den ersten Blick mögen strukturierte Daten als klare Gewinner erscheinen. Die ausschliessliche Verwendung strukturierter Daten birgt jedoch einige erhebliche Nachteile. Der grösste Nachteil ist, dass dieses Datenformat Grenzen hat. Die vordefinierte Struktur schränkt die Verwendbarkeit der Informationen ein.

Strukturierte Daten sind einfach zu verwenden, jeder kann strukturierte Daten lesen und verstehen. Diese Art von Informationen eignen sich hervorragend für Präsentationen, Verkauf und Planung.

Andererseits können unstrukturierte Daten für die Mitarbeiter ein Zeitfresser sein.

In vielen Unternehmen gehen beispielsweise täglich zahlreiche Bestellungen und Rechnungen ein, und die Informationen in diesen Daten sind meistens unstrukturiert. Um diese Informationen manuell in strukturierte Daten umzuwandeln, müssen die Mitarbeiter die Informationen kopieren/einfügen oder erneut in ihr Buchhaltungssystem eingeben, bevor der restliche Einkaufsprozess fortgesetzt werden kann.

Ein automatisiertes System ermöglicht es Unternehmen, das Kopieren/Einfügen zu umgehen und Prozesse zuautomatisieren.

Was sind halb-strukturierte Daten?

Darüber hinaus gibt es noch eine dritte Art von Daten, die so genannten halbstrukturierten Daten. Diese Art von Daten sind - Sie haben es erraten - eine Kombination aus unstrukturierten und strukturierten Daten. Genauer gesagt, handelt es sich um unstrukturierte Daten, die identifizierende Metadaten enthalten. 

Die Nutzung aller Arten von Daten ermöglicht es einer Organisation, einen tieferen Einblick in ihre Organisation, ihre Dienstleistungen und die Bedürfnisse ihrer Kunden zu gewinnen.

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