Strukturiert vs. Unstrukturierte Daten im maschinellen Lernen

Daten sind das Rückgrat des technologischen Fortschritts und des Unternehmenswachstums. Angesichts der enormen Menge an Daten, die Unternehmen täglich generieren, reichen herkömmliche Tools nicht aus, um Datenanalysen zu verarbeiten oder zu nutzen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Das Analysieren und Verstehen von Daten ist übrigens eine Grundvoraussetzung für die Datenverarbeitung. Dies ist besonders wichtig, da Daten in zwei verschiedenen Formen vorliegen: strukturiert und unstrukturiert. Jeder Datentyp wird gesammelt, verarbeitet, sortiert und analysiert, um wertvolle Informationen abzuleiten und die allgemeine Entscheidungsfindung zu verbessern. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten werden in unterschiedlichen Datenbanken gespeichert.

In diesem Artikel untersuchen wir die beiden wichtigsten Datentypen und werfen einen Blick auf die Vor- und Nachteile der beiden, um einen Vergleich zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten zu ziehen.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind gut organisiert, leicht zu quantifizieren, gut definiert, einfach zu durchsuchen und mit Software in der Datenanalyse zu analysieren. Strukturierte Daten befinden sich normalerweise in einem bestimmten Feld innerhalb von Dateien oder Datensätzen. Es ist einfach, strukturierte Daten in einem Standardmuster aus festgelegten Zeilen, Tabellen und Spalten zu platzieren.

Ein gutes Beispiel für den Umgang mit strukturierten Daten ist der Zugriff auf die Hoteldatenbank, in der alle relevanten Details der Insassen wie Name, Telefonnummer, Adresse usw. problemlos abgerufen werden können. Solche Daten sind strukturiert.

Strukturierte Daten werden in RDBMS (relationale Datenbanken) eingeschlossen. Alle in der Datenbank gespeicherten Informationen können von Personen oder Maschinen aktualisiert und durch Algorithmen oder manuelle Suche problemlos abgerufen werden. Structured Query Language (SQL) ist das Standardwerkzeug für den Umgang mit strukturierten Daten, sei es beim Auffinden, Hinzufügen und Löschen oder Aktualisieren.

Werfen wir nun einen Blick auf die Vor- und Nachteile von strukturierten Daten.

Vorteile strukturierter Daten

1. Einfache Anwendbarkeit auf maschinelle Lernalgorithmen

Die gut organisierte und quantitative Natur strukturierter Daten macht es ihnen sehr einfach, Daten zu aktualisieren, zu ändern und zu suchen.

2. Einfach zu bedienen für Geschäftsleute

Jeder mit Grundkenntnissen von Daten und den damit verbundenen Anwendungen kann strukturierte Daten verwenden. Strukturierte Daten erleichtern dem Benutzer den Self-Service-Modus des Datenzugriffs. Es ist also nicht erforderlich, tiefgreifende Kenntnisse über Datentypen und deren Beziehungen zu haben.

3. Weitere Werkzeugoptionen

Da strukturierte Daten schon lange im Einsatz sind, wurden die meisten Tools auf ihre Leistungsfähigkeit bei der Datenanalyse getestet. Datenmanager haben viele Tools zur Auswahl, wenn sie mit strukturierten Daten umgehen.

4. Nahtlose Integrationen

Einfache und optimierte Programme wie Excel können verwendet werden, um strukturierte Daten zu speichern und zu organisieren. Darüber hinaus können bei Bedarf mehrere andere Analysetools zur weiteren Datenanalyse mit Excel verknüpft werden.

5. Eignung

Strukturierte Daten eignen sich hervorragend für die grundlegende Organisation und quantitative Analyse.

Nachteile strukturierter Daten

1. Eingeschränkte Nutzung

Strukturierten Daten mangelt es an Vielseitigkeit. Es kann nur mit einer festgelegten Vision verwendet werden und kann nicht davon abweichen, da es eine vordefinierte Struktur hat.

2. Eingeschränkte Datenspeicherung

Strukturierte Daten werden in Data Warehouses mit einer starren Datenspeichermethode gespeichert. Jede Änderung der Datenspeicherung erfordert eine vollständige Aktualisierung der vorhandenen Daten, um zusätzlichen teuren und zeitaufwändigen Anforderungen gerecht zu werden.

3. Nicht geeignet für detaillierte Analysen

Strukturierte Daten können begrenzte Einblicke bieten, da sie mit voreingestellten Parametern arbeiten. Es enthält keine Einzelheiten darüber, wie und warum die Datenanalyse durchgeführt wird.

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Was sind unstrukturierte Daten ?

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Informationen, die nicht organisiert sind und nicht in einem festgelegten oder definierten Rahmen untergebracht werden können. Es kann nur in seiner ursprünglichen Form bis zur Verwendung gelagert werden. Diese Funktion wird als Schema beim Lesen bezeichnet .

Die Mehrheit der Daten, auf die wir stoßen, ist unstrukturiert. Fast 80 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert; dieser Prozentsatz scheint ständig zu wachsen. Unstrukturierte Daten liegen in verschiedenen Formaten wie E-Mails, Posts auf Social-Media-Plattformen, Chats, Präsentationen, Bildern, Satelliten-Feeds und Daten von IoT-Sensoren vor.

Natürlich erhalten Unternehmen, die Zeit und Geld in die Entschlüsselung unstrukturierter Daten investieren, Zugriff auf wichtige und wertvolle Business Intelligence, um ihre Gewinne zu steigern. Es kann ihnen auch helfen, effizienter und personalisierter mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und so zu höheren Gewinnen beizutragen.

Unstrukturierte Daten sind ziemlich schwierig zu entziffern; Das Extrahieren wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten erfordert modernste Tools und komplexe Algorithmen von erfahrenen Datenexperten, die erstklassige Programmierkenntnisse und Datenanalysen nutzen können.

Die Ergebnisse sind jedoch sehr lohnend, da die entscheidenden qualitativen Erkenntnisse (Kundenfeedback, Entscheidungsfindung) Unternehmen dabei helfen, Kundenanfragen zu rationalisieren und die organisatorische Effizienz zu verbessern.

Vorteile unstrukturierter Daten

1. Freiheit, in der natürlichen Form zu bleiben

Da unstrukturierte Daten in ihrer ursprünglichen Form (native Form) gesammelt werden, werden sie erst definiert, wenn sie verwendet werden. Dadurch ergibt sich ein größerer Reservepool, da sich die unstrukturierten Daten an jeden Datenbedarf anpassen können. Es erleichtert auch Datenanalysten und Datenwissenschaftlern, nur die erforderlichen Informationen zu verarbeiten und zu analysieren.

2. Einfache und schnellere Datenerfassung

Unstrukturierte Daten haben eine beeindruckende Akkumulationsrate. Da es keine voreingestellten Parameter erfordert, kann es einfach und schnell erfasst werden.

3. Massive Datenspeicherung

Cloud Data Lakes speichern aufgrund ihrer beeindruckenden Speicherkapazität unstrukturierte Daten. Cloud-Data Lakes werden auf Pay-for-what-you-use-Basis abgerechnet und sind äußerst kostengünstig, flexibel und skalierbar.

Nachteile unstrukturierter Daten

1. Bedarf an datenwissenschaftlichem Fachwissen

Wie bereits erwähnt, benötigen Sie Data-Science-Expertise, um unstrukturierte Daten für eine nützliche Verarbeitung und Analyse zu nutzen. Ein normaler Geschäftsmann oder Benutzer kann also unmöglich aus unstrukturierten Daten in ihrer rohen nativen Form sinnvolle Informationen extrahieren. Die Verarbeitung unstrukturierter Daten erfordert die Kenntnis des mit den Daten verbundenen Themas und das Wissen, die Daten zu verknüpfen, um sie einfallsreich zu machen. Noch nachteiliger ist, dass es trotz der branchenübergreifend stetig wachsenden Nachfrage an Data-Science-Profis mangelt.

2. Begrenzte Auswahl an Werkzeugen

Unstrukturierte Daten erfordern neben Data-Science-Expertise spezialisierte Werkzeuge zur Manipulation. Standard-Datenanalysetools sind nützlich und kompatibel mit strukturierten Daten, und Dateningenieuren steht nur eine begrenzte Auswahl an Tools zur Analyse unstrukturierter Daten zur Verfügung. Während wir hier sprechen, werden jedoch neue Tools und Technologien auf dem Markt entwickelt.

Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten: Ein Vergleich

Strukturierte Daten

Unstrukturierte Daten

Strukturierte Daten können quantifiziert und in Zahlen, Datumsangaben, Zeichenfolgen und Werten dargestellt werden.

Unstrukturierte Daten sind qualitativ und werden in Chats, Videos, Audio-Satelliten-Feeds usw. dargestellt.

Strukturierte Daten werden in relationalen Datenbanken in Zeilen und Spalten gespeichert.

In Cloud Data Lakes werden unstrukturierte Daten in ihrer nativen Form (Audio, Bilder, Chats oder Video) gespeichert.

Es wird geschätzt, dass etwa 20 % der verfügbaren Daten in strukturierter Form vorliegen.

Es wird geschätzt, dass 80 % der verfügbaren Daten unstrukturiert sind.

Sie können in geschlossenen Umfragen wie NPS-Ergebnissen, CSAT-Noten und Webanalysen gesehen werden.

Sie können in Kundenanfragen, Feedback, Social-Media-Beiträgen, E-Mails, Bewertungen usw. gesehen werden.

Sie werden in einem Datawarehouse gespeichert.

Sie werden in nicht relationalen Datenbanken wie NoSQL, Anwendungen, Data Warehouses und Data Lakes gespeichert.

Sie zeigen die Trends an, um zu zeigen, was passiert.

Sie zeigen Muster und Trends an, die detailliert erklären, warum etwas Bestimmtes passiert.

Benötigt weniger Speicherkapazität

Benötigt mehr Speicherkapazität

Sie können mit einfachen Tools wie Excel analysiert werden.

Sie können nur mit spezialisierten KI-Tools analysiert werden.

Strukturierte Daten haben ein definiertes Datenmodell.

Unstrukturierte Daten haben kein definiertes Datenmodell, da sie bis zur Verwendung keiner Manipulation bedürfen.

Normale Geschäftsanwender ohne Kenntnisse der Datenanalyse können strukturierte Daten verwenden, da sie Self-Service-Zugriff gewähren.

Die Handhabung und Analyse erfordert Data-Science-Expertise, und nur Data Engineers können mit unstrukturierten Daten umgehen.

Sie werden als Schema beim Schreiben bezeichnet, da sie ein vordefiniertes Format haben.

Sie werden beim Lesen als Schema bezeichnet, da sie in ihrem nativen Format vorliegen.

Strukturierte Daten haben ihre Quellen in GPS-Sensoren, Online-Anwendungen, Webserver-Protokollen usw.

Unstrukturierte Daten haben ihre Quelle in E-Mail-Nachrichten, Chats, Sprachnachrichten, PDF-Dateien usw.

Kundenbeziehungsmanagement, Online-Buchung und Buchhaltung verwenden strukturierte Daten.

Data Mining, prädiktive Analysen und Chatbots verwenden unstrukturierte Daten.

Halbstrukturierte Daten

Die dritte Datenkategorie umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, die als halbstrukturierte Daten bekannt sind. Halbstrukturierte Daten passen in keine voreingestellten Parameter oder organisierten Strukturen in einer relationalen Datenbank, die unstrukturierten Daten ähnelt. Sie verfügen jedoch über Markierungen oder Metadaten, die verarbeitete, analysierte und strukturierte Informationen enthalten, genau wie strukturierte Daten.

Das beste Beispiel für halbstrukturierte Daten sind die Bilder in Smartphones. Jedes Bild oder Foto in einem Smartphone enthält unstrukturierte Daten und strukturierte Details wie Zeit, Ort und andere zugehörige Informationen. Halbstrukturierte Daten können in Form von JSON-, CSV- und XML-Dateiformaten angezeigt werden.

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