Was sind strukturierte Daten im Big-Data-Umfeld?

Während das Internetzeitalter voranschreitet, erzeugen wir jeden Tag und jede Sekunde eine unermessliche Menge an Daten. Alles, was wir online tun – vom Einkaufen über das Versenden einer Freundschaftsanfrage, das Durchführen einer Google-Suche bis hin zum Erstellen von Wiedergabelisten auf Spotify – trägt zur Menge der produzierten Daten bei. Die Menge dieser Daten ist so groß und nimmt ständig zu, dass wir sie einfach als Big Data bezeichnen.

So sehr, dass wir diesen ständig wachsenden Datenberg als Big Data bezeichnen. Natürlich bieten diese Big Data viele Möglichkeiten für Unternehmen, Analysten und alle anderen, viele Dinge zu lernen und ihre Prozesse, Techniken und Strategien zu verbessern. Als die Datenmenge wuchs, begannen Unternehmen in Tools und Techniken zu investieren, die dabei helfen konnten, Daten zu vereinfachen und in Informationen umzuwandeln. Dies führte zu einer korrekten Charakterisierung und Kategorisierung der Daten zur Erleichterung der Analyse. Dies gab uns im Großen und Ganzen drei Kategorien von Daten:

• Strukturiert
• Unstrukturiert
• Halbstrukturiert.

Dieser Artikel befasst sich mit strukturierten Daten in einer Big-Data-Umgebung!

Lassen Sie uns auch in die Welt von Big Data eintauchen, um mehr über Arten von Big Data zu erfahren

Einfach ausgedrückt können alle Daten, die in einem festen Format abgerufen, verarbeitet, gespeichert und abgerufen werden können, als strukturierte Daten bezeichnet werden. Mit der Weiterentwicklung der Technologien ist es zugänglicher und einfacher geworden, mit strukturierten Daten zu arbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.

Um es formaler zu definieren: Strukturierte Daten entsprechen oder gehören zu einem bereits bestehenden Datenmodell, haben eine klar definierte Struktur und folgen Mustern und Ordnungen, die helfen, Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Auf strukturierte Daten kann von einer Person oder einem beliebigen Computerprogramm leicht zugegriffen, sie abgerufen, manipuliert und untersucht werden.

Im Allgemeinen werden strukturierte Daten in einer Big-Data-Umgebung in Datenbanken und anderen klar definierten Strukturen und Schemas gespeichert. Strukturierte Daten haben klar definierte Attribute für einen einfachen Zugriff und sind tabellarisch mit Zeilen und Spalten, die die Datenstruktur klar umreißen. Structured Query Language, kurz für SQL, ist in erster Linie die Einstiegssprache für die Kommunikation mit strukturierten Daten in einer Big-Data-Umgebung.

Wenn Sie immer noch verwirrt sind, was strukturierte Daten sind, empfehlen wir Ihnen, sich strukturierte Daten als fast alle Ihre quantitativen Daten vorzustellen:

• Zeitalter
• Adresse
• Verdienste
• Kosten
• Kontaktdetails
• Kartendetails (Debit oder Kredit)
• Rechnungsdaten usw.

Sehen wir uns ein einfaches Beispiel an, um Ihnen ein besseres Verständnis von strukturierten Daten zu vermitteln. Hier ist eine „Schüler“-Tabelle in einer Datenbank, die ihre Rollennummern, Namen, Geschlechter, Klassen und Klassenlehrernamen enthält.

Wie Sie sehen können, sind die Daten in der obigen Tabelle wohldefiniert, haben explizite Attribute und es kann systematisch und strukturiert darauf zugegriffen werden.

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Lassen Sie uns nun über einige praktischere Dinge über strukturierte Daten sprechen, dh woher kommen sie und wie werden sie generiert?

Wie entsteht strukturiertes Big Data?

Mit der Entwicklung von Technologien haben sich neue Wege der strukturierten Datengenerierung entwickelt, die ausgeklügelter, einfacher und effizienter im Zugriff und in der Analyse sind. Diese Datenquellen produzieren strukturierte Daten in riesigen Mengen und in Echtzeit. Daher kann die Generierung strukturierter Big Data grob zwei Kategorien zugeordnet werden:

• Maschinelle Generierung strukturierter Daten: Dies sind die strukturierten Big Data, die ohne menschliches Eingreifen generiert werden. Für die automatische Generierung dieser Daten sind Maschinen oder Computer zuständig.
• Menschliche Generierung strukturierter Daten: Dies sind die Daten, die wir Menschen durch die Interaktion mit Computern und anderen digitalen Geräten bereitstellen.

Es gibt auch hybride Quellen, die sowohl maschinell generierte als auch von Menschen generierte Elemente verwenden, aber das kann für später aufgehoben werden!

Lassen Sie uns anhand einiger Beispiele etwas tiefer in die Bedeutung von maschinell und von Menschen generierten Daten eintauchen.

Beispiele für maschinell generierte strukturierte Big Data:

• Sensorik: Sensorische Daten werden automatisch unter Verwendung von Quellen wie intelligenten Zählern, medizinischen Geräten, GPS-Daten, Frequenz-Tags und mehr erzeugt. Diese Daten sind entscheidend für Unternehmen, die ihr Supply Chain Management verbessern möchten.
• Weblog: Es gibt viele Server, Anwendungen und Programme, die zu jeder Zeit rund um den Globus laufen. Sie produzieren während ihrer Laufzeit viele strukturierte Daten. Dies führt zu einer riesigen Menge wertvoller und aufschlussreicher strukturierter Daten, die Unternehmen nutzen können, um reibungslos mit SLAs umzugehen und proaktiv an Sicherheitsverletzungen zu arbeiten.
• Point-of-Sale: Alle Daten, die während der Point-of-Sale-Aktivitäten generiert werden, einschließlich des Scannens des Barcodes aller Produkte, generieren viele strukturierte produktbezogene Informationen.

Beispiele für von Menschen generierte strukturierte Big Data:

• Alle Eingabedaten: Alle Daten, die wir irgendwo im Internet oder in einer digitalen Anwendung eingeben, tragen zum riesigen Haufen von Big Data bei. Diese Daten sind hilfreich, um die Stimmung und das Verhalten der Kunden zu verstehen und zu ändern.
• Click-Stream: Jeder Klick auf eine beliebige Website trägt zu den Click-Stream-Daten bei. Dadurch kann auch das Kaufverhalten verfolgt, nachverfolgt und beeinflusst werden.
• Spieldaten: Sogar die Spiele, die wir spielen, und jeder Kauf im Spiel und andere Aktionen tragen zum Haufen strukturierter Big Data bei.
• Kaufaktionen: Alle Aktivitäten, die wir auf einer Social-Media-Website durchführen, von der Suche nach dem Produkt bis zum endgültigen Kauf – all dies wird kontinuierlich zu Big Data hinzugefügt.

Um sich ein Bild davon zu machen, wie groß die Größe der von Menschen generierten Big Data ist, stellen Sie sich vor, dass Millionen verschiedener Benutzer zusammen unterschiedliche Informationen übermitteln! Zusätzlich zu der enormen Größe machen die Daten in Echtzeit es ideal für Unternehmen, die Vorhersagen treffen möchten, indem sie Muster verstehen.

Unabhängig von der Art der Datenproduktion ist der Punkt, dass sie unglaublich aufschlussreich ist und viele Geschäftsprobleme lösen kann.

Das erklärt das meiste, was Sie über strukturierte Daten im Big-Data-Umfeld wissen müssen. Aber bevor wir diesen Artikel abschließen, lassen Sie uns schnell einige Vergleichspunkte zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten betrachten – damit Sie ein gewisses Verständnis haben, bevor Sie tiefer in unstrukturierte Daten eintauchen!

Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten

Der Hauptunterschied zwischen den beiden Datentypen ist das Schema und das Format, das zum Speichern und Abrufen verwendet wird, was Einfluss darauf hat, welche Art von Analyse daraus gezogen werden kann.

Strukturierte Daten arbeiten mit einem starren Schema, das für Konsistenz und Effizienz sorgt. Andererseits haben unstrukturierte Daten keine einheitliche Struktur und sind inkonsistent. Für die Speicherung verlassen sich strukturierte Daten auf RDBMS und folgen einer Spalten-Zeilen-Struktur. Da diese Daten gut kategorisiert sind, können sie sowohl von Menschen als auch von Maschinen problemlos verwendet werden. Dazu wird SQL verwendet, das auf Suchanfragen setzt.

Andererseits sind unstrukturierte Daten entweder nicht auf vordefinierte Weise organisiert oder funktionieren nicht mit festgelegten Datenmodellen. Diese Daten sind im Allgemeinen textlastig, aber manchmal können sie auch andere Informationen wie Zahlen, Daten usw. enthalten. Beispiele für unstrukturierte Daten können Gesundheitsakten, Audio-/Video-/Bilddateien, Textdokumente, Metadaten, Bücher, analoge Daten, E-Mails sein , etc.

Meistens werden Sie feststellen, dass strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen verwendet werden, mehr als oft nicht. Beispielsweise könnte ein CRM-System (unstrukturierte Daten) eine Excel-Tabelle mit Unternehmensdaten (strukturierte Daten) erstellen.

Abschließend,

Strukturierte Daten werden ständig schnell erstellt, was mit der Zeit nur noch zunehmen wird. Infolgedessen müssen Unternehmen mit Unmengen von Daten umgehen, die wichtige Informationen und Potenziale enthalten, um das Unternehmen beim Erreichen seiner Ziele zu unterstützen. Zu wissen, wie man Wissen aus Daten extrahiert, ist eine der Schlüsselkompetenzen von heute und morgen.

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