Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Ein Überblick

Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten sind beides Datenformen, aber die erste verwendet ein einziges standardisiertes Format für die Speicherung, die zweite nicht. Strukturierte Daten müssen vor der Speicherung entsprechend formatiert (oder neu formatiert) werden, um ein standardisiertes Datenformat bereitzustellen. Dies ist beim Speichern unstrukturierter Daten kein notwendiger Schritt.

Die relationale Datenbank ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie strukturierte Daten verwendet und gespeichert werden. Die Daten werden normalerweise in bestimmte Felder formatiert (z. B. Kreditkartennummern oder Adressen), sodass die Daten mithilfe von SQL leicht gefunden werden können.

Nicht relationale Datenbanken, auch NoSQL genannt, bieten eine Möglichkeit, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten.

Edgar F. Codd erfand 1970 relationale Datenbanken (RDBMs), die in den 1980er Jahren populär wurden. Relationale Datenbanken ermöglichen Benutzern den Zugriff auf Daten und das Schreiben in SQL (Structured Query Language). RDBMs und SQL gaben Unternehmen die Möglichkeit, gespeicherte Daten bei Bedarf zu analysieren, was einen erheblichen Vorteil gegenüber der damaligen Konkurrenz darstellte. 

Relationale Datenbanken sind benutzerfreundlich und sehr, sehr effizient bei der Pflege genauer Aufzeichnungen. Leider sind sie auch recht starr und können nicht mit anderen Sprachen oder Datenformaten arbeiten.

Leider für relationale DatenbankenMitte der 1990er Jahre gewann das Internet erheblich an Popularität und die Starrheit relationaler Datenbanken konnte die Vielfalt der zugänglichen Sprachen und Formate nicht bewältigen. Dies erschwerte die Forschung und NoSQL wurde zwischen 2007 und 2009 als Lösung entwickelt. 

Eine NoSQL-Datenbank übersetzt Daten, die in verschiedenen Sprachen und Formaten geschrieben wurden, effizient und schnell und vermeidet die Starrheit von SQL. Strukturierte Daten werden häufig in relationalen Datenbanken und Data Warehouses gespeichert, während unstrukturierte Daten häufig in gespeichert werden NoSQL Datenbanken und Data Lakes.

Für umfassende Recherchen sind unstrukturierte Daten, die von NoSQL-Datenbanken verwendet werden, aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Flexibilität im Vergleich zu relationalen Datenbanken die bessere Wahl.

Die erweiterte Nutzung des Internets und unstrukturierter Daten

In den späten 1980er Jahren führten die niedrigen Preise für Festplatten in Verbindung mit der Entwicklung von Data Warehouses zu einer bemerkenswert kostengünstigen Datenspeicherung. Dies wiederum führte dazu, dass Organisationen und Einzelpersonen es sich zur Gewohnheit machten, alle von Kunden gesammelten Daten und alle aus dem Internet gesammelten Daten zu Forschungszwecken zu speichern. Ein Data Warehouse ermöglicht es Analysten Zugriff auf Forschungsdaten schneller und effizienter.

Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, die für verschiedene Zwecke verwendet wird, ist ein Data Warehouse speziell für eine schnelle Antwort auf Anfragen konzipiert.

Data Warehouses können cloudbasiert sein oder Teil des unternehmensinternen Mainframe-Servers sein. Sie sind mit SQL-Systemen kompatibel, da sie von Natur aus auf strukturierten Datensätzen basieren. Allgemein gesagt, Data Warehouse sind nicht mit unstrukturierten oder NoSQL-Datenbanken kompatibel. Vor den 2000er Jahren konzentrierten sich Unternehmen ausschließlich auf die Extraktion und Analyse von Informationen aus strukturierten Daten. 

Das Internet begann Anfang der 2000er Jahre einzigartige Möglichkeiten zur Datenanalyse und Datensammlung zu bieten. Mit dem Wachstum der Webrecherche und des Online-Shoppings begannen Unternehmen wie Amazon, Yahoo und eBay, das Verhalten ihrer Kunden zu analysieren, indem sie beispielsweise Suchprotokolle, Klickraten und IP-spezifische Standortdaten einbezogen. Dies eröffnete schlagartig eine völlig neue Welt an Forschungsmöglichkeiten. Die aus ihrer Forschung resultierenden Gewinne veranlassten andere Organisationen, ihre eigene Expansion zu gründen Business Intelligence Forschung.

Data Lakes entstanden etwa im Jahr 2015 als Möglichkeit, mit unstrukturierten Daten umzugehen. Datenseen kann sowohl intern als auch im eigenen Haus eingerichtet werden Cloud (Die Cloud-Version eliminiert interne Installationsschwierigkeiten und -kosten). Zu den Vorteilen der Verlagerung eines Data Lake von einem internen Standort in die Cloud zur Analyse unstrukturierter Daten können gehören:

• Cloudbasierte Tools, die effizienter sind: Die in der Cloud verfügbaren Tools können Datenpipelines viel effizienter aufbauen als interne Tools. Oft ist die Datenpipeline vorintegriert und bietet eine funktionierende Lösung, während gleichzeitig Hunderte Stunden interner Einrichtungskosten eingespart werden.
• Skalierung nach Bedarf: Ein Cloud-Anbieter kann die Skalierung gespeicherter Daten bereitstellen und verwalten, im Gegensatz zu einem internen System, das das Hinzufügen von Maschinen oder die Verwaltung von Clustern erfordern würde.
• Eine flexible Infrastruktur: Cloud-Dienste bieten eine flexible On-Demand-Infrastruktur, deren Abrechnung nach Zeitaufwand erfolgt. Zusätzliche Dienste können ebenfalls abgerufen werden. (Verwirrung und Unerfahrenheit führen jedoch zu Zeit- und Geldverschwendung.) 
• Sicherungskopien: Cloud-Anbieter sind bestrebt, Dienstunterbrechungen zu verhindern, und speichern daher redundante Kopien der Daten auf physisch unterschiedlichen Servern für den Fall, dass Ihre Daten verloren gehen.

Leider sind Data Lakes nicht die perfekte Lösung für die Arbeit mit unstrukturierten Daten. Die Data-Lake-Branche ist etwa sieben Jahre alt und noch nicht ausgereift – im Gegensatz zu strukturierten/SQL-Datensystemen. 

Cloudbasierte Data Lakes lassen sich möglicherweise einfach bereitstellen, können jedoch schwierig zu verwalten sein, was zu unerwarteten Kosten führt. Bei der Kombination von Batch- und Streaming-Daten und beschädigten Daten können Probleme mit der Datenzuverlässigkeit auftreten. Auch der Mangel an erfahrenen Data-Lake-Experten ist ein großes Problem.

Daten-Management Seehäuser, die sich noch im Entwicklungsstadium befinden, haben das Ziel, unstrukturierte Daten zu speichern und darauf zuzugreifen und gleichzeitig die Vorteile strukturierter Daten/SQL-Systeme bereitzustellen. 

Die Vorteile der Verwendung strukturierter Daten

Grundsätzlich liegt der Hauptvorteil strukturierter Daten in ihrer Benutzerfreundlichkeit. Dieser Vorteil kommt auf drei Arten zum Ausdruck:

• Eine große Auswahl an Werkzeugen: Da es diese beliebte Art der Datenorganisation schon seit einiger Zeit gibt, wurde eine beträchtliche Anzahl von Tools für strukturierte/SQL-Datenbanken entwickelt.
• Algorithmen für maschinelles Lernen: Strukturierte Daten eignen sich hervorragend für das Training Maschinelles Lernen Algorithmen. Die klar definierte Natur strukturierter Daten bietet eine Sprache, die maschinelles Lernen verstehen und mit der sie arbeiten kann.
• Geschäftliche Transaktionen: Strukturierte Daten können vom Durchschnittsbürger für geschäftliche Zwecke genutzt werden, da sie einfach zu verwenden sind. Es ist kein Verständnis für verschiedene Arten von Daten erforderlich.

Die Vorteile der Verwendung unstrukturierter Daten 

Beispiele für unstrukturierte Daten sind Beiträge in sozialen Medien, Chats, E-Mails, Präsentationen, Fotos, Musik und IoT-Sensordaten. Die Hauptstärke von NoSQL und Data Lakes, die mit unstrukturierten Daten arbeiten, ist ihre Flexibilität bei der Arbeit mit einer Vielzahl von Datenformaten. Die Vorteile der Arbeit mit NoSql-Datenbanken oder Data Lakes sind:

• Schnellere Akkumulationsraten: Da verschiedene Datentypen nicht in ein standardisiertes Format umgewandelt werden müssen, können sie schnell und effizient erfasst werden.
• Effizientere Forschung: Eine breitere Datenbasis aus verschiedenen Quellen liefert in der Regel genauere Vorhersagen über menschliches Verhalten.

Die Zukunft strukturierter und unstrukturierter Daten

Im Laufe des nächsten Jahrzehnts wird die Verwendung unstrukturierter Daten viel einfacher und alltäglicher werden. Es wird keine Probleme geben, mit strukturierten Daten zu arbeiten. Tools für strukturierte Daten werden weiterentwickelt und weiterhin für geschäftliche Zwecke genutzt. 

Obwohl es sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet, künstliche Intelligenz Es wurden Algorithmen entwickelt, die dabei helfen, bei der Suche in unstrukturierten Daten automatisch den Sinn zu finden.

Derzeit verwendet Microsofts Azure AI eine Kombination aus optischer Zeichenerkennung, Spracherkennung, Textanalyse und maschinellem Sehen, um unstrukturierte Datensammlungen, die aus Text oder Bildern bestehen können, zu scannen und zu verstehen. 

Google bietet eine breite Palette von Tools mit KI-Algorithmen an, die sich ideal für die Arbeit mit unstrukturierten Daten eignen. Vision AI kann beispielsweise Texte entschlüsseln, Bilder analysieren und sogar die Emotionen von Menschen auf Fotos erkennen.

Wir können vorhersagen, dass KI im nächsten Jahrzehnt eine bedeutende Rolle bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten spielen wird. Es besteht ein dringender Bedarf an „Erkennungsalgorithmen“. (Wir scheinen derzeit darauf beschränkt zu sein Bilderkennung, Mustererkennung und Gesichtserkennung.) Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz wird sie dazu genutzt, die Arbeit mit unstrukturierten Daten viel einfacher zu machen.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/structured-vs-unstructured-data-an-overview/