Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Die Unterschiede

Lassen Sie uns den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten besprechen. Es gibt keinen einheitlichen Standard für alle Daten. Ein kleiner Teil der Daten ist strukturiert, während die überwiegende Mehrheit unstrukturiert ist. Zum Speichern strukturierter und unstrukturierter Daten werden unterschiedliche Datenbanken verwendet, da diese unterschiedlich erfasst, analysiert und skaliert werden.

Big Data ist ein Sammelbegriff für strukturierte und unstrukturierte Daten. Auch wenn Ihnen alle Arten von Daten großartige Einblicke geben können, ist es wichtig zu wissen, welche Sie wann sammeln und welche Sie sich ansehen müssen, um das gewünschte Wissen und Verständnis zu erhalten.

In diesem Beitrag werden beide Typen untersucht, damit Sie das Beste aus Ihren Daten herausholen können. Schauen wir uns zunächst strukturierte Daten an.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die formatiert wurden, um einer vorgegebenen Struktur zu entsprechen. Es ist einfacher zu verwenden und seine Struktur beschleunigt die Suche. Die relationale Datenbank ist das beste Beispiel für strukturierte Daten. Es gibt viele Quellen für strukturierte Daten, von denen einige die unten aufgeführten umfassen:

• Datenbanken, die SQL verwenden
• Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel
• Webserver und die Protokolle des Netzwerks
• Medizinische Geräte
• Tags oder Sensoren wie RFID oder GPS
• Online-Formular
• OLTP-System oder Online-Transaktionsverarbeitung

Vor- und Nachteile von strukturierten Daten

Es gibt Vor- und Nachteile bei der Verwendung strukturierter Daten zu berücksichtigen. Lassen Sie uns einige Vor- und Nachteile besprechen:

Vorteile

• Strukturierte Daten sind besser zu verwalten und erfordern weniger Verarbeitung als unstrukturierte Daten, wodurch sie einfacher zu pflegen sind.
• Das unverwechselbare und gut organisierte strukturierte Datendesign erleichtert die Verwendung von ML-Algorithmen.
• Die Verwendung strukturierter Daten erfordert kein tiefes Verständnis der Datentypen und ihrer Funktionsweise. Wenn Benutzer das Thema der Daten verstehen, können sie leicht darauf zugreifen und sie analysieren.
• Weitere Technologien unterstützen strukturierte Daten und erleichtern so den Verbrauch, die Verwaltung und die Analyse.
• Strukturierte Daten helfen Suchmaschinen dabei, den Inhalt einer Website zu identifizieren und zu verstehen.

Nachteile

• Da strukturierte Daten ein festgelegtes Format haben, werden sie für die beabsichtigten Zwecke verwendet. Diese Organisationsstruktur schränkt die Vielfalt und Anwendungsfälle ein.
• Data Warehouses sind darauf ausgelegt, den Speicherplatz zu verringern. Sie sind jedoch schwierig anzupassen und es mangelt ihnen an Skalierbarkeit und Anpassbarkeit für neue Anwendungen.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten können nicht mit herkömmlichen Datenwerkzeugen und -methoden verarbeitet oder ausgewertet werden. Unstrukturierte Daten funktionieren am besten mit nicht relationalen (NoSQL) Datenbanken, da ihnen ein vorgegebenes Datenmodell fehlt. Eine andere Methode zur Verwaltung unstrukturierter Daten besteht darin, sie in ihrer Rohform im Datenspeicher zu speichern.

Unstrukturierte Daten umfassen verschiedene Formate und Quellen wie Dokumente, Webseiten, Gespräche, Videos, Fotos, Feedback-Antworten und viele andere. Unstrukturierte Daten weisen eine Reihe der folgenden Merkmale auf:

• Den Daten fehlt eine klar definierte Struktur.
• Es ist schwierig für Computerprogramme zu verwenden, da es keine offensichtliche Struktur gibt.
• Die in Datenbanken verwendeten Zeilen und Spalten können nicht zum Speichern von Daten verwendet werden.
• Daten sind nicht organisiert und beziehen sich nicht auf ein Modell.
• Daten haben keine festgelegte Struktur oder Reihenfolge.

Vor- und Nachteile von unstrukturierten Daten

Bei der Verwendung unstrukturierter Daten müssen sowohl ihre Vor- als auch ihre Nachteile berücksichtigt werden. Lassen Sie uns einige Vor- und Nachteile dieses Datentyps diskutieren:

Vorteile

• Unstrukturierte Daten bleiben undefiniert, bis sie benötigt werden. Seine Vielseitigkeit fördert die Dateiformate in der Datenbank, erweitert den Datenpool und ermöglicht es Data Scientists, nur die benötigten Daten aufzubereiten und auszuwerten.
• Die Daten können schnell und ohne großen Aufwand bezogen werden, da sie nicht im Voraus festgelegt werden müssen.
• Ermöglicht massiven Speicher mit Pay-as-you-go-Preisen, verbessert die Kosteneffizienz und erleichtert die Erweiterung.

Nachteile

• Unstrukturierte Daten erfordern aufgrund ihrer undefinierten/nicht formatierten Natur datenwissenschaftliches Fachwissen. Dies hilft Datenanalysten, verärgert aber Geschäftskunden, die bestimmte Datenprobleme oder die Verwendung ihrer Daten nicht verstehen.
• Unstrukturierte Daten erfordern zur Verarbeitung spezialisierte Tools, was die Auswahl an Optionen für Datenmanager in Bezug auf Produkte einschränkt.

Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Bei der Arbeit mit Daten jeglicher Art sollten mehrere Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten berücksichtigt werden. Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede untersuchen:

Fazit

Es spielt keine Rolle, ob Sie ein erfahrener Datenexperte oder ein neuer Geschäftsinhaber sind; Der Umgang mit allen Arten von Daten ist entscheidend für Ihren Erfolg. Sie werden in der Lage sein, ein optimales Datenmanagement durchzuführen, das letztendlich Ihrem Ziel zugute kommt, wenn Sie strukturierte vs. unstrukturierte Datenmöglichkeiten verwenden.

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