Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Was ist der Unterschied?

„Strukturiert“ und „unstrukturiert“ sind Begriffe, die zur Klassifizierung von Daten auf Grundlage ihres Formats und ihrer Schemaregeln bzw. deren Fehlens verwendet werden.

Strukturierte Daten haben ein festes Schema und passen genau in Zeilen und Spalten, wie z. B. Namen und Telefonnummern. Unstrukturierte Daten haben kein festes Schema und können ein komplexeres Format haben, wie z. B. Audiodateien und Webseiten.

Nachfolgend die wichtigsten Bereiche, in denen sich strukturierte und unstrukturierte Daten unterscheiden:

• Format: Strukturierte Daten haben ein strenges, vordefiniertes Datenmodell. Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Format.
  
  
• Speicher: Strukturierte Datenspeichersysteme haben starre Schemata, wie sie z. B. in relationalen Datenbanken oder Data Warehouses verwendet werden. Unstrukturierte Daten werden häufig in ihrem nativen Format in nichtrelationalen Datenbanken oder Data Lakes gespeichert.
  
  
• Anwendungsfälle: Unternehmen können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten für Künstliche Intelligenz (KI) und Analyseanwendungen nutzen. Strukturierte Daten werden häufig im maschinellen Lernen (ML) verwendet und treiben ML-Algorithmen an. Unstrukturierte Daten werden häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet und sind eine reichhaltige und vielfältige Datenquelle für generative KI-Modelle (Gen AI).
  
  
• Komplexität: Strukturierte Daten lassen sich für allgemeine Geschäftsanwender mit herkömmlichen Tools leichter bearbeiten und analysieren. Unstrukturierte Daten können komplexer sein und erfordern spezielle Fähigkeiten und Tools zum Parsen und Analysieren.

Lesen Sie weiter, um einen umfassenden Überblick über die Definitionen, Anwendungsfälle und Vorteile von strukturierten und unstrukturierten Daten zu erhalten.

Strukturierte Daten werden in einem klaren, vordefinierten Format organisiert. Die standardisierte Natur strukturierter Daten macht sie für Datenanalyse-Tools, Maschinenlernalgorithmen und menschliche Benutzer leicht entschlüsselbar.

Strukturierte Daten können sowohl quantitative Daten (wie Preise oder Umsatzzahlen) als auch qualitative Daten (wie Daten, Namen, Adressen und Kreditkartennummern) umfassen. Als strukturierte Daten gilt beispielsweise ein Finanzbericht mit Firmennamen, Ausgabenwerten und Berichtszeitraum, die in Zeilen und Spalten organisiert sind.

Strukturierte Daten werden in der Regel in Tabellenformaten wie Excel-Tabellen und relationalen Datenbanken (oder SQL-Datenbanken) gespeichert. Benutzer können strukturierte Daten in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) mithilfe der strukturierten Abfragesprache (Structured Query Language, SQL) effizient eingeben, suchen und bearbeiten. Die 1974 von IBM entwickelte strukturierte Abfragesprache ist die Programmiersprache, die zur Verwaltung strukturierter Daten verwendet wird.

Anwendungsfälle für strukturierte Daten sind:

• KI-Modell-Training
• Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management, CRM)
• Business Intelligence (BI)
• Inventarmanagement
• Suchmaschinenoptimierung (SEO) Rich Snippets

Die Vorteile von strukturierten Daten liegen in der einfachen Nutzung und im einfachen Zugriff:

• Eignen sich gut für maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten. Aufgrund ihrer spezifischen und organisierten Architektur kann es für ML-Anwendungen jedoch einfacher sein, strukturierte Daten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu ziehen.
  
  
• Zugänglich und einfach zu verwenden: Zum Verständnis strukturierter Daten sind keine fundierten Data-Science-Kenntnisse erforderlich. Aufgrund des Standardformats und des hohen Organisationsgrads fällt es den meisten Benutzern leicht, auf strukturierte Daten zuzugreifen und sie zu interpretieren.
  
  
• Vielfältige Tools: Strukturierte Daten sind älter als unstrukturierte Daten, daher gibt es mehr Anwendungen und Tools für die Nutzung und Datenanalyse. Zum Beispiel Online Analytical Processing (OLAP), SQLite, MySQL und PostgreSQL, unter anderem.

Die Herausforderungen bei strukturierten Daten liegen in der Unflexibilität der Daten:

• Eingeschränkte Nutzung: Strukturierte Daten haben ein vordefiniertes Datenmodell, das nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden kann, was ihre Flexibilität und Nutzbarkeit einschränkt. Um mehr Erkenntnisse zu gewinnen, sind Änderungen oder zusätzliche Daten erforderlich.
  
  
• Eingeschränkte Speichermöglichkeiten: Strukturierte Datenspeicher haben typischerweise starre Schemata, wie z. B. innerhalb einer relationalen Datenbank oder Data Warehouse. Bei Änderungen der Datenanforderungen müssen alle strukturierten Daten aktualisiert werden, was zeit- und ressourcenintensiv ist.

Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Format. Unstrukturierte Datensätze sind in der Regel groß (denken Sie an Terabytes oder Petabytes an Daten) und machen 90 % aller von Unternehmen erzeugten Daten aus. Dieses hohe Volumen ist auf das Aufkommen von Big Data zurückzuführen – den massiven, komplexen Datensätzen aus dem Internet und anderen vernetzten Technologien.¹

Unstrukturierte Daten können sowohl textuelle als auch nicht-textuelle Daten und sowohl qualitative (Kommentare in sozialen Medien) als auch quantitative (in Text eingebettete Zahlen) Daten enthalten.

Beispiele für unstrukturierte Daten aus Textdatenquellen sind:

• E-Mails
• Textdokumente
• Beiträge in sozialen Medien
• Gesprächsprotokolle
• Nachrichtentextdateien, z. B. von Microsoft Teams oder Slack

Beispiele für nichttextuelle unstrukturierte Daten sind:

• Bilddateien (JPEG, GIF und PNG)
• Multimedia-Dateien
• Videodateien
• Aktivitäten auf Mobilgeräten
• Sensordaten von Geräten aus dem Internet der Dinge (IoT)

Da unstrukturierte Daten kein vordefiniertes Datenmodell haben, lassen sie sich nicht einfach mit herkömmlichen Datentools und Methoden verarbeiten und analysieren.

Sie werden am besten in nicht-relationalen oder NoSQL-Datenbanken oder in Data Lakes verwaltet, die für die Verarbeitung riesiger Mengen von Rohdaten in jedem Format ausgelegt sind.

Oft werden maschinelles Lernen, fortgeschrittene Analytik und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Anwendungsfälle sind beispielsweise:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Generative KI (Gen AI)
• Kundenverhaltens- und Stimmungsanalyse
• Prädiktive Datenanalyse
• Chatbot-Textanalyse

Die Vorteile von unstrukturierten Daten liegen im Datenformat, in der Geschwindigkeit und in der Speicherung:

• Flexibilität: Unstrukturierte Daten werden in ihrem ursprünglichen Format gespeichert und bleiben undefiniert, bis sie benötigt werden. Diese Flexibilität des Dateiformats erweitert den Pool der verfügbaren Daten und ermöglicht es Data Scientists, Daten für verschiedene Anwendungsfälle zu nutzen.
  
  
• Schnelle Akkumulationsraten: Bei den meisten Unternehmen wächst diese Art von Daten mit der dreifachen Geschwindigkeit von strukturierten Daten. Da unstrukturierte Daten nicht vordefiniert werden müssen, können sie schnell und einfach gesammelt werden, was für generative KI und große Sprachmodelle (LLM) Fine-Tuning hilfreich ist.²
  
  
• Einfach und günstig zu speichern: Unstrukturierte Daten haben mehr Speichermöglichkeiten als strukturierte Daten. Dateisysteme oder Data Lakes erlauben beispielsweise eine massive Speicherung und eine nutzungsabhängige Preisgestaltung, was die Kosten senkt und die Skalierbarkeit erleichtert.

Die Herausforderungen bei unstrukturierten Daten liegen in der Expertise und den verfügbaren Ressourcen:

• Erfordert Fachwissen: Aufgrund ihrer undefinierten oder unformatierten Daten ist für die Aufbereitung und Analyse unstrukturierter Daten Fachwissen im Bereich Data Science erforderlich. Dies kann Geschäftsanwender verärgern, die spezielle Datenthemen oder -analysen möglicherweise nicht vollständig verstehen.
  
  
• Spezialisierte Tools: Herkömmliche Tools wie Excel sind für die Bearbeitung unstrukturierter Daten nicht ausreichend, und die Produktauswahl für Datenmanager ist begrenzt. Zu den Tools für unstrukturiertes Datenmanagement gehören: MongoDB, DynamoDB, Hadoop und Azure.

• Sauberkeit der Daten: Das große Volumen und die uneinheitliche Datenstruktur von unstrukturierten Daten können zu Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und Problemen mit der Datenqualität führen. Vor der Datenverarbeitung kann eine Datenbereinigung erforderlich sein.

Die KI kann große Datenmengen schnell verarbeiten. Dies ist eine Schlüsselfunktion für Unternehmen, die große Mengen unstrukturierter Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln wollen.

Mit maschinellem Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können KI-Algorithmen unstrukturierte Daten durchsuchen, um Muster zu finden und in Echtzeit Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen. Unternehmen können diese analytischen Modelle dann in bestehende Dashboards oder Programmierschnittstellen (APIs) integrieren, um die Entscheidungsfindung zu automatisieren.

Halbstrukturierte Daten sind die „Brücke“ zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie sind nützlich für Web Scraping und Datenintegration.

Halbstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Datenmodell. Sie verwenden jedoch Metadaten (zum Beispiel Tags und semantische Markierungen), um bestimmte Datenmerkmale zu identifizieren und Daten in Datensätze und voreingestellte Felder einzuteilen. Mit Metadaten lassen sich halbstrukturierte Daten letztlich besser katalogisieren, durchsuchen und analysieren als unstrukturierte Daten.

Beispiele für halbstrukturierte Daten sind JavaScript Object Notation (JSON), kommagetrennte Werte (CSV) und eXtensible Markup Language (XML)-Dateien. Ein häufiger zitiertes Beispiel ist E-Mail, bei der einige Datenabschnitte ein standardisiertes Format haben (z. B. Kopfzeilen und Betreffzeilen), aber unstrukturierte Dateninhalte innerhalb dieser Abschnitte.