Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Informationen, die sehr gut organisiert sind (z. B. eine Excel-Tabelle). In der Welt der Business Intelligence sind strukturierte Daten zu bevorzugen, da sie leicht zu verknüpfen und zu durchsuchen sind, insbesondere wenn sie in einer relationalen Datenbank gespeichert sind. Die Zusammenstellung dieser Daten und ihre Aufbereitung für die Analyse ist ebenfalls einfach zu bewerkstelligen.

Andererseits lassen sich unstrukturierte Daten (z. B. eine E-Mail) nicht gut in einem Datenbankformat verarbeiten. Ihnen fehlt es an Organisation und Konsistenz, was die Speicherung, Zusammenstellung und Aufbereitung für die Analyse erschwert.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind alle Arten von Daten, die in einem stark strukturierten Format organisiert sind, so dass sie von Computersystemen leicht durchsuchbar und analysierbar sind. Diese Art von Daten folgt einem bestimmten Schema oder Modell, das die Struktur der Daten definiert, einschließlich der gespeicherten Datentypen und deren Beziehung zueinander. Beispiele für strukturierte Daten sind Zahlen, Daten und Textstrings, die in einem festen Feld innerhalb eines Datensatzes oder einer Datei gespeichert werden, wie z. B. Daten in relationalen Datenbanken und Tabellenkalkulationen.

Warum sind strukturierte Daten wichtig?

Strukturierte Daten spielen eine entscheidende Rolle in verschiedenen Aspekten der Technologie und des Geschäfts, einschließlich Suchmaschinenoptimierung (SEO), Datenanalyse und maschinelles Lernen. Hier sind einige wichtige Gründe, warum strukturierte Daten wichtig sind:

1. Bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen: Durch die Implementierung strukturierter Daten auf einer Website können Webmaster Suchmaschinen helfen, den Inhalt ihrer Seiten besser zu verstehen. Dies kann zu umfangreicheren Suchergebnissen führen, einschließlich "Featured Snippets", die die Klickraten verbessern können.
2. Verbesserte Datenanalyse: Strukturierte Daten ermöglichen eine effizientere Datenanalyse und Berichterstattung, da sie mit Standardwerkzeugen und -sprachen wie SQL leicht abgefragt und bearbeitet werden können.
3. Erleichtert maschinelles Lernen: Die übersichtliche Organisation strukturierter Daten macht sie zu einem idealen Format für das Training von Modellen des maschinellen Lernens, da sie problemlos in Algorithmen eingespeist werden können, ohne dass eine umfangreiche Vorverarbeitung erforderlich ist.
4. Interoperabilität: Strukturierte Datenformate wie JSON-LD, RDFa und Microdata folgen globalen Standards, die es verschiedenen Systemen und Anwendungen erleichtern, Daten gemeinsam zu nutzen und zu verstehen.

Warum strukturierte Daten bei Business Intelligence bevorzugt werden

Strukturierte Daten sind das Rückgrat von Business Intelligence (BI)-Systemen und -Prozessen. Ihre Vorliebe für BI ergibt sich aus mehreren wichtigen Vorteilen, die mit den Kernzielen von Business Intelligence übereinstimmen: die Ermöglichung fundierter Entscheidungen durch Datenanalyse, Berichterstattung und die Visualisierung umsetzbarer Erkenntnisse. Im Folgenden erfahren Sie, warum strukturierte Daten im Bereich der Business Intelligence besonders geschätzt werden:

1. Einfachheit der Analyse

Das einheitliche Format strukturierter Daten ermöglicht eine unkomplizierte Abfrage und Analyse. BI-Tools können problemlos auf strukturierte Daten zugreifen, sie extrahieren und bearbeiten, um Berichte, Dashboards und Visualisierungen zu erstellen. Diese einfache Analyse beschleunigt den Entscheidungsprozess und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen und interne Leistungskennzahlen zu reagieren.

2. Datenintegrität und -genauigkeit

Die vordefinierte Natur strukturierter Daten gewährleistet ein hohes Maß an Datenintegrität und Genauigkeit. Da jedes Datenelement in einem bestimmten Format und Feld gespeichert wird, ist die Wahrscheinlichkeit einer Fehlinterpretation der Daten minimal. Dies ist für BI von entscheidender Bedeutung, da sich die Genauigkeit der Erkenntnisse direkt auf die Geschäftsstrategien und -ergebnisse auswirkt.

3. Effiziente Datenintegration

Strukturierte Daten können nahtlos aus verschiedenen Quellen in ein zentrales BI-System integriert werden. Der Grund dafür ist, dass strukturierte Datenformate weithin anerkannt und von verschiedenen Systemen und Technologien unterstützt werden. Eine effiziente Datenintegration ist für die Schaffung eines umfassenden Überblicks über das Unternehmen unerlässlich und ermöglicht es Analysten, aus mehreren Datenpunkten Erkenntnisse zu ziehen.

4. Automatisierte Berichterstattung

Das standardisierte Format strukturierter Daten eignet sich gut für die Automatisierung von Berichten und Analysen. BI-Tools können so konfiguriert werden, dass sie in regelmäßigen Abständen automatisch Berichte erstellen, die Leistung anhand von Schlüsselindikatoren verfolgen und die Entscheidungsträger auf wichtige Veränderungen oder Trends aufmerksam machen. Diese Automatisierung spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht es den Unternehmen, sich auf die Strategie und nicht auf die Datenverwaltung zu konzentrieren.

5. Prädiktive Analytik und Prognosen

Strukturierte Daten sind ideal für prädiktive Analysen und Prognosen, die Schlüsselkomponenten fortschrittlicher BI-Strategien sind. Das klare, organisierte Format strukturierter Daten ermöglicht die Anwendung statistischer Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen, um zukünftige Trends, Kundenverhalten und potenzielle Marktveränderungen vorherzusagen. Diese vorausschauenden Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, proaktive Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu wahren.

6. Einhaltung von Vorschriften und Governance

Viele Unternehmen sind in Branchen tätig, in denen die Einhaltung von Vorschriften und die Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung sind. Strukturierte Daten erleichtern die Einhaltung von Gesetzen zum Datenschutz und zur Privatsphäre, da sie leichter überwacht, geprüft und kontrolliert werden können. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen erfüllen und gleichzeitig Daten für intelligente Zwecke nutzen können.

Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten

Während strukturierte Daten in einem vordefinierten Format organisiert sind, fehlt bei unstrukturierten Daten diese Art der Organisation und Struktur. Zu den unstrukturierten Daten gehören Texte, Bilder, Videos und andere Formen von Daten, die nicht in Tabellen oder relationale Datenbanken passen. Hier sind einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden:

• Format: Strukturierte Daten sind stark organisiert und folgen einem bestimmten Schema, während unstrukturierte Daten formatfrei sind und keinem vordefinierten Modell folgen.
• Speicherung: Strukturierte Daten werden in der Regel in relationalen Datenbanken und Tabellenkalkulationen gespeichert, so dass sie leicht zugänglich sind und abgefragt werden können. Unstrukturierte Daten hingegen werden häufig in Data Lakes oder NoSQL-Datenbanken gespeichert, die für die Verarbeitung weniger strukturierter Daten ausgelegt sind.
• Analyse: Die Analyse strukturierter Daten ist in der Regel einfach, da sie gut organisiert sind und effiziente Abfragen und Berichte ermöglichen. Die Analyse unstrukturierter Daten erfordert oft eine komplexere Verarbeitung, z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Text oder Computer-Vision-Techniken für Bilder.

Die Unterscheidung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ist für Unternehmen und Technologieexperten von entscheidender Bedeutung, da sie Einfluss darauf hat, wie Daten gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.