Semi-Strukturierte Daten

Was sind halbstrukturierte Daten?

Semistrukturierte Daten sind Daten, die nicht auf herkömmliche Weise erfasst oder formatiert werden. Sie folgen nicht der tabellarischen Struktur, die mit relationalen Datenbanken oder anderen Formen von Datentabellen verbunden ist, weil sie kein festes Schema haben. Die Daten sind jedoch nicht völlig roh oder unstrukturiert und enthalten einige Strukturelemente wie Tags und Metadaten. Diese Elemente bilden Hierarchien von Datensätzen und Feldern, was die Analyse erleichtert.

Die Arbeit mit halbstrukturierten Daten kann zwar schwieriger sein als die mit strukturierten Daten, doch bieten sie mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, was sie zu einem wertvollen Instrument für die Datenanalyse und -verwaltung macht.

Diese Seite umfasst:

• Was ist der Unterschied zwischen strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten?
• Merkmale von halbstrukturierten Daten
• Beispiele für semistrukturierte Daten
• Vorteile und Herausforderungen von halbstrukturierten Daten
• Techniken für die Analyse von halbstrukturierten Daten
  
• Werkzeuge für semistrukturierte Daten
• Schlussfolgerung

Was ist der Unterschied zwischen strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten?

Die folgenden Vergleiche erklären, was halbstrukturierte Daten von unstrukturierten und strukturierten Daten unterscheidet.

Semi-strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die kein vordefiniertes Format oder Schema haben, so dass sie nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert werden können. Semistrukturierte Daten unterscheiden sich von unstrukturierten Daten insofern, als sie einige Strukturelemente wie Tags und Metadaten enthalten, die eine organisatorische Hierarchie der Datensätze und Felder innerhalb der Daten vorgeben.

Semi-strukturierte Daten vs. strukturierte Daten

Semistrukturierte und strukturierte Daten unterscheiden sich durch zwei Hauptmerkmale: Schema und Datenstruktur.

Im Gegensatz zu strukturierten Daten ist für halbstrukturierte Daten keine vorherige Schemadefinition erforderlich, was sie für die Datenentwicklung flexibler macht. Außerdem unterstützen halbstrukturierte Daten eine Struktur, die eine verschachtelte Datenhierarchie enthält, während strukturierte Daten in einer flachen Tabelle vorliegen. Die verschachtelte Struktur macht semistrukturierte Daten zu einem idealen Format für die Arbeit mit Daten, die von IoT-Geräten empfangen werden.

Merkmale von halbstrukturierten Daten

• Es entspricht nicht einem Datenmodell, hat aber eine gewisse Struktur
• Es benötigt kein festes Schema vor der Speicherung, was eine größere Flexibilität in Bezug auf die Struktur und die Art der Daten, die gespeichert werden können, ermöglicht
• Sie enthält Metadaten, die dazu dienen, Daten zu gruppieren und sie in einer Hierarchie zu organisieren.
• Sie kann nicht in Form von Zeilen und Spalten in einer relationalen Datenbank gespeichert werden.

Beispiele für semistrukturierte Daten

Halbstrukturierte Daten werden immer häufiger, da Unternehmen immer mehr Daten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien und IoT-Geräten sammeln und verarbeiten. Beispiele für halbstrukturierte Daten sind:

XML-Dokumente: Dies ist eines der beliebtesten halbstrukturierten Datenformate. XML ist eine vielseitige und einfach zu verwendende Auszeichnungssprache, mit der die Benutzer Tags und Attribute definieren können, die für die hierarchische Speicherung von Daten erforderlich sind.

JSON: JSON wird verwendet, um halbstrukturierte Daten von IoT-Geräten, Webbrowsern und Smartphones zu sammeln, sie dann in Stapeln zu organisieren und sie an ein Datenplattform.

HTML-Code, Diagramme und Tabellen sowie E-Mails sind weitere Beispiele für semistrukturierte Daten, die häufig in objektorientierten Datenbanken zu finden sind.

Vorteile und Herausforderungen von halbstrukturierten Daten

Die Flexibilität ist die größte Stärke von halbstrukturierten Daten, aber sie bringt auch einige Probleme mit sich, die bei strukturierten Daten nicht auftreten. Hier sind die wichtigsten Vorteile und Herausforderungen:

Vorteile

• Flexibel und einfacher zu skalieren im Vergleich zu strukturierten Daten
• Anpassungsfähig an sich verändernde Datenquellen
• Die selbstbeschreibende Natur stellt sicher, dass der Kontext und die Bedeutung der Daten in die Daten eingebettet sind, was zum Verständnis und zur Interpretation beiträgt.
• Halbstrukturierte Daten bieten ein ausgewogenes Verhältnis zwischen einfacher menschlicher Überprüfung und effizienter rechnergestützter Verarbeitung und eignen sich daher für eine Vielzahl von Anwendungen, von Webdiensten bis hin zur Datenanalyse.

Herausforderungen

• Das Fehlen eines festen Schemas kann dazu führen, dass Fragen der Skalierbarkeit
• Das Abfragen und Gewinnen von Erkenntnissen kann schwierig und zeitaufwändig sein und erfordert oft spezielle Tools und Fachwissen, um die Daten effektiv zu verarbeiten.
• Flexibilität kann zu Inkonsistenzen in der Datendarstellung führen, was die Aggregation und Analyse aufgrund von Abweichungen in der Struktur oder fehlenden Elementen erschwert.

Techniken für die Analyse von halbstrukturierten Daten

Sie können die folgenden Techniken verwenden, um halbstrukturierte Daten zu analysieren:

• Graphenbasierte Modellierung
• Erweiterbare Auszeichnungssprache (XML)
• Explorative Datenanalyse
• Mustererkennung
• Textanalytik
• Sentiment-Analyse
• Erkennung von Anomalien

Werkzeuge für semistrukturierte Daten

Sie können semistrukturierte Daten mit verschiedenen Tools speichern, verarbeiten und analysieren. Zum Beispiel:

• NoSQL-Datenbanken wie Couchbase und MongoDB™ sind für die Verarbeitung halbstrukturierter Daten konzipiert
• Sie können XML und graphbasierte Modellierung verwenden, um Attribute zu definieren, Informationen auszutauschen und Daten in einer hierarchischen Reihenfolge zu indizieren.

Schlussfolgerung

Nicht-relationale Datenbanken, oder NoSQL-Datenbankenwerden aufgrund ihrer Fähigkeit, halb- oder unstrukturierte Daten zu verarbeiten, immer beliebter. Sie verwenden eine Vielzahl von Datenmodellen, um verschiedene Datentypen und -strukturen zu berücksichtigen, und eignen sich daher gut für die Verarbeitung großer, komplexer Datensätze, die sich weiterentwickeln können.

Couchbase ist eine verteilte Datenbank, die sowohl Key-Value- als auch Dokumentdatenmodelle unterstützt. Sie ist auf hohe Skalierbarkeit, Performance und Verfügbarkeit ausgelegt und unterstützt Funktionen wie Auto-Sharding, In-Memory-Caching und Volltextsuche. Couchbase ist gut geeignet für die Verarbeitung großer Datenmengen und einen hohen Schreibdurchsatz, was sie für E-Commerce-, Spiele- und Social-Media-Anwendungen beliebt macht.

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