Unstrukturierte Daten

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Informationen wie Text, Video oder Audio, die kein vordefiniertes Format oder Schema haben. Unstrukturierte Daten werden in der Regel von Menschen erzeugt, können aber auch von Maschinen generiert werden. Unabhängig von ihrem Ursprung passen unstrukturierte Daten nicht in ein vorgegebenes Datenmodell oder Schema und können daher nicht in einem herkömmlichen relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) gespeichert werden.

Bei den meisten Daten, die Unternehmen erzeugen und sammeln, handelt es sich um unstrukturierte Daten. Diese Daten enthalten wichtige Erkenntnisse, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Da die Daten jedoch unstrukturiert sind, müssen Unternehmen in der Regel fortschrittliche Techniken einsetzen, um sie zu analysieren. Um diese Herausforderung zu bewältigen, wenden sich Unternehmen an Tools für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um ihre Analyseanwendungen zu unterstützen.

Diese Seite behandelt:

• Unstrukturierte Daten vs. strukturierte Daten
• Beispiele für unstrukturierte Daten
• Anwendungsfälle für unstrukturierte Daten
• Vor- und Nachteile von unstrukturierten Daten
• Wie man unstrukturierte Daten analysiert
• Werkzeuge für unstrukturierte Daten
• Schlussfolgerung

Unstrukturierte Daten vs. strukturierte Daten

Unstrukturierte und strukturierte Daten unterscheiden sich deutlich voneinander, z. B. hinsichtlich der Arten von Analysen, für die die Daten verwendet werden können, des Schemas, das zur Organisation der Daten verwendet wird, des Datenformats und der Art der Speicherung der Daten.

Strukturierte Daten werden in der Regel in einer relationalen Datenbank gespeichert, wo sie leicht in bestimmte Felder eingeordnet werden können. Beispielsweise können Kunden anhand einheitlicher Details wie Telefonnummern und Adressen identifiziert werden. Die Informationen werden in einem festen Format kategorisiert, was die Konsistenz der Daten sicherstellt und die Suche, Verarbeitung und Analyse sowohl für Menschen als auch für Algorithmen erleichtert. Um Daten in relationalen Datenbanken effektiv zu durchsuchen, verwenden Datenbankadministratoren häufig die strukturierte Abfragesprache (SQL).

Unstrukturierte Daten hingegen können nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert werden, da ihnen eine einheitliche interne Struktur fehlt. Diese fehlende Struktur bietet den Vorteil der Flexibilität, erschwert aber die Suche, Verarbeitung und Analyse von Datensätzen.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Beispiele für von Menschen erstellte unstrukturierte Daten sind Texte, E-Mails, soziale Medien, Dokumente, Webseiten, Fotos, Audiodateien, Videos und vieles mehr.

Maschinengenerierte unstrukturierte Daten können aus Protokolldateien von Websites, Servern, Netzwerken und Anwendungen bestehen. Sie können auch Satellitenbilder, Überwachungsfilmmaterial und Sensordaten von IoT-verbundenen Geräten umfassen.

Anwendungsfälle für unstrukturierte Daten

• Business Intelligence: Einblicke für bessere Geschäftsentscheidungen
• Kundenanalytik: Daten nutzen, um Kunden besser zu verstehen und zu bedienen
• Analyse der Kommunikation: Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften
• Verfolgung der sozialen Medien: Analysieren Sie Gesprächs- und Interaktionsmuster
• Vorausschauende Wartung: Hersteller verwenden Sensoren, um potenzielle Fehler zu erkennen

Vor- und Nachteile von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten haben deutliche Vor- und Nachteile in Bezug auf Flexibilität, Geschäftseinblicke und die Arbeit mit Datensätzen.

Profis

• Flexibel: Sie können Datensätze pflegen in verschiedenen Formaten, die nicht einheitlich sind.
• Aufschlussreich: Datengestützte Entscheidungen führen zu besseren und besser vorhersehbaren Geschäftsergebnissen.
• Im Überfluss: Unstrukturierte Daten machen den Großteil der von Unternehmen erzeugten Daten aus.

Nachteile

• Schwierig zu suchen, zu verarbeiten und zu analysieren: Der Mangel an Einheitlichkeit ist eine Herausforderung.
• Ressourcenintensiv: Die effektive Verwaltung, Pflege und Nutzung großer Mengen unstrukturierter Daten kann nahezu unmöglich sein.
• Schwierig zu teilen: Eine effektive Zusammenarbeit bei großen Datenbeständen ist komplex und erfordert erhebliche Investitionen.

Wie man unstrukturierte Daten analysiert

Zu den verschiedenen Tools und Techniken für die Analyse unstrukturierter Daten gehören:

• Data Mining: Dieser Prozess umfasst Techniken wie Datenbereinigung, Klassifizierung, Clustering und Visualisierung, um Muster und Beziehungen in unstrukturierten Daten aufzudecken. Sobald Sie die Daten organisiert haben, sind sie leichter zu interpretieren und zu bearbeiten.
• Maschinelles Lernen: ML eignet sich gut für die Analyse unstrukturierter Daten, da es große Datensätze analysieren kann. Zunächst müssen die Daten in ein spezifisches Format für ML-Algorithmen umgewandelt werden, dann werden Methoden wie Textklassifizierung, Clustering, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning zur Analyse verwendet.
• Prädiktive Analytik: Nachdem Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umgewandelt haben, können Sie Prognosemodelle wie Regression, Entscheidungsbäume oder neuronale Netze für die Vorhersage verwenden. Die aus Prognosemodellen gewonnenen Erkenntnisse helfen einem Unternehmen, Entscheidungen zu treffen und für die Zukunft zu planen.
• Stimmungsanalyse: Dazu gehört die Bereinigung und Tokenisierung von unstrukturiertem Text und die Verwendung von Methoden der Stimmungsanalyse (lexikonbasiert oder ML), um festzustellen, ob die Stimmung des Textes positiv, negativ oder neutral ist. Diese Daten werden verwendet, um das Kundenerlebnis besser zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: NLP verwendet Methoden wie Tokenisierung, Lemmatisierung, Entfernung von Stoppwörtern und Themenmodellierung zur Verarbeitung von Daten. Die Verwendung von NLP für die Analyse unstrukturierter Daten ist besonders nützlich bei Gesundheitswesen, Finanzenund Marketing.

Werkzeuge für unstrukturierte Daten

• Couchbase: Eine verteilte Datenbank, die sowohl Schlüsselwert- als auch Dokumentdatenmodelle unterstützt.
• MongoDB™: Eine dokumentenorientierte Datenbank, die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten speichert.
• Apache Cassandra: Eine verteilte Datenbank, die Daten in einem spaltenbasierten Format speichert.
• Redis: Ein Key-Value-Store, den Sie als Datenbank, Cache und Message Broker verwenden können.
• Amazon DynamoDB: Ein verwalteter NoSQL-Datenbankdienst, der von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird.
• Neo4j: Eine Graphdatenbank, die Daten in Knoten und Kanten speichert.

Schlussfolgerung

Insgesamt machen unstrukturierte Daten die Mehrheit aller von Unternehmen generierten und gesammelten Daten aus und bieten eine große Chance zur Verbesserung der Entscheidungsfindung. Unternehmen müssen über die richtige Plattform und die richtigen Tools verfügen, um diese Chance zu nutzen.

Nicht-relationale Datenbanken, oder NoSQL-Datenbankenwerden aufgrund ihrer Fähigkeit, unstrukturierte oder halbstrukturierte 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.