Semi-Strukturierte Daten: Was sie sind und warum sie wichtig sind

Semistrukturierte Daten entwickeln sich zu einem entscheidenden Element von Geschäftsabläufen und -strategien. Normalerweise treffen Führungskräfte Entscheidungen auf der Grundlage der Analyse von Daten, die in Formularen, Tabellenkalkulationen und relationalen Datenbanken gespeichert sind - mit anderen Worten: strukturierte Daten. In einer modernen Geschäftsumgebung reicht es jedoch nicht mehr aus, die Daten in Formularen und Tabellen zu speichern.

Was sind semistrukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind zwar die häufigste Art von Geschäftsdaten, die analysiert werden müssen, aber sie sind nicht die häufigste Art von Informationen. Strukturierte Daten machen nur 5 bis 10 % der Informationen aus, mit denen moderne Unternehmen regelmäßig umgehen müssen.

Der Großteil der Daten, mit denen die meisten Unternehmen zu tun haben, sind unstrukturierte Daten, vor allem Text und Bilder. Die vielen Dokumente, E-Mail-Nachrichten, Fotos und social media , die wir generieren, sind alles Beispiele für unstrukturierte Daten.

Betrachtet man strukturierte Daten als ein Ende eines Kontinuums und unstrukturierte Daten als das andere Ende, so ist alles dazwischen halbstrukturierte Daten. Die Menge dieser Art von Daten wächst, angetrieben durch neue Tools wie Maschinelles Lernen (ML) und neue Datenformate wie JavaScript Open Notation (JSON).

Warum semistrukturierte Daten wichtig sind

Viele der Daten, die wir früher als unstrukturiert betrachteten, sollten besser als halbstrukturierte Daten behandelt werden. Im Gegensatz zu unstrukturierten Daten, die sich nur schwer auf ihren geschäftlichen Wert hin untersuchen lassen, sind halbstrukturierte Daten leichter zu erfassen, Anfrage und zu analysieren. Halbstrukturierte Daten, die durch ein benutzerdefiniertes Datenmodell unterstützt werden, können eine fundierte Entscheidungsfindung besser unterstützen und einen größeren geschäftlichen Wert generieren als unstrukturierte Daten.

Viele Unternehmen konzentrieren sich nicht mehr nur auf bestimmte Produkte oder Kunden, sondern erkennen, dass sie Teil eines oder mehrerer Netzwerke von Produkten und Dienstleistungen sind. Diese Änderung des Schwerpunkts führt zu einem Bedarf an business intelligence , der über das hinausgeht, was aus internen Datenquellen abgeleitet werden kann. Die Ergebnisse externer Datenquellen, die den Markt und die Position eines Unternehmens auf diesem Markt kennenlernen , liegen häufig in Form von halbstrukturierten Daten vor. Die Analyse von Datentrends ist unerlässlich, wenn ein Unternehmen von der Analyse dessen, was war, zur Gewinnung von Erkenntnis und zur Vorausschau auf das, was sein muss, übergehen will.

Die Analyse semistrukturierter Daten kann auch einen wichtigen Beitrag zum Management von Geschäftsprozessen leisten. Geschäftsprozesse werden häufig durch die Beschränkungen eingeschränkt, die sich aus der Datenerfassung und -analyse ergeben. In Verbindung mit halbstrukturierten Daten und zielgerichtetem Verhalten können die Geschäftsprozesse leichter an Märkte und sogar Marktsegmente angepasst werden und besser auf Kundenbedürfnisse und -bedingungen reagieren. Je mehr ein Unternehmen auf semistrukturierte Daten zugreifen und diese analysieren kann, desto mehr kann es seine Prozesse verfeinern.

Die besseren Erkenntnisse, die sich aus der Analyse neuer Datenquellen wie halbstrukturierter Daten ergeben, helfen Unternehmensleitern, effizientere Abläufe zu entwickeln und die Erfolgschancen strategischer Initiativen zu erhöhen. Diese Vorteile können zu neuen Wettbewerbsvorteilen führen.

Überlegungen zur Datenspeicherung

Mehrere Faktoren treiben den Bedarf an zusätzlicher Datenspeicherung und -verarbeitung in die Höhe. In der Business-to-Consumer-Welt (B2C) werden immer mehr digitale Geräte eingesetzt, um mit einem Unternehmen in Verbindung zu treten. Das bedeutet, dass mehr direkte Daten erfasst, gespeichert und analysiert werden müssen und dass es mehr Möglichkeiten gibt, sekundäre Daten zu erfassen. Feedback-Formulare, Umfragen und ähnliche Instrumente generieren zusätzliche gezielte Informationen. Alle diese Daten sind in der Regel halbstrukturiert.

Die meisten strukturierten Daten können mit einem relational database management system RDBMS) gespeichert, verwaltet und analysiert werden. Für einfache Daten mit einer Tabelle kann eine Tabellenkalkulation ausreichen. Unabhängig vom gewählten Verwaltungstool müssen Sie in der Lage sein, Datenmodelle zu erstellen, die mit dem Tabellenformat des Tools übereinstimmen. Da der Umfang und die Vielfalt der Geschäftsdaten zunehmen, wird es immer schwieriger, alle Daten in eine strukturierte, relationale Form zu bringen.

Erfahren Sie mehr über semistrukturierte Daten

Ein hybrides Cloud Data Warehouse wie Actian erleichtert die Arbeit mit semi-strukturierten Daten, indem es JSON-Daten nativ aufnimmt und in einer relationalen Datenbank unterstützt.

Über Actian Corporation

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