Strukturierte vs. Unstrukturierte Daten: Unterschiede schaffen die Notwendigkeit für Parsing

Was sind strukturierte und unstrukturierte Daten

In der digitalen Informationsära werden jederzeit Daten generiert, und Unternehmen schaffen Wert durch die Analyse und Verarbeitung von Daten. Daher sind das Sammeln und Aufzeichnen von Daten sowie das Verarbeiten und Analysieren von Daten zwei wichtige Aufgaben im Geschäftsbetrieb. Im Prozess der Datensammlung begegnet man häufiger unstrukturierten Daten, deren Quellen und Formen vielfältig sind und die sich nur schwer klassifizieren oder einfach durchsuchen lassen. Eine effektive Datenaufnahme ist entscheidend für Organisationen, um Rohdaten effizient in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Im Prozess der Datenverarbeitung begegnet man häufiger strukturierten Daten, die eine klare Struktur, gut definierte Informationen aufweisen und sich leicht organisieren, durchsuchen und analysieren lassen. Daher ist die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten ein wichtiger Schritt für Unternehmen, um den Wert der Daten zu nutzen.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Daten, die in ein vordefiniertes Datenmodell oder Schema passen. Sie sind besonders nützlich für den Umgang mit diskreten, numerischen Daten wie finanziellen Transaktionen, Verkaufs- und Marketingzahlen sowie wissenschaftlichen Modellen.

Strukturierte Daten sind typischerweise quantitativ und so organisiert, dass sie leicht durchsuchbar sind. Dazu gehören gängige Typen wie Namen, Adressen, Kreditkartennummern, Telefonnummern, Sternebewertungen, Bankinformationen und andere Daten, die in relationalen Datenbanken mit SQL leicht abgefragt werden können.

Beispiele für strukturierte Daten in realen Anwendungen sind Flug- und Reservierungsdaten bei der Buchung eines Fluges sowie Kundenverhalten und -präferenzen in CRM-Systemen wie Salesforce. Sie eignen sich am besten für assoziierte Sammlungen diskreter, kurzer, nicht kontinuierlicher numerischer und textlicher Werte und werden für die Bestandskontrolle, CRM-Systeme und ERP-Systeme verwendet.

Strukturierte Daten werden in relationalen Datenbanken, Graphdatenbanken, räumlichen Datenbanken, OLAP-Würfeln und mehr gespeichert. Der größte Vorteil ist, dass sie einfacher zu organisieren, zu bereinigen, zu durchsuchen und zu analysieren sind, aber die Hauptschwierigkeit besteht darin, dass alle Daten in das vorgeschriebene Datenmodell passen müssen.

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind Daten ohne ein zugrunde liegendes Modell zur Erkennung von Attributen. Sie werden verwendet, wenn die Daten nicht in ein strukturiertes Datenformat passen, wie z.B. Videoüberwachung, Unternehmensdokumente und Beiträge in sozialen Medien.

Beispiele für unstrukturierte Daten umfassen eine Vielzahl von Formaten wie E-Mails, Bilder, Videodateien, Audiodateien, Beiträge in sozialen Medien, PDFs und mehr. Etwa 80-90 % der Daten sind unstrukturiert, was bedeutet, dass sie ein enormes Potenzial für einen Wettbewerbsvorteil bieten, wenn Unternehmen sie nutzen können.

Beispiele für unstrukturierte Daten in realen Anwendungen sind Chatbots, die Textanalysen durchführen, um Kundenfragen zu beantworten und Informationen bereitzustellen, sowie Daten, die verwendet werden, um Veränderungen am Aktienmarkt für Investitionsentscheidungen vorherzusagen. Unstrukturierte Daten eignen sich am besten für assoziierte Sammlungen von Daten, Objekten oder Dateien, bei denen die Attribute variieren oder unbekannt sind, und werden mit Präsentations- oder Textverarbeitungssoftware und -tools zum Anzeigen oder Bearbeiten von Medien verwendet. Unstrukturierte ergänzende Dienstdaten, wie z.B. Beiträge in sozialen Medien und Kundenfeedback, können wertvolle Einblicke bieten, wenn sie in strukturierte Formate umgewandelt werden.

Sie werden typischerweise in Data Lakes, NoSQL-Datenbanken, Data Warehouses und Anwendungen gespeichert. Der größte Vorteil unstrukturierter Daten ist die Fähigkeit, Daten zu analysieren, die sich nicht leicht in strukturierte Daten umformen lassen, aber die Hauptschwierigkeit besteht darin, dass sie schwer zu analysieren sein können. Die Hauptanalysetechnik für unstrukturierte Daten variiert je nach Kontext und den verwendeten Tools.

Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Vorteile strukturierter Daten und Nachteile unstrukturierter Daten

Strukturierte Daten bieten den Vorteil, dass sie leicht durchsuchbar sind und für maschinelles Lernen verwendet werden können, was sie für Unternehmen und Organisationen zugänglich macht, um Daten zu interpretieren. Es gibt auch mehr Tools zur Analyse strukturierter Daten als unstrukturierter Daten. Auf der anderen Seite erfordert unstrukturierte Daten, dass Datenwissenschaftler über Fachkenntnisse in der Vorbereitung und Analyse der Daten verfügen, was andere Mitarbeiter in der Organisation daran hindern könnte, darauf zuzugreifen. Darüber hinaus sind spezielle Tools erforderlich, um mit unstrukturierten Daten umzugehen, was zu ihrer mangelnden Zugänglichkeit beiträgt.

Analyse strukturierter Daten vs. Analyse unstrukturierter Daten

Die Analyse strukturierter Daten ist typischerweise einfacher, da die Daten streng formatiert sind, was die Verwendung von Programmierlogik zur Suche und Lokalisierung spezifischer Dateneinträge sowie zum Erstellen, Löschen oder Bearbeiten von Einträgen ermöglicht. Dies macht die Automatisierung des Datenmanagements und die Analyse strukturierter Daten effizienter. Im Gegensatz dazu hat die Analyse unstrukturierter Daten keine vordefinierten Attribute, was die Suche und Organisation erschwert. Die Analyse unstrukturierter Daten erfordert oft komplexe Algorithmen zur Vorverarbeitung, Manipulation und Analyse, was eine größere Herausforderung im Analyseprozess darstellt. Die Analyse unstrukturierter ergänzender Dienstdaten erfordert oft fortgeschrittene Parsing-Techniken, um bedeutungsvolle Informationen zu extrahieren.

Datenmanagement strukturierter Daten vs. Datenmanagement unstrukturierter Daten

Das Management strukturierter Daten ist aufgrund ihrer organisierten und vorhersehbaren Natur in der Regel effizienter. Computer, Datenstrukturen und Programmiersprachen können strukturierte Daten leichter verstehen, was zu minimalen Herausforderungen bei ihrer Nutzung führt. Im Gegensatz dazu stellt das Management unstrukturierter Daten zwei wesentliche Herausforderungen dar: Speicherung, da das Management unstrukturierter Daten typischerweise mit größeren Verarbeitungsanforderungen konfrontiert ist als das Management strukturierter Daten, und Analyse, da das Management unstrukturierter Daten nicht so unkompliziert ist wie die Analyse strukturierter Daten. Um unstrukturierte Daten zu verstehen und zu verwalten, müssen Computersysteme sie zunächst in verständliche Komponenten zerlegen, was ein komplexerer Prozess ist.

Zusammenfassung der Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Strukturierte Daten sind definiert und durchsuchbar, einschließlich Daten wie Daten, Telefonnummern und Produkt-SKUs. Dies macht es einfacher, sie zu organisieren, zu bereinigen, zu durchsuchen und zu analysieren im Vergleich zu unstrukturierten Daten, die alles andere umfassen, was schwieriger zu kategorisieren oder zu durchsuchen ist, wie Fotos, Videos, Podcasts, Beiträge in sozialen Medien und E-Mails. Ein Satz zur Erklärung des Unterschieds zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten: Der Großteil der Daten in der Welt ist unstrukturiert, aber die einfache Verwaltung und Analyse strukturierter Daten verschafft ihnen einen erheblichen Vorteil in Anwendungen, in denen Daten ordentlich organisiert und schnell abgerufen werden können.

Beispiele für strukturierte und unstrukturierte Daten

Beispiele für strukturierte Daten

• Daten und Zeiten: Daten und Zeiten folgen einem spezifischen Format, was es Maschinen erleichtert, sie zu lesen und zu analysieren. Zum Beispiel kann ein Datum als YYYY-MM-DD strukturiert werden, während eine Zeit als HH:MM:SS strukturiert werden kann.

• Kundennamen und Kontaktdaten: Wenn Sie sich für einen Dienst anmelden oder ein Produkt online kaufen, werden Ihr Name, Ihre E-Mail-Adresse, Telefonnummer und andere Kontaktdaten in strukturierter Weise gesammelt und gespeichert.

• Finanztransaktionen: Finanztransaktionen wie Kreditkartentransaktionen, Bankeinzahlungen und Überweisungen sind alles Beispiele für strukturierte Daten. Jede Transaktion enthält spezifische Informationen in Form einer Seriennummer, eines Transaktionsdatums, des Betrags und der beteiligten Parteien.

• Aktieninformationen: Aktieninformationen wie Aktienkurse, Handelsvolumina und Marktkapitalisierung sind ein weiteres Beispiel für strukturierte Daten. Diese Informationen sind systematisch organisiert und werden in Echtzeit aktualisiert.

• Geolokalisierung: Geolokalisierungsdaten, einschließlich GPS-Koordinaten und IP-Adressen, werden häufig in verschiedenen Anwendungen verwendet, von Navigationssystemen bis hin zu standortbasierten Marketingkampagnen.

Beispiele für unstrukturierte Daten

• E-Mails: E-Mails gehören zu den beliebtesten Beispielen unstrukturierter Daten, die wir täglich für geschäftliche oder persönliche Zwecke verwenden.

• Textdateien: Beispiele für unstrukturierte Daten sind Textverarbeitungsdateien, Tabellenkalkulationen, PDF-Dateien, Berichte und Präsentationen.

• Websites: Inhalte von Websites wie YouTube, Instagram und Flickr gelten als Beispiele für unstrukturierte Daten.

• Soziale Medien: Daten, die von sozialen Medienplattformen wie Facebook, Twitter und LinkedIn generiert werden, sind Beispiele für unstrukturierte Daten.

• Medien: Digitale Bilder, Audioaufnahmen und Videos stellen eine große Menge an nicht-textuellen Daten in unstrukturierter Form dar, die als Beispiele für unstrukturierte Daten betrachtet werden können.

Techniken zur Analyse strukturierter Daten

• SQL-Abfragen: Strukturierte Daten können effizient mit SQL (Structured Query Language) abgefragt werden, was eine schnelle Abfrage und Manipulation von in relationalen Datenbanken gespeicherten Daten ermöglicht.

• Data Warehousing: Strukturierte Daten können in Data Warehouses gespeichert werden, die Daten aus mehreren Quellen integrieren und komplexe Abfragen und Analysen unterstützen.

• Maschinenlernalgorithmen: Algorithmen können strukturierte Daten leicht verarbeiten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Strukturierte Daten sind leicht verständlich und manipulierbar, was sie für eine breite Benutzergruppe zugänglich macht. Strukturierte Daten ermöglichen eine effiziente Speicherung, Abfrage und Analyse, was die Entscheidungsfindungsprozesse beschleunigt. Systeme für strukturierte Daten können skaliert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten, und gewährleisten, dass die Leistung hoch bleibt, während die Daten wachsen.

Techniken zur Analyse unstrukturierter Daten

• Natural Language Processing (NLP): NLP-Techniken werden verwendet, um Textdaten zu analysieren und bedeutungsvolle Informationen und Erkenntnisse aus großen Mengen unstrukturierter Texte zu extrahieren.

• Maschinenlernen: Maschinenlernalgorithmen können trainiert werden, um Muster in unstrukturierten Daten, wie Bildern oder Audiodateien, zu erkennen.

• Data Lakes: Unstrukturierte Daten können in Data Lakes gespeichert werden, die die Speicherung von Rohdaten in ihrem nativen Format ermöglichen, bis sie für die Analyse benötigt werden.

Anhand der Beispiele für Techniken zur Analyse unstrukturierter Daten ist die Analyse unstrukturierter Daten komplexer und erfordert spezialisierte Tools und Techniken. Die Verarbeitung unstrukturierter Daten erfordert oft erhebliche Rechenressourcen und Speicherkapazitäten. Unstrukturierte Daten können Inkonsistenzen, Fehler oder irrelevante Informationen enthalten, was es schwierig macht, die Datenqualität sicherzustellen. Die Optimierung der Datenaufnahme kann die Fähigkeit einer Organisation erheblich verbessern, große Datenmengen zu verwalten und zu analysieren.

Beispiele für die Notwendigkeit, unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln

• Kundenfeedback-Analyse: Die Umwandlung von Kundenbewertungen und Feedback aus unstrukturiertem Text in strukturierte Daten ermöglicht es Unternehmen, Sentimentanalysen durchzuführen und Trends in der Kundenzufriedenheit zu identifizieren.

• Krankenakten: Die Strukturierung unstrukturierter medizinischer Aufzeichnungen, wie z.B. Arztberichte und Bildgebungsberichte, ermöglicht eine bessere Integration mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und verbessert die Patientenversorgung.

• Compliance und Berichterstattung: Der Prozess der Datenaufnahme umfasst das Extrahieren, Laden und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen in ein für die Analyse geeignetes Format. Organisationen müssen möglicherweise unstrukturierte Daten in strukturierte Formate umwandeln, um regulatorischen Anforderungen zu entsprechen und eine genaue Berichterstattung zu ermöglichen.

• Marktforschung: Die Umwandlung unstrukturierter Daten aus Umfragen und Fokusgruppen in strukturierte Daten hilft bei der Analyse von Markttrends und Verbraucher Verhalten.

Wie AnyParser unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln kann

AnyParser, entwickelt von CambioML, ist ein leistungsstarkes Dokumentenparsing-Tool, das darauf ausgelegt ist, Informationen aus verschiedenen unstrukturierten Datenquellen wie PDFs, Bildern und Diagrammen zu extrahieren und in strukturierte Formate umzuwandeln. Es nutzt fortschrittliche Vision Language Models (VLMs), um eine hohe Genauigkeit und Effizienz bei der Datenextraktion zu erreichen.

Hauptmerkmale

• Präzision: Extrahiert Text, Zahlen und Symbole genau, während das ursprüngliche Layout und Format beibehalten wird.

• Datenschutz: Verarbeitet Daten lokal, um den Schutz der Privatsphäre der Benutzer und sensibler Informationen zu gewährleisten.

• Konfigurierbarkeit: Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Extraktionsregeln und Ausgabeformate zu definieren.

• Unterstützung für mehrere Quellen: Unterstützt die Extraktion aus verschiedenen unstrukturierten Datenquellen, einschließlich PDFs, Bildern und Diagrammen.

• Strukturierte Ausgabe: Wandelt extrahierte Informationen in strukturierte Formate wie Markdown, CSV oder JSON um.

Schritte zum Parsen unstrukturierter Daten mit AnyParser

1. Laden Sie Ihr Dokument hoch: Beginnen Sie damit, Ihre unstrukturierte Datendatei (z.B. PDF, Bild) über die Weboberfläche von AnyParser hochzuladen. Sie können Ihre Datei per Drag & Drop hochladen oder einen Screenshot für eine schnelle Verarbeitung einfügen.

2. Wählen Sie Extraktionsoptionen aus: Wählen Sie die Art der Daten aus, die Sie extrahieren möchten. Wenn Sie beispielsweise Tabellen aus einem PDF extrahieren müssen, wählen Sie die Option "Nur Tabelle".

3. Verarbeiten Sie das Dokument: Die API-Engine von AnyParser verarbeitet das Dokument und erkennt und extrahiert die erforderlichen Informationen genau. Das Tool verwendet fortschrittliche VLM-Techniken, um relevante Datenpunkte zu identifizieren und in ein strukturiertes Format umzuwandeln.

4. Vorschau und Überprüfung: Überprüfen Sie die extrahierten Daten mit der Vorschaufunktion von AnyParser. Vergleichen Sie die ursprüngliche Extraktion mit dem Originaldokument, um die Genauigkeit sicherzustellen.

5. Herunterladen oder Exportieren: Wenn Sie mit der Extraktion zufrieden sind, laden Sie die strukturierte Datendatei (z.B. CSV, Excel) herunter oder exportieren Sie sie direkt an Plattformen wie Google Sheets zur weiteren Analyse.

Vorteile der Verwendung von AnyParser

• Effizienz und Genauigkeit: Automatisiert Datenextraktionsaufgaben, reduziert manuellen Aufwand und minimiert Fehler.

• Datensicherheit: Stellt sicher, dass sensible Informationen lokal verarbeitet werden und den Datenschutzstandards entsprechen.

• Flexible Anpassung: Benutzer können Extraktionsparameter und Ausgabeformate an spezifische Bedürfnisse anpassen.

• Verbesserter analytischer Fokus: Vereinfacht die Datenextraktion, sodass Fachleute sich auf wertvollere Analysen konzentrieren können.

Anwendungen

• KI-Ingenieure: Extrahieren Sie Text- und Layoutinformationen aus PDFs, um KI-Modelle zu entwickeln und zu trainieren.

• Finanzanalysten: Extrahieren Sie numerische Daten aus PDF-Tabellen für eine genaue Finanzanalyse.

• Datenwissenschaftler: Verarbeiten Sie große Mengen unstrukturierter Dokumente, um Erkenntnisse und Trends zu entdecken.

• Unternehmen: Automatisieren Sie die Verarbeitung und Analyse verschiedener Dokumente, wie Verträge und Berichte, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Durch die Nutzung von AnyParser können Benutzer komplexe unstrukturierte Daten in strukturierte, bearbeitbare Dateien umwandeln und nahtlos in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um die Datenanalyse und -verwaltung zu verbessern.

Fazit

Im digitalen Zeitalter ist die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Formate mit Tools wie AnyParser entscheidend für Unternehmen, um Erkenntnisse zu gewinnen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. AnyParser kann verwendet werden, um unstrukturierte ergänzende Dienstdaten zu parsen, was die Integration in Business-Intelligence-Systeme erleichtert. Durch die Optimierung dieses Prozesses können Organisationen das volle Potenzial ihrer Daten effizient nutzen und bessere Entscheidungen treffen sowie strategische Planungen vorantreiben.