Umfrangreiche Studie zu den Verbrauchertrends 2020

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Veröffentlicht 20. August 2019

Was sind strukturierte Daten?

Was sind strukturierte Daten und was können Sie mit ihnen machen?

In diesem Blogpost zeigen wir auf, was strukturierte Daten sind, stellen Beispiele vor, erklären, was Sie damit machen können und sprechen abschließend darüber, warum es eine gute Idee ist, diese mit unstrukturierten Daten zu kombinieren.

Strukturierte Daten definieren

In unserem neuen Guide bringen wir strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen. Wir definieren strukturierte Daten so:

Strukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die so formatiert sind, dass das Extrahieren von Insights einfach ist. Die Daten befinden sich häufig in einer Datenbank. Sie sind bereits geordnet und aufgeteilt, was die Analyse erleichtert.

Das Formatieren ist ein Kernstück der strukturierten Daten: Hinter jedem Feld verbergen sich bestimmte Regeln (ist es zum Beispiel ein Datum? Eine Währung? Eine Prozentzahl?).

Lange waren strukturierte Daten die vorherrschende Art und Weise wie Daten gelagert werden, da es mit den zur Verfügung stehenden Technologien am einfachsten gelesen werden konnte. Aber mit der Zeit nehmen unstrukturierte Daten einen immer größeren Teil der Analysen an, die Unternehmen durchführen und es kommen immer mehr Softwarelösungen auf den Markt, die diese Analysen unterstützen.

Beispiele von strukturierten Daten

Hier sind einige Beispiele, wie strukturierte Daten aussehen können:

  • Das Ergebnis von Multiple-Choice-Fragebögen
  • Verkaufsdaten, die auf einheitliche Weise erfasst wurden
  • Kundenkontaktinformationen (falls auf einheitliche Weise erfasst)
  • Bereits vorhandene Datensätze, die bereits konsistent formatiert sind

Mit strukturierten Daten arbeiten

Das Beste an strukturierten Daten ist, dass sie sofort analysiert werden können und dass die Analyse einfach durchgeführt werden kann im Vergleich mit unstrukturierten Daten.

Wie der Name bereits andeutet, erscheinen die Daten auf eine einheitliche Art und Weise in einem ordentlichen Paket, die der Analyst einfach durchsuchen und bearbeiten kann.

Beispielsweise ist es sehr einfach, strukturierte Daten numerisch, alphabetisch oder nach Datum zu sortieren, da Sie wissen, dass die Daten in einem bestimmten Bereich diesem Format entsprechen. Das ist nicht der Fall mit unstrukturierten Daten, da ein Feld aus allen möglichen Datentypen bestehen kann (Zahlen, Buchstaben, Emojis, Fotos oder ein Mix aus allen).

Hier ist ein kurzer Überblick über die Vor- und Nachteile:

Strukturierte Daten: Die Vor- und Nachteile

Positiv Negativ
Einfach zu analysieren (im Vergleich zu unstrukturierten Daten), da weniger Aufbereitung notwendig ist Das Leben passt nicht immer in ordentliche, einheitliche Kästchen: Die Dinge, die Sie auf eine strukturierte Art und Weise erfassen können, sind begrenzt
Computer können problemlos strukturierte Daten lesen und bearbeiten, da diese Anwendung seit geraumer Zeit besteht

Alternative Datensätze zusammenbringen

Wir sind darauf eingegangen, wie toll strukturierte Daten sind, aber wir sind nicht auf unstrukturierte Daten eingegangen.

Das sind die Art von Daten, die nicht einfach durchsucht werden können und viel mehr Aufarbeitung benötigen. Das heißt aber nicht, dass diese Daten nicht wertvoll sind.

Klicken Sie hier, um mehr über unstrukturierte Social-Media-Daten herauszufinden oder lesen Sie unseren neuen Guide und finden Sie heraus, warum es von Vorteil ist, strukturierte und unstrukturierte Datensätze zusammenzubringen.

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Strukturierte und unstrukturierte Daten zusammenbringen

Wir erläutern, warum und wie Analysten sich die Vorteile beider Datentypen zunutze machen sollten.

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