Strukturierte Daten

Was zeichnet strukturierte Daten aus?

Klar definiert und hochorganisiert: Das feste Korsett

Strukturierte Daten sind wie ein perfekt sortierter Aktenschrank oder eine gut geführte Excel-Tabelle: Jede Information hat ihren festen Platz und ist eindeutig definiert. Das Kernmerkmal ist ein festes Schema, das wie ein Bauplan vorgibt, wie die Daten aufgebaut sind. Meistens bedeutet das:

• Tabellarische Form: Daten sind in Zeilen (Datensätze) und Spalten (Attribute oder Felder) angeordnet.
• Vordefinierte Datentypen: Für jede Spalte ist genau festgelegt, welche Art von Daten sie enthalten darf – zum Beispiel Text (String), ganze Zahlen (Integer), Kommazahlen (Float) oder ein Datum. So steht in der Spalte "Preis" immer eine Zahl und kein Text.

Eindeutige Beziehungen und typische Beispiele

Innerhalb eines Datensatzes (einer Zeile) stehen die einzelnen Datenfelder in einer klaren Beziehung zueinander. In einer Kund:innentabelle gehören beispielsweise Vorname, Nachname, Straße und Postleitzahl eindeutig zu einer bestimmten Kund:innennummer.

Beispiel: Produktdatenbank eines Online-Shops. Jedes Produkt (eine Zeile) enthält folgende Attribute:

• ProduktNr – eindeutiger Identifikator (Datentyp: Zahl)
• Produktname (Datentyp: Text)
• Preis (Datentyp: Kommazahl)
• Kategorie (Datentyp: Text)

Diese strukturierte Form macht die Daten nicht nur für Menschen gut lesbar, sondern vor allem für Computerprogramme effizient verarbeitbar.

Warum sind strukturierte Daten so nützlich und wo liegen die Hürden?

Die Stärken strukturierter Daten: Analyse und Verarbeitung leicht gemacht

Die klare Organisation strukturierter Daten bringt erhebliche Vorteile, besonders wenn es um deren Analyse und Verarbeitung geht:

• Einfache Abfragbarkeit: Dank des festen Schemas lassen sich strukturierte Daten sehr effizient durchsuchen, filtern und sortieren. Eine Datenbankabfrage wie "Zeige alle Kund:innen aus Postleitzahlbereich 7xxxx, die im letzten Monat etwas bestellt haben" ist schnell ausgeführt.
• Konsistenz und Vergleichbarkeit: Da alle Datensätze demselben Schema folgen und die Datentypen vordefiniert sind, ist eine hohe Datenkonsistenz gewährleistet. Dies macht es einfach, verschiedene Datensätze miteinander zu vergleichen oder statistische Auswertungen durchzuführen. Beispielsweise lassen sich die Umsätze verschiedener Produktkategorien direkt vergleichen, da die Preisinformationen einheitlich gespeichert sind.
• Eignung für algorithmische Verarbeitung und maschinelles Lernen: Viele Algorithmen, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, sind darauf ausgelegt, strukturierte Daten als Eingabe zu verwenden. Die klaren Spalten (Features) und Zeilen (Datenpunkte) ermöglichen es Modellen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Ein Online-Shop könnte beispielsweise strukturierte Kaufhistorien nutzen, um personalisierte Produktempfehlungen für seine Kund:innen zu generieren.

Die Kehrseite der Medaille: Herausforderungen bei strukturierten Daten

Obwohl strukturierte Daten viele Vorteile bieten, gibt es auch einige Hürden:

• Mangelnde Flexibilität bei Schemaänderungen: Das feste Schema, das einerseits ein Vorteil ist, kann andererseits hinderlich sein. Möchte man nachträglich ein neues Datenfeld hinzufügen (z.B. "Lieblingsfarbe" in einer Kund:innendatenbank), kann dies bei großen Datenmengen aufwendige Anpassungen an der Datenbankstruktur erfordern – wie ein Umbau im gut sortierten Aktenschrank.
• Schwierigkeiten bei der Integration heterogener Datenquellen: Wenn Daten aus verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Strukturen zusammengeführt werden sollen (z.B. bei einer Firmenfusion), ist der Aufwand oft hoch. Es muss genau definiert werden, wie die unterschiedlichen Schemata in ein gemeinsames, einheitliches Modell überführt werden können – ein echtes Puzzlespiel.
• Initialer Aufwand für die Datenmodellierung: Bevor strukturierte Daten erfasst werden können, ist eine sorgfältige Planung des Datenmodells notwendig. Es muss genau überlegt werden, welche Informationen in welchen Feldern und mit welchen Datentypen gespeichert werden sollen. Wird hier am Anfang nicht sauber gearbeitet (z.B. wird eine Postleitzahl als Zahl statt als Text definiert, was Probleme mit führenden Nullen verursachen kann), kann das später zu Fehlern führen.

Lernziele

• die Vorteile strukturierter Daten für die Datenanalyse und -verarbeitung interpretieren, indem die einfache Abfragbarkeit, Konsistenz und Vergleichbarkeit sowie die Eignung für algorithmische Verarbeitung und maschinelles Lernen erläutert werden.
• die charakteristischen Merkmale strukturierter Daten erklären, indem deren feste Schemata, vordefinierte Datentypen und klare Beziehungen zwischen Datenfeldern beschrieben werden.
• die Herausforderungen und potenziellen Nachteile bei der Arbeit mit strukturierten Daten erklären, indem Aspekte wie mangelnde Flexibilität bei Schemaänderungen, Schwierigkeiten bei der Integration heterogener strukturierter Datenquellen und der initiale Aufwand für die Datenmodellierung diskutiert werden.