Strukturierte Daten Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem Standardformat organisiert sind, sodass sie für Menschen und auch für Maschinen leicht zugänglich und verständlich sind. Strukturierte Daten werden normalerweise mithilfe eines klar definierten Schemas organisiert, das die Beziehung zwischen den verschiedenen Datenfeldern definiert. Da strukturierte Daten gut organisiert sind, ist das Suchen, Abfragen und Analysieren mit verschiedenen Tools und Techniken ganz einfach. Kundendaten wie Namen, Adressen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen sind Beispiele für strukturierte Daten.
- Was sind Beispiele für strukturierte Daten?
- Welche KI-Möglichkeiten gibt es für strukturierte Daten?
- Wie kann HPE bei strukturierten Daten helfen?
Was sind Beispiele für strukturierte Daten?
- Relationale Datenbanken und Tabellenkalkulationen enthalten strukturierte Daten in Zeilen und Spalten. Das Speichern, Zugreifen und Analysieren ist unkompliziert. Kunden-, Finanz- und Personaldaten werden in Feldern wie Namen, Transaktionsbeträgen und Berufsbeschreibungen gespeichert. Diese Anordnung vereinfacht die Datenabfrage und -analyse.
- Im Gesundheitswesen werden strukturierte Daten verwendet, um Patienteninformationen, Krankenakten, Medikamente usw. aufzuzeichnen. Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen nutzen sie, um Lagerbestände, Verkaufstransaktionen und Produktdetails zu verfolgen. Eine Datenbank kann auch Produkt-ID, Name, Preis, Lagerbestand und Lieferanteninformationen enthalten. Die Webanalyse verwendet diese strukturierten Daten, um Website-Besuche, Absprungraten, Conversion-Raten und Session-Dauern zu verfolgen.
- Im Internet der Dinge (IoT) erfassen Sensoren auf geordnete Art und Weise Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Standortkoordinaten und Zeitstempel. SQL fragt diese Daten in Datenbanken ab und analysiert sie. Unternehmen können mit strukturierten Daten problemlos Berichte erstellen, Analysen durchführen und datenorientierte Entscheidungen treffen.
Welche KI-Möglichkeiten gibt es für strukturierte Daten?
Zu den Möglichkeiten der KI zur Verbesserung strukturierter Datenanalyse, -verwaltung und -nutzung gehören:
- Vorausschauende Analyse: Regressions- und Klassifizierungsmodelle des maschinellen Lernens können anhand strukturierter Daten Kaufmuster, Lagerbedarf und Finanzergebnisse von Kunden vorhersagen.
- Datenbereinigung und Qualitätsverbesserung: Die künstliche Intelligenz kann Fehler, Inkonsistenzen und fehlende Werte in strukturierten Daten automatisch finden und beheben und so die Datenqualität und Entscheidungsfindung verbessern.
- Automatisierung der Datenverarbeitung: Maschinelles Lernen und Robotic Process Automation können die Dateneingabe, -kategorisierung und -integration aus zahlreichen Quellen automatisieren, was Zeit spart und die betriebliche Effizienz verbessert.
- Bessere Einblicke und Mustererkennung: KI kann strukturierte Daten clustern und klassifizieren, um verborgene Muster und Erkenntnisse aufzudecken. So können Unternehmen datenorientierte Entscheidungen treffen, Abläufe optimieren und neue Möglichkeiten entdecken.
- Individualisierung und Beratung: KI kann strukturierte Daten wie Benutzerpräferenzen und -verhalten verwenden, um E-Commerce-Produktvorschläge und Streaming-Inhalte zu personalisieren.
- Betrugserkennung und Risikomanagement: Durch die Analyse strukturierter Daten in Echtzeit kann die künstliche Intelligenz Finanzbetrug und Anomalien bei Versicherungsansprüchen erkennen und verhindern.
Wie kann HPE bei strukturierten Daten helfen?
HPE bietet eine Vielzahl von Produkten und Services für strukturierte Daten, darunter:
- HPE Alletra Storage MP B10000: Eine moderne Datenspeicherlösung. Einer der branchenweit ersten disaggregierten Scale-Out Block Storage mit garantierter 100-prozentiger Datenverfügbarkeit mit einer disaggregierten Scale-Out-Blockspeicherarchitektur, die ein vereinfachtes Cloud-Erlebnis, effiziente Skalierung und garantierte 100-prozentige Datenverfügbarkeit bietet.
- HPE AIOps mit Data Services Cloud Console: Eine einheitliche Management-Steuerungsebene, die KI-gestützte vorausschauende Analyse zur Verwaltung und Optimierung strukturierter Daten umfasst. HPE AIOps unterstützt Unternehmen dabei, die Zuverlässigkeit, Leistung und Effizienz ihrer Datenspeichersysteme sicherzustellen, indem es potenzielle Probleme proaktiv identifiziert und löst.
- HPE GreenLake: Ein flexibler Cloud-Service zum Speichern und Verwalten strukturierter Daten, der Hybrid Cloud-Umgebungen unterstützt und das Datamanagement über lokale und Cloud-basierte Systeme hinweg optimiert. HPE bietet auch Storage-as-a-Service an, bei dem Kunden über HPE GreenLake Flex nur für das bezahlen, was sie nutzen.
Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten
Merkmale | Strukturierte Daten | Unstrukturierte Daten |
|---|---|---|
| Definition | Organisierte Informationen, die in einem vordefinierten Format gespeichert sind (z. B. Tabellen) | Informationen ohne vordefiniertes Format oder Struktur |
| Schema | Folgt einem festen Schema (z. B. Datenbanktabellen mit Zeilen/Spalten) | Kein festes Schema; Daten werden in ihrem nativen Format gespeichert |
| Datenspeicher | Gespeichert in relationalen Datenbanken (z. B. SQL-Datenbanken) | Gespeichert in Data Lakes, NoSQL-Datenbanken oder Dateisystemen |
| Durchsuchbarkeit | Einfache Suche mit Abfragesprachen wie SQL | Erfordert erweiterte Tools wie KI, NLP oder Suchmaschinen zur Analyse |
| Beispiele | Namen, Daten, Adressen, Finanztransaktionen | E-Mails, Videos, Bilder, Social-Media-Beiträge, Audiodateien |
| Anwendungsfälle | Berichterstellung, Analyse, Geschäftsbetrieb und Transaktionssysteme | Stimmungsanalyse, Bilderkennung, Big Data-Analyse |
| Analysekomplexität | Einfach und problemlos | Komplex; erfordert spezielle Tools und Techniken |
