Strukturierte Daten

Strukturierte Daten beziehen sich auf Informationen, die in einer festgelegten Form organisiert sind, wodurch sie leicht von Datenbankmanagementsystemen gespeichert, abgefragt und analysiert werden können. Diese Art von Daten folgt einem klaren Schema, das die Art, das Format und die Beziehung der Daten innerhalb der Datenbank definiert. Typische Beispiele für strukturierte Daten sind:

• Tabellen in relationalen Datenbanken, wo jede Zeile einen Datensatz repräsentiert und jede Spalte eine bestimmte Information (ein Attribut oder Feld) dieses Datensatzes.
• CSV-Dateien (Comma-Separated Values), wo jede Zeile einen Datensatz darstellt und die Spalten durch Kommas getrennt sind.
• Online-Formulardaten, die in klar definierten Feldern gesammelt werden, wie z.B. Name, Adresse, Telefonnummer etc.

Das Schlüsselelement strukturierter Daten ist, dass sie leicht von Computern verstanden und verarbeitet werden können, da das Format und die Bedeutung der Daten durch das Schema festgelegt sind. Dies erleichtert Suchvorgänge, Datenabfragen, Analysen und andere automatisierte Verarbeitungen.

Strukturierte Daten spielen eine zentrale Rolle in traditionellen Datenbankanwendungen, wie z.B. in Kundenbeziehungsmanagement-Systemen (CRM), Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP) und anderen, wo die Beziehungen zwischen den Daten klar definiert und entscheidend für die Datenintegrität sind.

Im Kontext von Big Data und fortgeschrittenen Datenanalyseverfahren können strukturierte Daten zusammen mit unstrukturierten und semi-strukturierten Daten verwendet werden, um umfassendere Einblicke in Daten zu erhalten. Jedoch erfordern unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten oft zusätzliche Verarbeitungsschritte, um sie für die Analyse nutzbar zu machen.