Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Ein kurzer Überblick

Kurz gesagt, strukturierte Daten sind quantitative, formatierte Daten, die in einem festen Schema gespeichert werden, während unstrukturierte Daten qualitative, unverarbeitete Daten sind, die in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden. Während strukturierte Daten in Form von Text und numerischen Werten, wie Namen, Adressen und Telefonnummern, vorliegen können, müssen unstrukturierte Daten nicht in einen festen Datensatz mit starren Schemaregeln passen. Es handelt sich also eher um Rich Media, Video, Audio oder große Textdateien, die nicht gut in Tabellen und Spalten passen. Die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten werden durch den Vergleich deutlicher, auf den wir später noch eingehen werden.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die sich an ein standardisiertes, festes Format halten. Strukturierte Daten bestehen aus festgelegten Datentypen innerhalb eines definierten Schemas, typischerweise innerhalb eines relationalen Datenbankmanagementsystems (RDBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder Microsoft SQL Server. In einem Data Warehouse können große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Datenspeichern, wie z.B. der Anwendung Ihres Unternehmens und der Salesforce-Instanz, gespeichert werden.

Vorteile von strukturierten Daten

Strukturierte Daten sind nach wie vor ein notwendiger Weg, um Daten zu sammeln und zu speichern, denn sie bieten mehrere Vorteile:

• Strukturierte Daten sind einfach zu verwenden und zu analysieren, weil die Benutzer wissen, welche Fragen sie stellen können und klare Erwartungen an die Antworten der Datenbank haben.
• Strukturierte Daten lassen sich einfacher mit nicht-technischen Nutzern teilen, was die Demokratisierung von Daten erleichtert. Mit SQL und den vielen darauf aufbauenden Business Intelligence-Tools können auch Nicht-Entwickler strukturierte Daten mit minimaler technischer Unterstützung visualisieren und analysieren.
• Das Einrichten, Sammeln und Speichern von strukturierten Datenbanken ist relativ einfach und kostengünstig, denn es gibt eine Vielzahl von RDBMS. Das Einrichten einer SQLite-Instanz erfordert beispielsweise nur wenig Zeit, Kosten und technisches Know-how.

Nachteile von strukturierten Daten

Trotz einiger eindeutiger Vorteile kann die Verwendung strukturierter Daten auch einige Herausforderungen mit sich bringen:

• Spätere Änderungen des Schemas können mit erheblichem Aufwand verbunden sein und erfordern zeitintensive Auswirkungsanalysen und riskante Migrationen.
• Der Versuch, Daten zu speichern, die in das Schema passen, ist möglich, aber die Daten müssen umgewandelt werden, oder das Schema muss geändert werden, um die Daten zu akzeptieren.
• Die strukturierte Datenmodellierung funktioniert gut, wenn es darum geht, einfache Informationen darzustellen, aber sie kann die Komplexität von Beziehungen in der realen Welt oft nicht erfassen. Strukturierte Daten eignen sich beispielsweise hervorragend für die Speicherung der grundlegenden Vertragsinformationen zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden, aber sie beschreiben möglicherweise nicht genau die vielen Arten von Interaktionen und Kommunikation zwischen dem Unternehmen, dem Kunden und seinen Produkten.

Was sind unstrukturierte Daten?

Bei unstrukturierten Daten handelt es sich um Informationen, die in ihrem ursprünglichen Format gespeichert sind und für die es keinen Zwang gibt, sie zu organisieren. Unstrukturierte Daten sind leicht zu erfassen und zu speichern, ohne dass sie einem vordefinierten Format entsprechen. Auf der einen Seite macht der Verzicht auf ein Schema das Speichern von Informationen viel einfacher, insbesondere von Daten, die sich nicht so einfach in Text und Zahlen übersetzen lassen, wie Video- und Audiodateien. Andererseits sind unstrukturierte Daten ohne diese strenge Formatierung nur schwer zu durchsuchen, zu filtern oder mit anderen Datensätzen zu kombinieren.

Vorteile von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten werden dank ihrer positiven Eigenschaften immer beliebter.

• Unstrukturierte Daten lassen sich schnell und einfach speichern, da die Daten nicht an ein Schema angepasst werden müssen. Unternehmen müssen keine Zeit und Mühe in die Erstellung eines Schemas und das Schreiben von Methoden zur Transformation von Daten in das Schema investieren.
• Das Speichern von Informationen in ihrem Rohformat ist relativ billig. Insbesondere mit Cloud-Speicher müssen Unternehmen keine großen Investitionen tätigen, um mit dem Sammeln und Speichern unstrukturierter Daten zu beginnen. Die Speicherung unstrukturierter Daten kann so schnell sein wie die Konfiguration eines s3-Buckets.
• Unstrukturierte Daten enthalten oft Informationen, die zu einem späteren Zeitpunkt nützlich sein können, für die es aber im Moment keine einfache Anwendung gibt. Sie können jedoch jederzeit entscheiden, wie Sie die Daten später verarbeiten und analysieren möchten.

Nachteile von unstrukturierten Daten

Selbst wenn unstrukturierte Daten kostengünstig gesammelt und gespeichert werden, können die damit verbundenen Kosten schnell steigen.

• Unstrukturierte Daten sind zwar leicht zu speichern, aber ihre Analyse erfordert Fachwissen. Normalerweise müssen Datenwissenschaftler ausgefeilte Methoden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden.
• Unstrukturierte Daten sind kostengünstig zu speichern, aber teuer in der Verarbeitung. Je mehr unstrukturierte Daten Ihr Unternehmen sammelt, desto mehr Rechenleistung benötigen Sie, um die Daten zu verarbeiten, bevor sie zur Analyse zur Verfügung stehen.
• Unstrukturierte Daten können sensible oder vertrauliche Daten enthalten, ohne dass es eine klare Möglichkeit gibt, diese Dateien zu identifizieren, zu klassifizieren und zu kennzeichnen. Die Einhaltung von Vorschriften wie der GDPR kann komplizierter werden, wenn Unternehmen Hilfe benötigen, um alle Stellen zu finden, an denen sensible Daten gespeichert sind.

Seite-an-Seite-Vergleich von strukturierten vs. unstrukturierten Daten

Diese Tabelle gibt einen Überblick über die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten:

Was sind halb-strukturierte Daten?

Halbstrukturierte Daten enthalten einige Aspekte von strukturierten Daten, die sie organisierbar, durchsuchbar und analysierbar machen, haben aber nicht die strengen Regeln von strukturierten Daten. Wie der Name schon sagt, liegen halbstrukturierte Daten zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Semi-strukturierte Daten können eine Organisation innerhalb einer Datei oder eines Dokuments beinhalten, aber die Speicherung erzwingt kein Schema.

Da sie Elemente von strukturierten und unstrukturierten Daten enthalten, können halbstrukturierte Daten in einem strukturierten Datensatz durch ein Format wie XML oder einen JSON-Blob erscheinen. Diese Datensätze sind immer noch über SQL durchsuchbar, erfordern aber eine erweiterte Syntax für die Abfrage. Neben modifizierten RDBMS können semistrukturierte Daten auch in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB gespeichert werden.

Best Practices für den Schutz von strukturierten und unstrukturierten Daten

Nachdem wir nun die Unterschiede zwischen diesen beiden Datentypen untersucht haben, lassen Sie uns einen Blick auf die besten Möglichkeiten werfen, beide zu schützen. Die Identifizierung und Klassifizierung strukturierter Daten ist relativ einfach. Sie können Zugriffskontrollen auf alle sensiblen Daten anwenden und überwachen, ob jemand die Daten bewegt, weitergibt oder verändert.

Unstrukturierte Daten hingegen sind schwieriger zu schützen. Sensible Daten können sich im nativen, nicht durchsuchbaren Format dieser Dateien verstecken, und ein Computerprogramm wird Schwierigkeiten haben, jede Instanz von persönlich identifizierbaren Informationen (PII ) oder andere Arten von sensiblen Daten zu suchen, zu markieren und zu kennzeichnen. Das Auffinden sensibler Daten in solchen Audio-, Video- oder großen Textdateien erfordert mehr Rechenressourcen und ist im Allgemeinen teurer.

Anstatt sich auf die traditionellen Markierungs- und Überwachungsmethoden zu verlassen, die bei strukturierten Daten üblich sind, ist es besser, wenn ein Unternehmen alle Datenänderungen und -bewegungen in beiden Arten überwacht. Wenn Ihnen eine Änderung oder Freigabe verdächtig vorkommt, können Sie nachforschen, um festzustellen, ob die Aktivität auf ein Verhalten zurückzuführen ist.

Zum Glück gibt es immer mehr Anwendungen, die sich dieser Herausforderung stellen. Künstliche und Business Intelligence-Tools können alle Datenbewegungen und -änderungen verfolgen. Durch die Überwachung aller Datenbewegungen können Sicherheitsteams potenziell schädliche Aktionen erkennen, bevor ein Leck zu einem Verstoß wird. Dieser Ansatz bringt auch mehr Nuancen in die Sicherheitspraktiken Ihres Unternehmens, die über die grundlegenden Zugriffskontrollen hinausgehen, was Benutzer frustrieren und sie dazu bringen kann, jegliche Schutzmaßnahmen zu umgehen.