Lesezeit: 5 Minuten | Veröffentlicht: 8. Oktober 2025
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?
- 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. Unternehmen, die mit riesigen Datenmengen arbeiten, können ihre Analysen verbessern, Zeit sparen und ihre Betriebseffizienz steigern.
- 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, wodurch Einzelhandelsunternehmen ihre Effizienz und ihren Wert steigern sowie gezielte Marketingmöglichkeiten identifizieren können.
- Betrugserkennung und Risikomanagement: Durch die Analyse strukturierter Daten in Echtzeit kann die künstliche Intelligenz Finanzbetrug und Anomalien bei Versicherungsansprüchen erkennen und verhindern – ein enormer Vorteil für Finanzinstitute und Gesundheitsdienstleister.
Wie kann HPE bei strukturierten Daten helfen?
HPE bietet Vorteile, wo die Konkurrenz hinter den Erwartungen zurück bleibt, und bietet eine Vielzahl von Produkten und Services für strukturierte Daten, darunter:
- HPE Alletra Storage MP B10000: Eine moderne Datenspeicherlösung.
- Das erste disaggregierte, Scale-Out Block und File Storage System, das eine unabhängige Skalierung von Leistung und Kapazität bietet, die zu 40 % niedrigeren Gesamtbetriebskosten und 45 % geringerem Stromverbrauch, einer vereinfachten Cloud-Erfahrung, effizienter Skalierung und garantierter 100-prozentiger Datenverfügbarkeit mit branchenführenden SLAs für unternehmenskritische Anwendungen als Standardfunktion führt.
- KI-basierte Ransomware-Erkennung und -Wiederherstellung in Echtzeit, abgesichert durch eine Cyber-Resilienz-Garantie, wodurch Datenverlust und Ausfallzeiten erheblich reduziert werden.
- Bis zu 30 % Kostensenkung durch eine kostenlose Controller-Aktualisierung für sich entwickelnde Workloads, die unterbrechungsfreie Upgrades der Daten vor Ort ermöglicht, sodass Sie vorhandenen Datenspeicher nicht neu kaufen müssen.
- 99 % Zeitersparnis im Betrieb durch intelligente Self-Service-Bereitstellung sowie Verwaltung und Schutz von Workloads vor Ort und in der Public Cloud über eine einzige Cloud Console.
- HPE AIOps mit Data Services Cloud Console (DSCC): Eine einheitliche Management-Steuerungsebene, die KI-gestützte vorausschauende Analyse zur Verwaltung und Optimierung des Speicherbetriebs umfasst. HPE AIOps unterstützt Unternehmen dabei, die Zuverlässigkeit, Leistung und Effizienz ihrer Datenspeichersysteme sicherzustellen, indem es potenzielle Probleme proaktiv identifiziert und löst. HPE AIOps bietet außerdem Stack-übergreifende Analysen, während die Konkurrenz mit eingeschränkten Analysefunktionen und maßgeschneiderten Verwaltungsschnittstellen zu kämpfen hat.
- HPE GreenLake: eine leistungsstarke Orchestrierungs- und Verwaltungsebene für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen mit der umfassendsten Suite an Datenspeicher-Services – einschließlich Block-, File- und Object-Storage sowie Private Cloud. HPE GreenLake bietet eine zentralisierte, intuitive Steuerungsebene. Es ermöglicht eine einheitliche Bereitstellung, Überwachung, Kostenoptimierung und Sicherheitsdurchsetzung in allen Umgebungen – vor Ort, in der Colocation und in der Public Cloud – und rationalisiert so den Betrieb und reduziert die Komplexität. HPE bietet auch Storage-as-a-Service an, bei dem Kunden über HPE GreenLake Flex nur für das bezahlen, was sie nutzen.
Sehen Sie sich den Blog mit Neuigkeiten zum HPE Alletra Storage MP B10000 an und erfahren Sie mehr über die neuesten Speicherfortschritte von HPE.
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 |
Häufig gestellte Fragen zu strukturierten Daten
Wo werden strukturierte Daten normalerweise gespeichert?
Sie werden normalerweise in relationalen Datenbanken, Data Warehouses und Tabellenkalkulationen gespeichert, wo sie mit SQL oder anderen strukturierten Abfragetools abgefragt werden können.
Warum sind strukturierte Daten wichtig?
Sie unterstützen eine schnelle Suche, Berichterstellung und Analyse – entscheidend für Business Intelligence, Compliance und Betriebssysteme, bei denen Genauigkeit und Konsistenz erforderlich sind.
Welche Branchen sind am meisten auf strukturierte Daten angewiesen?
Die Bereiche Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Behörden und Logistik sind in hohem Maße auf strukturierte Daten für Transaktionen, Compliance, Kundenmanagement und Leistungsverfolgung angewiesen.
Welche Tools werden zur Verwaltung strukturierter Daten verwendet?
Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS), Data Warehouses, SQL und ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) sind die wichtigsten Tools zur Verwaltung strukturierter Daten.
Welche Einschränkungen gibt es bei strukturierten Daten?
Komplexe oder unformatierte Informationen wie Video, Audio oder Freitext können nicht einfach erfasst werden, was den Umfang im Vergleich zu unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten einschränkt.
Können strukturierte und unstrukturierte Daten kombiniert werden?
Ja – viele Unternehmen integrieren strukturierte und unstrukturierte Daten in Data Lakes oder moderne Analyseplattformen, um einen umfassenderen Überblick über die Geschäfts- und Kundenaktivitäten zu erhalten.