Die Wirtschaft ist in hohem Maße von Daten abhängig, die in einer Vielzahl von Formaten verfügbar sind. Es gibt zwei Kategorien, in die alle diese Daten eingeteilt werden können:
- Strukturierte Daten
- Unstrukturierte Daten
Zunächst einmal sollten Sie bedenken, dass nicht alle Daten gleich sind. So unterscheiden sich die Daten, die von Apps für soziale Netzwerke erzeugt werden, völlig von den Daten, die von Einzelhandels- oder anderen Vertriebskanalsystemen erzeugt werden. Das Datenformat bestimmt, wie diese Informationen gesammelt, verarbeitet und analysiert werden.
Strukturierte Daten sind bequemer zu verwenden, und die Ergebnisse sind genauer. Es kann Ihnen also helfen, neue Kunden zu gewinnen, indem Sie Ihr Unternehmen für diese sichtbarer machen. Schauen wir uns diese Daten und einige Beispiele näher an, um sie besser zu verstehen.
Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind sowohl für Menschen als auch für Programme frei zugänglich, entsprechen einem Datenmodell, haben eine klar definierte Struktur und folgen einer dauerhaften Ordnung. Im Moment sind sie die Grundlage von Big Data. Sie enthält Namen, Daten, Adressen, Kontonummern, Lagerbestände, geografische Lage und anderes organisiertes Material. Eine relationale Datenbank ist das beste Beispiel dafür.
Auf diese Daten kann in einer logischen Reihenfolge zugegriffen und sie analysiert werden. Sie können schnell in Felder eingeordnet werden, die bereits erstellt wurden und über relationale Schlüssel verfügen. Diese Daten werden während des Entwicklungsprozesses am häufigsten bearbeitet und sind am einfachsten zu pflegen. Es gibt zahlreiche verschiedene Datenquellen, von denen einige wie folgt aussehen:
- Datenbanken mit SQL
- Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel
- Protokolle vom Netzwerk- und Webserver
- Im medizinischen Bereich verwendete Geräte
- Tags oder Sensoren wie z.B. ein GPS oder RFID
- Ein Online-Formular
- Online-Transaktionsverarbeitungssystem (OLTP)
Merkmale der strukturierten Daten
Verschiedene Organisationen verwenden eine Vielzahl unterschiedlicher Quellen, um Daten zusammenzustellen. Gut strukturierte Daten können eine Reihe von Merkmalen aufweisen, unabhängig davon, wie oder was die Daten sind. Hier sind einige:
- Sie hat eine erkennbare Struktur und folgt einem Datenrahmen.
- Wie in einer Datenbank werden sie in Zeilen und Spalten dargestellt.
- Jedes Datenelement ist so angelegt, dass seine Definition, Struktur und Bedeutung leicht zu verstehen ist.
- Die Daten werden auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit in Klassen eingeteilt.
- Menschen und andere Programme können problemlos auf Informationen zugreifen und diese abfragen.
- Die Fähigkeit, Elemente zu adressieren, ermöglicht eine effektive Analyse und Verarbeitung.
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Vorteile und Nachteile von strukturierten Daten
Seit einiger Zeit verwenden Unternehmen strukturierte Datenmethoden. Der Einsatz dieser Methoden hat sowohl positive als auch negative Aspekte. Hier sind einige Vor- und Nachteile:
Vorteile
- Leichter zu pflegen: Im Gegensatz zu unstrukturierten Daten erfordern sie weniger Verarbeitung und sind einfacher zu handhaben.
- Einfache Nutzung durch ML-Algorithmen: Die Verarbeitung und Abfrage von ML-Daten wird durch die einzigartige und organisierte Architektur wesentlich vereinfacht.
- Benutzerfreundlich für Unternehmen: Um strukturierte Daten zu verwenden, ist es nicht notwendig, die verschiedenen Formen von Daten und ihre Funktionsweise genau zu verstehen. Benutzer können leicht auf die Daten zugreifen und sie analysieren, wenn sie ein grundlegendes Verständnis für die Materie der Daten haben.
- Unterstützt von mehr Technologien: Strukturierte Daten können jetzt mit mehr Technologien und Tools verwendet werden, die die Nutzung, Verwaltung und Analyse erleichtern.
Benachteiligungen
- Einschränkungen bei der Verwendung: Strukturierte Daten haben ein vordefiniertes Format, das ihre Verwendung für die angestrebten Ziele erleichtert. Diese Organisationsstruktur schränkt ihre Vielseitigkeit und Anwendungsfälle ein.
- Begrenzter Speicherplatz: Data Warehouses sind so konzipiert, dass sie so wenig Platz wie möglich beanspruchen, aber sie sind bekanntermaßen schwer zu ändern und verfügen nicht über die für moderne Anwendungen erforderliche Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit. In diesen Lagern werden strukturierte Daten aufbewahrt.
Strukturierte Daten und SEO
SEO profitiert von strukturierten Daten, da sie es den Suchmaschinen erleichtern, Ihre Inhalte und Ihre Website zu finden und zu verstehen. Einer der wichtigsten Zwecke ist es, genaue Informationen über die Website zu übermitteln, damit eine Webseite in den Suchergebnissen von Google als ein reichhaltiges Ergebnis angezeigt werden kann.
Die Verwendung von strukturierten Daten auf Ihrer Seite kann unter verschiedenen Umständen von Vorteil sein. Sie können zum Beispiel Informationen mit Schema-Markup hervorheben. Indem Sie diese Daten in die Suchergebnisse von Google einbinden, können Sie Nutzern Informationen zur Verfügung stellen, die auf ihre Anfragen eingehen.
Daten, die auf diese Weise formatiert sind, sind für den typischen Internetnutzer nicht sichtbar. Sie sind tief im Code unserer Websites und Online-Plattformen vergraben, so dass wir sie nicht finden können. Suchmaschinen wie Google und Bing belohnen Websites und Organisationen, die Daten verwenden, indem sie ihr Material in SERP-Funktionen wie:
- Karussell: Wird als Bilder mit Beschriftungen angezeigt
- Video: Funktioniert wie Karussells, zeigt aber nur Videos an.
- Featured Snippet: Zeigt abfragebezogene Informationen.
- Wissens-Panel: Zeigt die relevantesten Suchergebnisse in einem Panel auf der rechten Seite an.
Fazit
Viele Unternehmen haben festgestellt, dass strukturierte Daten es ihnen ermöglichen, ihre Abläufe besser zu verstehen. Sie sind vorteilhaft für Unternehmen, weil sie die Transparenz erhöhen, und hilfreich für Kunden, weil sie die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Für die Datenanalyse gelten strukturierte Daten immer noch als die zuverlässigste und wünschenswerteste Quelle.
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