Was sind Daten überhaupt?

Daten sind im Kern nichts anderes als Informationen, sie bestehen aus einzelnen Zeichen, Zahlen oder Symbolen, die gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden können. Erst wenn diese Daten in einen Zusammenhang gebracht und interpretiert werden, entsteht daraus Wissen. So können Daten etwa eine Zahl, ein Name oder eine Messung sein, für sich genommen ohne Bedeutung, aber von großem Wert, sobald sie in einem Kontext stehen.

In der modernen Welt sind Daten ein zentraler Bestandteil nahezu aller Lebensbereiche. Sie bilden die Grundlage für Entscheidungen in Wirtschaft, Wissenschaft und Alltag. Unternehmen nutzen Daten, um Kundentrends zu erkennen, Prozesse zu optimieren oder Innovationen voranzutreiben. Auch im privaten Umfeld begleiten uns Daten permanent, etwa beim Online-Shopping, in sozialen Medien oder beim Navigieren mit dem Smartphone.

Damit wird deutlich:

Daten sind das Fundament unserer digitalen Gesellschaft. Sie existieren in unterschiedlichsten Formen und Strukturen, die jeweils für bestimmte Zwecke genutzt werden können. Im nächsten Schritt lohnt es sich daher, dass wir einen genaueren Blick auf die verschiedenen Arten von Daten und ihre Besonderheiten werfen.

1. Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem festen, klar definierten Format gespeichert werden, meist in Tabellenform mit Zeilen und Spalten. Jede Information hat dabei ihren eigenen, genau bestimmten Platz. Diese feste Ordnung macht strukturierte Daten besonders übersichtlich, leicht zugänglich und einfach zu analysieren.

Der große Vorteil strukturierter Daten liegt in ihrer klaren Organisation. Jede Spalte steht für eine bestimmte Art von Information, etwa „Name“, „Adresse“ oder „Geburtsdatum“, und jede Zeile enthält die dazugehörigen Werte.

Durch diese klare Struktur können Datenbank-Programme oder Analysetools sie schnell durchsuchen, filtern und auswerten. Mit standardisierten Abfragesprachen wie SQL lassen sich selbst große Datenmengen effizient verarbeiten und miteinander verknüpfen.

Diese Eigenschaften machen strukturierte Daten zur idealen Grundlage für relationale Datenbanken, in denen Informationen in Tabellen gespeichert und über eindeutige Schlüssel miteinander verbunden werden.

Typische Anwendungsbeispiele

Strukturierte Daten begegnen uns überall dort, wo Informationen systematisch erfasst werden. Einige Beispiele:

Kundendatenbank: Enthält Felder wie Name, Adresse, Geburtsdatum oder Kundennummer.
Messwerte in einer Excel-Tabelle: Etwa Temperaturmessungen, Umsatzzahlen oder Produktionsdaten.
Lagerbestände und Rechnungsdaten: In Warenwirtschafts- oder Buchhaltungssystemen, oft mit eindeutigen Artikelnummern oder Rechnungs-IDs.

Gängige Formate und Technologien

Strukturierte Daten werden häufig in CSV- oder Excel-Dateien gespeichert, Formate, die sich leicht öffnen, bearbeiten und exportieren lassen.
In professionellen Anwendungen kommen vor allem relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder Oracle zum Einsatz. Diese Systeme bieten leistungsstarke Funktionen, um Daten sicher zu speichern, zu verwalten und bei Bedarf blitzschnell abzurufen.

2. Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die keiner festen Form oder vordefinierten Struktur folgen. Sie lassen sich nicht einfach in Tabellen mit klaren Spalten und Zeilen einordnen, weil ihr Aufbau variabel, frei oder sogar völlig ungeordnet ist. Diese Art von Daten ist in unserer digitalen Welt allgegenwärtig und macht heute den größten Teil aller erzeugten Informationen aus.

Im Gegensatz zu strukturierten Daten besitzen unstrukturierte Daten kein einheitliches Format oder feste Felder. Eine E-Mail zum Beispiel kann Text, Bilder, Anhänge oder Links enthalten, und jede Nachricht ist anders aufgebaut.
Genau das macht ihre automatisierte Verarbeitung komplex. Klassische Datenbanken stoßen hier an ihre Grenzen, da sie nicht darauf ausgelegt sind, diese Vielfalt an Formaten und Inhalten zu verarbeiten.

Stattdessen werden spezielle Technologien und Analysemethoden eingesetzt, um unstrukturierte Daten zu verstehen und nutzbar zu machen, etwa Text Mining, Spracherkennung, Bildanalyse oder künstliche Intelligenz (KI).

Beispiele aus der Praxis

Unstrukturierte Daten begegnen uns in nahezu allen digitalen Bereichen. Typische Beispiele sind:

Texte: E-Mails, Dokumente, Chatverläufe oder Blogartikel.
Medieninhalte: Bilder, Videos und Audiodateien, etwa Fotos, Podcasts oder Überwachungsvideos.
Social Media: Posts, Kommentare und Bewertungen, die in Echtzeit entstehen und unregelmäßige Inhalte enthalten.
Webseiten-Inhalte: Texte, Layouts und eingebettete Medien, die ständig aktualisiert oder verändert werden.

Diese Datenformen sind besonders reich an Informationen, erfordern jedoch spezialisierte Systeme, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Formate und Technologien

Unstrukturierte Daten liegen meist in Formaten wie .txt, .jpg, .mp4 oder .pdf vor. Ihre Analyse und Verarbeitung erfolgt mit modernen Tools und Plattformen, die große Datenmengen bewältigen können, zum Beispiel Elasticsearch, Hadoop, Bilddatenbanken, NOSQL Datenbanken oder KI-basierte Systeme, die Inhalte automatisch klassifizieren und interpretieren.

3. Halbstrukturierte Daten

Halbstrukturierte Daten nehmen eine Zwischenstellung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ein. Sie besitzen eine gewisse Ordnung, sind aber flexibler aufgebaut als klassische Tabellen. Das bedeutet: Es gibt ein wiederkehrendes Schema, das Orientierung bietet, doch innerhalb dieses Rahmens können Inhalte unterschiedlich und variabel sein.

Im Gegensatz zu strukturierten Daten sind halbstrukturierte Informationen nicht streng an ein festes Datenbankschema gebunden. Stattdessen enthalten sie strukturierte Elemente, wie Schlüssel-Wert-Paare, Tags oder Hierarchien, die ihre Inhalte beschreiben.

So können beispielsweise Felder hinzugefügt oder ausgelassen werden, ohne dass die gesamte Struktur verändert werden muss. Diese Flexibilität macht halbstrukturierte Daten besonders geeignet für dynamische Webanwendungen und den Austausch großer Datenmengen zwischen Systemen.

Ein typisches Beispiel ist eine JSON-Datei, in der Daten in einem hierarchischen Aufbau organisiert sind. Sie kann sowohl einfache Werte (wie Namen oder IDs) als auch komplexe Objekte (z. B. Listen oder verschachtelte Strukturen) enthalten und wird als Speicherungsform in Data Lake Plattformen genutzt.

Beispiele aus der Praxis

Halbstrukturierte Daten sind in vielen digitalen Prozessen unverzichtbar. Sie finden sich überall dort, wo Daten flexibel gespeichert und schnell ausgetauscht werden müssen. Typische Beispiele sind:

JSON-, XML- oder YAML-Dateien: Standardformate für Web-APIs und Datenaustausch zwischen Anwendungen.
Logdateien: Sie enthalten strukturierte Felder wie Zeitstempel oder IP-Adressen, kombiniert mit unstrukturierten Texten.
E-Mails: Der Header mit Absender, Empfänger und Betreff ist klar strukturiert, während der eigentliche Nachrichtentext unstrukturiert bleibt.

Technologien und Formate

Halbstrukturierte Daten werden häufig in NoSQL-Datenbanken gespeichert, etwa in MongoDB oder CouchDB. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, Daten ohne starres Schema zu verwalten und bei Bedarf flexibel anzupassen.
Auch APIs und Webdaten basieren oft auf halbstrukturierten Formaten, um Informationen effizient zwischen Anwendungen und Plattformen auszutauschen.

Halbstrukturierte Daten verbinden damit das Beste aus zwei Welten: die Lesbarkeit und Ordnung strukturierter Informationen mit der Anpassungsfähigkeit unstrukturierter Inhalte. Sie sind ein zentraler Baustein moderner Datenarchitekturen, besonders in Zeiten von Big Data, Cloud-Diensten und vernetzten Systemen.