Die Datenanalyse eines Unternehmens steht und fällt mit der Qualität der Daten. Doch Qualität beschränkt sich nicht allein auf das, was uns die Daten verraten können. Sie bezieht sich auch auf ihre Struktur, denn ohne eine gute Datenstruktur besteht die Gefahr, dass der Wert der Daten nicht vollständig ausgeschöpft wird.
Einfach ausgedrückt bedeutet Datenstrukturierung nichts anderes als die Organisation der Daten. Vergleiche das mit der Organisation deines eigenen Zuhauses: Du hängst deine Schlüssel immer an denselben Ort, wenn du von der Arbeit nach Hause kommst. Du verstaust dein Geschirr und Besteck jeden Tag am gleichen Ort – einem Ort, der für die Aufbewahrung dieser Gegenstände geeignet ist. Deine Bettwäsche liegt auf dem Bett und nicht darunter. Datenstrukturierung funktioniert nach einem ähnlichen Prinzip. Du organisierst deine Daten auf eine Weise, die sinnvoll, nachvollziehbar und wiederholbar ist.
Mit dieser Erkenntnis im Hinterkopf widmen wir uns nun der Frage „Was sind Datenstrukturen?“ sowie den verschiedenen Arten von Datenstrukturen und wie man sie wie ein Profi anwendet!
Inhalt:
Was sind Datenstrukturen?
Warum ist Datenstrukturierung wichtig?
Was sind die Typen von Datenstrukturen?
Was gibt es für Beispiele von Datenstrukturen?
Unstrukturierte Daten vs. Strukturierte Daten
Wie Daten strukturiert werden: Die Grundlagen
Was sind Datenstrukturen?
Eine Datenstruktur ist ein System zur Organisation oder Strukturierung von Daten. Datenstrukturen dienen dazu, verschiedene Arten von Daten (sowohl strukturierte als auch unstrukturierte) zu erfassen und sie dann in nutzbare, aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Das Ziel ist es, Daten so zu organisieren, dass sie für bestimmte Zwecke verwendet werden können, beispielsweise um Consumer Insights aufzudecken.
Es gibt zahlreiche Arten von Datenstrukturen, von einfachen bis hin zu komplexen. Wenn du dir Zeit für die Strukturierung deiner Daten nimmst, erhältst du zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse, die zur Unterstützung von Geschäftsstrategien genutzt werden können.
Tipp: Erfahre, wie Business Intelligence (BI) euch helfen kann, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und welche Tools dazu verwendet werden.
Warum ist Datenstrukturierung wichtig?
Wenn man sich ein einzelnes Kontaktformular oder einen Social Media Kommentar in der Länge eines Paragraphen anschaut, ist die Strukturierung von Daten kein Hauptanliegen. Aber mit der Zeit nimmt die Menge der erstellten und erfassten Daten rapide zu.
Unternehmen befassen sich nicht nur mit Formularen und Textabsätzen. Sie überprüfen Millionen von Transaktionen, Kunden, Social Media Interaktionen, Marketing-Kampagnen und unzählige andere Aktivitäten. Es ist schlichtweg unmöglich, die Nadel im Heuhaufen zu finden, wenn man eine solche Datenmenge manuell durchsuchen muss.
Hier kommt eine gute Datenstrukturierung ins Spiel. Datenstrukturen dienen der systematischen Erfassung, Verarbeitung, Abfrage und Pflege von Informationen. Sie machen die Nutzung der vorhandenen Daten überhaupt erst möglich.
Darüber hinaus erlauben sie es dir, schneller und effizienter auf deine Daten zuzugreifen. Selbst ohne Kenntnisse in Data Science lassen sich wertvolle Insights aus den Daten gewinnen.
Sobald du das Gesuchte gefunden hast, kannst du mit der Beantwortung von Fragen und der Ableitung von Erkenntnissen beginnen.
Was sind die Typen von Datenstrukturen?
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Unternehmen ihre Big Data in ein besser organisiertes Format umwandeln können. Jeder der unten aufgeführten grundlegenden Datenstruktur-Typen hat seinen Sinn und Zweck. Um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen die Anwendungsfälle für jeden einzelnen kennen.
Beispiele dieser Datenstrukturen sind:
Arrays
Ein Array ist eine gängige Art von Datenstruktur. Das Array basiert auf einer Liste assoziativer Datenelemente oder Objekte mit einer festen Länge. Die Reihenfolge der einzelnen Werte oder Objekte kann anhand mathematischer Formeln bestimmt werden. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung einer Rangliste von Läufern basierend auf ihren Laufzeiten oder einer Liste von Schülern anhand ihrer Geburtstage. Arrays sind statische lineare Datentypen.
Trees
Ein Baum ist ein nichtlinearer Datentyp, basierend auf hierarchischen Daten, bei dem Informationen in Datenknoten gespeichert werden. Der erste Datenknoten ist die „Wurzel“ des Baums. Dieser Knoten kann sich in einen oder mehrere untergeordnete Datenknoten verzweigen. Man kann sich das wie einen Stammbaum vorstellen, bei dem die Ausgangsdaten oben angesiedelt sind (im Stammbaum wären das die Großeltern), dann in kleinere Daten aufgeschlüsselt werden, die wiederum mit den „Wurzeldaten“ verknüpft sind (wie Kinder, Enkel, Cousins usw.).
Ein weiteres Beispiel ist der Binärbaum, bei dem jeder Datensatz mit zwei Nachfolgedatensätzen verknüpft ist. Jeder Elternknoten hat höchstens zwei Kinderknoten. Diese werden in der Regel als linkes und rechtes Kind bezeichnet.
Datenbäume werden häufig verwendet, wenn Datentypen eine natürliche Hierarchie aufweisen, wie beispielsweise bei einem Organigramm. Das Datenbaumformat ist zudem ein entscheidender Bestandteil bei der Erstellung komplexerer Datenstrukturen.
Queues (Warteschlange)
Ähnlich wie bei einer Warteschlange wird bei Queues eine First-In-First-Out-Reihenfolge angewendet. Die erste Person oder das erste Datenobjekt in der Warteschlange ist auch die/das erste, die/das sie wieder verlässt.
Ein Beispiel hierfür ist eine Anrufwarteschlange, in der Anrufe in der Reihenfolge ihres Eingangs bearbeitet werden. Oder ein gemeinsam genutzter Drucker, der Dokumente in der Reihenfolge druckt, in der Nutzer auf ihrem eigenen Computer auf „Drucken“ klicken. Queues sind ein linearer Datentyp.
Stacks (Stapel)
Die Stapel-Struktur ist ebenfalls ein linearer Datentyp, der jedoch in die entgegengesetzte Richtung einer Queue-Datenstruktur funktioniert. Es wird eine Last-in-First-out-Reihenfolge angewendet.
Wenn du beispielsweise eine Grafik in einem Bearbeitungsprogramm erstellst, wird mit der Funktion Strg + Z dein letzter Schritt rückgängig gemacht. Oder du klickst in deinem Webbrowser auf den „Zurück“ Button, um zur vorherigen Webseite zurückzukehren.
Was sind Beispiele von Datenstrukturen?
Wie bereits erklärt, können Daten auf viele verschiedene Arten strukturiert werden. Dies hängt davon ab, wie die Informationen angezeigt werden sollen oder wie sie für eine bestimmte Software oder ein gewünschtes Ergebnis strukturiert werden müssen.
Hier eine Zusammenfassung von Beispielen für Datenstrukturen:
- Rangliste: Linear angeordnete Daten, z. B. Menschen nach Geburtstag, Filme nach Laufzeit oder Städte nach Einwohnerzahl.
- Diagramme und Grafiken: Darstellung von Daten, die nicht linear sind und daher nicht an eine bestimmte Zahl gebunden sind, die die Position der einzelnen Datenpunkte bestimmt. Beispiele dafür sind Genealogie-Karten oder Organigramme.
- Prozessfortschritt oder -rückschritt: Die Datenstruktur vom Typ Queue (Warteschlange) oder Stacks (Stapel) zeigt eine Gruppierung von Elementen an, die nacheinander abgearbeitet werden müssen, z. B. eine Druckerwarteschlange. Es kann sich aber auch um eine Funktion handeln, die einer Aktion vorausgeht, z. B. das Drücken eines "Rückgängig"-Tastaturcodes.
Unstrukturierte Daten vs. Strukturierte Daten
Es gibt lineare und nichtlineare Datenstrukturen. Strukturierte und unstrukturierte Daten sind weitere Begriffe, die im Zusammenhang mit Datentypen oft fallen. Strukturierte Daten werden häufig für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) verwendet – wenn sie sinnvoll angelegt sind, können sie dazu beitragen, dass dein Content in den Suchmaschinenergebnissen in Form von Karten oder Snippets erscheint und somit Klicks auf deine Website fördern!
- Strukturierte Daten:
Strukturierte Daten sind Daten, die bereits organisiert wurden. Sie fallen unter vordefinierte Kategorien oder Felder und sind hochspezifisch. Wenn ihr beispielsweise ein Kontaktformular auf eurer Website verwendet und bestimmte Felder für Namen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen eingerichtet habt, werden diese Elemente als strukturierte Daten betrachtet. Die NutzerInnen können auch ohne umfangreiche Datenkenntnisse über eine Datenbankabfrage nach diesen spezifischen Elementen suchen. Die in diesem Beispiel beschriebenen Kundendaten liegen in verwertbaren Formaten in einem Customer Data Management (CDM) System vor und werden üblicherweise in Data Warehouses gespeichert. - Unstrukturierte Daten:
Unstrukturierte Daten sind genau das, wonach sie klingen – Big Data, die keinem vordefinierten Format entsprechen. Um diese Art von Daten zu verstehen und zu nutzen, bedarf es einiger Erfahrung im Bereich Data Science. Sie werden in der Regel in Data Lakes gespeichert, wo man nach Insights und Zusammenhängen suchen muss.
Stell dir strukturierte und unstrukturierte Daten am Beispiel eines Buches vor. Ein Buch, das strukturierten Daten gleichkommt, hat einen Einband, eine Titelseite, ein Inhaltsverzeichnis und so weiter. Die meisten Bücher entsprechen diesem Format. Die Nutzer können sich anhand des Inhaltsverzeichnisses einen Überblick über die einzelnen Kapitel des Buches verschaffen. Es hat einen klaren Anfang, einen Mittelteil und ein Ende.
Wäre das Buch unstrukturiert, würden wir zwar die gleichen Wörter sehen wie in einem strukturierten Buch, jedoch nicht in einer sinnvollen Reihenfolge. Die Wörter würden vielleicht nicht einmal vollständige Sätze bilden. Möglicherweise wären auch die Kapitel nicht chronologisch geordnet.
Strukturierte Daten sind oft das Ergebnis von unstrukturierten Daten und harter Arbeit. Data Scientists untersuchen die unstrukturierten Daten und finden dann Möglichkeiten, sie zu organisieren und für andere auf nützliche Weise aufzubereiten – zum Beispiel, um uns Consumer Intelligence zugänglich zu machen.
Wie Daten strukturiert werden: Die Grundlagen
Jetzt kennst du die Antworten auf Fragen wie „Was ist eine Datenstruktur?“ und „Warum ist eine Datenstruktur wichtig?“. Schauen wir uns nun an, wie du Daten in deinem Unternehmen strukturieren kannst.
Wähle, welche Daten du strukturieren willst und wie sie aussehen sollen
Schreibe einen Algorithmus, um die Daten zu verarbeiten
Speichere deine strukturierten Daten
Wähle, welche Daten du strukturieren willst und wie sie aussehen sollen
Der wichtigste Schritt bei der Strukturierung deiner Daten ist die Entscheidung, welche Daten du strukturieren möchtest und wie sie aussehen sollen. Bei der Strukturierung von Daten geht es um die Standardisierung der Art und Weise, wie Daten erfasst und vom Nutzer abgerufen werden. Eine Vorstellung davon, was du mit deinen Daten machen willst, kann den weiteren Prozess der Datenstrukturierung sowie die Wahl der verwendeten Software beeinflussen.
Schreibe einen Algorithmus zur Verarbeitung der Daten
Ein Algorithmus ist für die Analyse, Klassifizierung und Organisation von Daten zuständig. Algorithmen für maschinelles Lernen versuchen, Daten basierend auf dem Format und der Art der Daten bekannten Datentypen zuzuordnen. Sie führen Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einzigen organisierten System zusammen.
Die Algorithmen werden in der Regel anhand der besonderen Anforderungen des Unternehmens und des Anwendungsfalls geschrieben. Sie automatisieren den Prozess der Datenklassifizierung vollständig oder teilweise. Das hilft, bei der Verarbeitung großer Datenmengen Zeit zu sparen und macht einen Teil des menschlichen Fachwissens überflüssig.
Speichere deine strukturierten Daten
Neben der Wahl eines Datenstruktur-Typs benötigst du auch einen Ort, an dem du die Daten in einer strukturierten Form standardisieren kannst. Das kann eine Datenbank sein, zum Beispiel eine relationale Datenbank oder eine SQL-Datenbank. Beide haben sich als Rückgrat für gängige Datenstrukturen einen Namen gemacht.
SQL-Datenbanken sind seit Jahren der goldene Standard für die Datenstrukturierung. Sie funktionieren mit einer Reihe von Programmiersprachen und unterstützen zahlreiche Datenformate. Wenn du dich neu mit Datenstrukturen und Optionen beschäftigst, ist SQL eine gute Wahl. Es eignet sich hervorragend für NutzerInnen, die denselben Datensatz für verschiedene Abfragen nutzen möchten. SQL ist skalierbar und funktioniert über mehrere Systeme und Datenquellen hinweg.
Ein schema-freies Datenbankmodell kann einem Unternehmen auch bei der Skalierung helfen, ein wichtiger Faktor im Zeitalter von Big Data. Bei diesen sogenannten NoSQL Datenbanken können Datenknoten schnell hinzugefügt werden. Die Infrastruktur ist in Bezug auf die Modellierung der erfassten Daten sehr flexibel.
Unabhängig davon, wie du deine Daten strukturieren möchtest, gibt es keinen Ersatz für eine intuitive Software, die dir hilft, die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Meltwater Display lässt dich bei der Strukturierung der Online-Daten deines Unternehmens nicht im Dunkeln tappen.
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