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Glossar
Data Infrastructure

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Daten, die in einem definierten Format vorliegen und daher einfach von Systemen verarbeitet und analysiert werden können.

Bedeutung im DetailKontaktiere uns

Strukturierte Daten sind ein wesentlicher Bestandteil der modernen Datenverarbeitung und bilden die Grundlage für viele datengetriebene Anwendungen. Sie zeichnen sich durch eine klare Organisation und einen konsistenten Aufbau aus, der es ermöglicht, sie in Tabellen, Datenbanken oder anderen geordneten Speicherstrukturen abzulegen. Durch ihre klare Organisation, Konsistenz und Maschinenlesbarkeit ermöglichen sie eine effiziente Verarbeitung, Analyse und Nutzung von Informationen in Unternehmen und Organisationen aller Art.

Was sind Eigenschaften strukturierter Daten?

  • Formale Definition: Strukturierte Daten basieren auf einem vordefinierten Datenmodell, das Datentypen, Beziehungen und Regeln festlegt.
  • Organisation: Datenelemente sind in Zeilen und Spalten angeordnet, z. B. in Tabellen oder relationalen Datenbanken.
  • Konsistenz: Alle Datenelemente innerhalb eines Datensatzes folgen dem gleichen Format und den gleichen Regeln.
  • Maschinenlesbarkeit: Strukturierte Daten können von Computern direkt gelesen und verarbeitet werden, ohne dass eine zusätzliche Interpretation oder Aufbereitung erforderlich ist.

Welche Vorteile bieten strukturierter Daten?

  • Einfache Verarbeitung: Strukturierte Daten können schnell und effizient von Computern verarbeitet und analysiert werden.
  • Hohe Datensicherheit: Durch die klare Organisation und Konsistenz sind strukturierte Daten weniger anfällig für Fehler und Manipulationen.
  • Leichte Integration: Strukturierte Daten können einfach in verschiedene Systeme und Anwendungen integriert werden. Siehe Data Integration
  • Umfassende Analyse: Strukturierte Daten eignen sich hervorragend für komplexe Analysen und die Erstellung von Berichten. Siehe Datenanalyse

Welche Anwendungen für strukturierte Daten gibt es?

  • Business Intelligence: Analyse von Verkaufszahlen, Kundendaten und Markttrends zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
  • Finanzwesen: Kontoführung, Transaktionsverarbeitung und Betrugserkennung.
  • Lagerverwaltung: Bestandsüberwachung, Bestellwesen und Optimierung der Lieferkette.
  • CRM (Customer Relationship Management): Verwaltung von Kundendaten, Interaktionen und Support.
  • Personalwesen: Gehaltsabrechnung, Zeiterfassung und Personaldatenverwaltung.

Beispiele für strukturierte Daten

  • Kundendaten: Name, Adresse, Telefonnummer, E-Mail-Adresse, Kaufhistorie
  • Transaktionsdaten: Datum, Uhrzeit, Produkt, Preis, Menge
  • Sensordaten: Temperatur, Druck, Feuchtigkeit, Messwerte
  • Finanzdaten: Kontonummer, Kontostand, Transaktionen, Saldo
  • Lagerbestandsdaten: Artikelnummer, Bezeichnung, Menge, Lagerort

Weitere Varianten

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.

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Data Architektur

Die richtigen Tools am richtigen Ort

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Data Governance

Überhaupt nicht langweilig oder spießig: Vorstellungen und Regeln definieren

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Data Culture

Für Prozesse und eine Kultur, die gemeinsam alles möglich macht.

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Data Strategy

Wann passiert was wie und warum – das erklärt die Datenstrategie.

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