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Strukturierte Daten

Lesedauer: 9 Minuten

Erstellt am: 13. Februar 2025

Strukturierte Daten: Was sind sie und wozu werden sie verwendet?

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem klar definierten Format organisiert sind, sodass sie leicht analysiert und verarbeitet werden können. Diese Daten sind in Tabellen oder Datenbanken gespeichert und folgen einem festen Schema, das ihre Maschinenlesbarkeit und -verarbeitung erleichtert.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Daten, die in einem vorgegebenen Format strukturiert wurden, bevor sie im Datenspeicher abgelegt werden. Dies wird häufig als Schema-on-Write bezeichnet. Ein typisches Beispiel für strukturierte Daten ist die relationale Datenbank, in der Daten in präzise Felder wie Kreditkartennummer oder Adresse formatiert werden, damit sie anschließend leicht mit SQL abgefragt werden können.

Wozu werden strukturierte Daten verwendet?

Strukturierte Daten haben viele Anwendungen in verschiedenen Branchen:

Finanzdienstleistungen: Banken und Finanzbehörden nutzen diese, um Transaktionen, Kontonummern und Namen von Kontoinhabern zu erfassen und zu analysieren.

Gesundheitswesen: Krankenhäuser und Versicherungen verwenden strukturierte Daten für Krankenakten und die Verwaltung medizinischer Geräte.

Einzelhandel und E-Commerce: Unternehmen nutzen strukturierte Daten, um Produktbestände, Preise und Transaktionen zu verwalten.

Öffentlicher Sektor: Regierungsbehörden verwenden strukturierte Daten für Volkszählungen und andere demografische Informationen.

Formate für strukturierte Daten

Es gibt verschiedene Formate, in denen strukturierte Daten dargestellt werden können:

CSV (Comma-separated values): Ein einfaches Textformat, bei dem Informationen durch Kommas getrennt sind.

JSON (JavaScript Object Notation): Ein leichtgewichtiges Format, das von vielen Webanwendungen verwendet wird.

XML (Extensible Markup Language): Ein flexibles Textformat, das häufig für den Datenaustausch zwischen Systemen verwendet wird.

RDFa (Resource Description Framework in attributes): Ein Format, das Informationen in HTML-Dokumenten strukturiert.

Strukturierte Daten im Detail

Wie sehen CSV Dateien aus?

CSV Dateien können von uns Anwendern einfach mit einem Texteditor geöffnet werden. Man sieht eine Auflistung von verschiedenen Werten, die mit einem Komma getrennt sind; daher der Name „Comma-seperated values“. CSV Dateien können mit Excel oder ähnlichen Tabellenkalkulations- Programmen geöffnet werden. Oftmals können diese die Informationen automatisch in Tabellen eintragen, sodass man mit den Informationen weiter arbeiten kann.

CSV-Datei

100,50,10,300

10,240,523,643

15,63,65,84

123,5,345,456

643,345,6,643

550,456,7

Wie sehen JSON Dateien aus?

Das offene Standard-format ist hingegen anders aufgebaut. Hier können Daten ineinander kaskadiert werden. Das heißt, dass man Tabellen entwerfen kann, die in einzelnen Tabellen wieder einzelne Tabellen beinhalten. Ein einfaches Beispiel für eine JSON-Datei ohne kaskadierte Daten ist:

JSON-File

{

'first_name': 'John',

'last_name': 'Smith',

'is_alive': true,

'age': 27

}

Wie sehen XML Dateien aus?

XML Dateien beinhalten sogenannte „Tags“, in denen die eigentlichen Daten stehen. Tags sind Markup Konstrukte, die aus Spitzen Klammern mit Inhalt geschrieben werden. Klingt komplizierter als es ist: <First_Name> ist hier der Start Tag, und </First_Name> das End Tag. Dazwischen stehen die Daten. Diese Tags können beliebig verschachtelt werden und so komplexe strukturierte Daten speichern.

XML-File

<XML>

<First_Name>John</First_Name>

<Last_Name>Smith</Last_Name>

<Is_Alive>True</Is_Alive>

</XML>

Wie sehen RDFa Dateien aus?

RDFa verwendet HTML-Attribute wie about, property, typeof und content, um Beziehungen zwischen Ressourcen und deren Eigenschaften zu beschreiben. Ein Beispiel hierfür ist unten genannt. </div> In diesem Beispiel wird eine Person namens John Doe beschrieben, die 30 Jahre alt ist und eine Website hat. Die RDFa-Attribute helfen dabei, diese Informationen maschinenlesbar zu machen.

HTML-File

<HTML>

<span property='foaf:age' content='30'>30 Jahre alt</span>

<span property='foaf:homepage' resource='http://johndoe.com'>Website</span>

</div>

</HTML>

E-Rechnungspflicht in Deutschland

Seit dem 1. Januar 2025 ist in Deutschland die Verwendung von elektronischen Rechnungen (E-Rechnungen) im B2B-Bereich verpflichtend. Eine E-Rechnung ist eine Rechnung, die in einem strukturierten elektronischen Format ausgestellt, übermittelt und empfangen wird und eine elektronische Verarbeitung ermöglicht. Diese Regelung soll die Digitalisierung der deutschen Wirtschaft fördern und die Effizienz im Rechnungswesen erhöhen.

Beispiele für strukturierte Daten

Finanzdienstleistungen: Ein Bankkontoauszug, der Transaktionen in einer Tabelle mit Spalten für Datum, Betrag und Beschreibung auflistet.

Gesundheitswesen: Eine elektronische Patientenakte, die Informationen wie Name, Geburtsdatum, Diagnose und Behandlungsverlauf in einem strukturierten Format speichert.

Einzelhandel und E-Commerce: Eine Produktdatenbank, die Artikelnummern, Preise, Lagerbestände und Beschreibungen in einer strukturierten Form enthält.

Öffentlicher Sektor: Eine Volkszählungsdatenbank, die demografische Informationen wie Alter, Geschlecht und Wohnort der Bevölkerung in einem strukturierten Format speichert.

Fazit

Strukturierte Daten sind essenziell für die effiziente Verarbeitung und Analyse von Informationen in verschiedenen Branchen. Sie ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen systematisch zu organisieren und wichtige Informationen schnell und genau abzurufen.