Alles, was Sie über halbstrukturierte Daten wissen müssen, mit Beispielen für halbstrukturierte Daten

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Daten wurden normalerweise ordentlich und organisiert in Tabellenkalkulationen oder Datenbanken gespeichert. Daten sind nach dem Aufkommen der Cloud, mobiler Apps, Webseiten und IoT-Geräte vielfältig geworden. Wenn solche Daten effektiv abgebaut werden, können sie sich für Unternehmen als äußerst effektiv erweisen.

Big Data umfasst ein hohes Volumen und eine große Vielfalt an Daten. Es gibt drei Arten von Big Data, nämlich strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.

Semistrukturierte Daten beziehen sich auf die Art von Daten, die keiner starren oder festen tabellarischen Struktur folgen und nicht in herkömmlichen Datenmodellen gespeichert werden. Halbstrukturierte Daten liegen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.

Strukturierte Daten sind quantifizierbar und können sowohl von Menschen als auch von Maschinen verstanden werden. Unstrukturierte Daten hingegen umfassen nicht-numerische Daten, die Computer nicht verstehen können.

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Was sind halbstrukturierte Daten?

Halbstrukturierte Daten, auch teilstrukturierte Daten genannt, sind in einer relationalen Datenbank nicht zu finden. Die Daten haben jedoch eine gewisse Struktur aufgrund des Vorhandenseins von Metadaten, semantischen Elementen und organisatorischen Eigenschaften, die es uns ermöglichen, sie zu analysieren.

Metadaten sind ein kleiner Teil einer Datei, die alle Informationen wie Datenerstellung, Zeitpunkt, Dateigröße, Länge, Absender-/Empfängerdaten und vieles mehr enthalten. Semistrukturierte Daten können mit ihren Metadaten durchsucht oder analysiert werden.

Was sind die Eigenschaften halbstrukturierter Daten?

Einige der Hauptmerkmale halbstrukturierter Daten sind:

Datenbase

Daten werden nicht in einem Datenbankmodell gespeichert, haben aber dennoch eine gewisse Struktur. Halbstrukturierte Daten können nicht als Zeilen und Spalten in der Datenbank gespeichert werden.

Metadaten

Die Daten werden nach Tags und Elementen (Metadaten) gruppiert. Halbstrukturierte Daten sind schwer zu verwalten, da sie unzureichende Metadaten enthalten. Die Daten enthalten unzureichende Metadaten, was die Automatisierung erschwert.

Gruppierung

Die Entitäten können sich in Attributen und Eigenschaften innerhalb derselben Gruppe unterscheiden. Die Attribute können sich jedoch in Größe und Typ unterscheiden.

Ähnliche Dateneinheiten werden zusammen gruppiert.

Hierarchie

Halbstrukturierten Daten fehlt es an Hierarchie, was die Verwendung durch Computerprogramme erschwert.

Was sind die Quellen halbstrukturierter Daten?

Einige der Quellen für halbstrukturierte Daten sind:

Sprachen

XML (Erweiterbare Auszeichnungssprache)

XML wird verwendet, um Daten in einer hierarchischen Form zu sortieren. XML ist eine Auszeichnungssprache, die vom World Wide Web Consortium entwickelt wurde und als Open-Source-Software verfügbar ist. Es macht die Daten sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar.

XML ermöglicht es uns, benutzerdefinierte selbstbeschreibende Tags oder Sprachen zu erstellen, die der Anwendung entsprechen. Einige der Anwendungen von XML sind:

XML vereinfacht die Erstellung von HTML-Dokumenten für große Websites. XML hilft dabei, Informationen zwischen Websites und Systemen auszutauschen.

Das Beste an XML ist, dass jede Art von Daten damit ausgedrückt werden kann.

HTML-Code (Hypertext Markup Language)

Markup Language oder HTML ist eine Standard-Markup-Sprache, die XML ähnelt. Es zeigt jedoch Daten in einem Webbrowser im Vergleich zu XML an, das nur die Daten überträgt.

HTML wird von Programmierern zum Erstellen von Webseiten verwendet und zeigt mithilfe von HTML-Elementen Bilder oder Text auf dem Bildschirm an.

Die Daten in den Bildern sind unstrukturiert. Der Webbrowser erhält zunächst die HTML-Dokumente von einem Webserver und wandelt sie dann in darstellbare Webseiten um. HTML hilft, die Daten zu definieren und zu organisieren und sie für die Benutzer lesbar zu machen.

SGML (Standard Generalized Markup Language)

SGML ist ein internationaler Standard zum Definieren von Auszeichnungssprachen, die von Generalized Markup Languages (GML) abgeleitet sind. SGML wurde 1986 von der International Organization for Standards (ISO) entwickelt. SGML ermöglicht Benutzern grundsätzlich, mit standardisierten Formaten zu arbeiten. HTML ist eine Anwendung von SGML.

CSV (durch Kommas getrennte Werte)

Comma Separated Values oder CSV ist eine Textdatei, die durch Kommas getrennte Daten enthält. CSV wird von Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel verwendet. Jede neue Zeile in CSV stellt eine neue Datenbankzeile dar, und jede Zeile enthält einen oder mehrere durch Kommas getrennte Werte.

CSV hilft bei der Übertragung von in XLSX-Dateien vorhandenen Daten in andere Programme, die solche Formate nicht unterstützen. Sie können beispielsweise die übertragen. XLSX-Daten in eine CSV-Datei und laden Sie sie dann in eine Online-Software hoch. Sie können Kontakte auch in eine CSV-Datei importieren und diese dann auf einer anderen E-Mail-Plattform öffnen. CSV wird von vielen Plattformen wie Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad usw. unterstützt.

JSON (JavaScript-Objektnotation)

JSON ist ein Datenaustausch- und sprachunabhängiges Open-Source-Textformat. JSON ist von JavaScript abgeleitet und für Menschen leicht lesbar. Maschinen oder Computer können es leicht analysieren und generieren. JSON ist syntaktisch identisch mit Code, wodurch es denjenigen vertraut ist, die zur Sprachfamilie gehören, wie C++, C#, JavaScript, Perl, Python usw.

E-Mails

Avro

Avro ist ein Datenserialisierungsnetzwerk, das von Avro Apache für sein Apache Hadoop-Projekt erstellt wurde. Avro verwendet das JSON-Format, um die Daten in einem Binärformat zu organisieren und zu serialisieren. Avro verwendet zwei Arten von Schemas, um die Daten zu strukturieren.

Eine ist für die menschliche Bearbeitung, bekannt als Avro IDL, und die andere für die maschinelle Bearbeitung auf Basis von JSON gemacht. AVRO verwendet JSON zum Definieren von Datentypen und Protokollen und serialisiert Daten in einem kompakten Binärformat.

ORC (optimierte Zeile spaltenweise)

Das optimierte Row Columnar (ORC)-Dateiformat wird verwendet, um Hive-Daten effizient zu speichern. Es ist fortschrittlicher als andere Hive-Dateiformate und verbessert die Leistung, wenn Hive Daten liest, speichert oder überträgt.

TCP/IP-Pakete

Transmission Control Protocol (TCP) ist ein Kommunikationsstandard, der es Computerprogrammen und Software ermöglicht, Nachrichten über ein Netzwerk zu empfangen und zu senden. Es wurde speziell entwickelt, um Pakete zu senden und eine reibungslose und zuverlässige Übermittlung von Nachrichten und Daten zu gewährleisten.

Gezippte Dateien

Auszeichnungssprachen

Webseiten

Parkett

Datenintegration aus verschiedenen Quellen

Was sind die vielfältigen Vor- und Nachteile der Verwendung halbstrukturierter Daten?

Die Vor- und Nachteile halbstrukturierter Daten sind:

Vorteile

Festes Schema

Die halbstrukturierten Daten sind nicht auf die starre Datenbank beschränkt.

Flexibilität

Die Daten sind sehr flexibel, da das Schema geändert werden kann.

Funktionalität

Halbstrukturierte Daten unterstützen Benutzer, die SQL nicht verwenden können.

Strukturelle Aspekte

Halbstrukturierte Daten können als strukturierte Daten angesehen werden.

Handhabung

Semistrukturierte Daten können problemlos mit der Heterogenität der Quellen umgehen.

Evolution

Semi-strukturiert kann sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wenn ihm immer mehr Attribute hinzugefügt werden.

Nachteile

Keine Struktur

Semi-strukturiert fehlt die Struktur, was es schwierig macht, Daten zu speichern.

Unwirksame Interpretation

Den Daten fehlt ein Schema, sodass es schwierig wird, die Beziehungen zwischen den Daten zu interpretieren.

Ineffiziente Abfragen

Abfragen in halbstrukturierten Daten sind im Vergleich zu strukturierten Daten weniger effizient.

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Was sind die Probleme bei der Speicherung halbstrukturierter Daten?

Die Probleme bei der Speicherung halbstrukturierter Daten sind:

Da halbstrukturierte Daten eine irrationale Struktur haben, wird es schwierig, die Beziehungen zwischen Daten zu interpretieren.
Da Schema und Daten stark voneinander abhängig sind, ändert jede Änderung der Abfragen auch das Schema.
Der Unterschied zwischen Schema und Daten ist sehr schwer zu erkennen, was es schwierig macht, die Datenstruktur zu entwerfen.
Die halbstrukturierten Daten sind schwer zu speichern; daher sind seine Lagerkosten extrem hoch.
Die halbstrukturierten Daten werden in großen Mengen generiert, was eine leistungsstarke und effektive Software erfordert.

Was sind die Lösungen zum Speichern halbstrukturierter Daten?

Einige der plausiblen Lösungen als Reaktion auf die Schwierigkeiten sind:

Semistrukturierte Daten können in einem speziell dafür erstellten DBMS gespeichert werden.
Halbstrukturierte Daten können durch XML gerendert werden. XML ermöglicht es den Benutzern, die Attribute, Tags und Elemente zu ändern und hilft, die Daten in hierarchischer Form zu speichern.
Eine andere Möglichkeit, halbstrukturierte Daten zu speichern, ist das Object Exchange Model (OEM).
RDBMS hilft beim Speichern der halbstrukturierten Daten, indem es sie dem relationalen Schema zuordnet.

Wie extrahiert man Informationen aus halbstrukturierten Daten?

Den halbstrukturierten Daten fehlt eine geeignete Struktur, was die Indizierung der Daten erschwert. Daher können die Daten extrahiert werden durch:

Verwenden von graphbasierten Modellen wie OEM, um die Daten zu indizieren.
OEM verwendet eine Datenmodellierungstechnik, die hilft, die Daten im graphbasierten Modell zu speichern und zu indizieren. Außerdem ist es relativ einfacher, die Daten im Modell zu finden
XML speichert die Daten in einer hierarchischen Form, die eine Indizierung ermöglicht.
Zur Indexierung der Daten können auch verschiedene Mining-Tools verwendet werden.

Unterschied zwischen strukturierten und halbstrukturierten Daten

Einige der wichtigsten Unterschiede zwischen strukturierten und halbstrukturierten Daten sind:

1. Technologie

Strukturierte Daten basieren auf relationalen Datenbanktabellen, während halbstrukturierte Daten auf XML/RDF (Resource Description Framework) basieren.

2. Transaktionsmanagement

Strukturierte Daten umfassen ausgereifte Transaktionen und mehrere Parallelitätstechniken. Halbstrukturierte Daten enthalten keine ausgereiften Daten, sondern stammen aus DBMS.

3. Versionsverwaltung

In strukturierten Daten ist eine Versionierung über Zeilen und Tabellen möglich. In halbstrukturierten Daten ist eine Versionierung über Grafiken und Tabellen möglich.

4. Flexibilität

Strukturierte Daten haben ein starres Schema und sind davon abhängig. Die halbstrukturierten Daten haben ein weniger abhängiges Schema und sind hochgradig flexibel.

5. Skalierbarkeit

Die Skalierung strukturierter Daten ist sehr komplex. Die Skalierung halbstrukturierter Daten ist einfach.

6. Robustheit

Strukturierte Daten sind sehr robust, während halbstrukturierte Daten nicht sehr robust sind.

7. Abfragen

Strukturierte Daten ermöglichen das komplexe Zusammenfügen von Abfragen. Halbstrukturierte Daten umfassen Abfragen aus anonymen Modi.

8. Organisation

Strukturierte Daten können leicht organisiert werden, während halbstrukturierten Daten die Struktur fehlt, was es schwierig macht, sie zu organisieren.

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Beispiele für halbstrukturierte Daten

Einige der erstklassigen Beispiele für halbstrukturierte Daten sind:

Bilder / Videos

Wenn Sie mit Ihrem Mobiltelefon ein Foto machen, wird das Bild mit Zeitstempel, Datum und Informationen in der Galerie gespeichert. Anschließend können Sie das Bild umbenennen oder Bilder in einer separaten Gruppe kategorisieren.

E-Mail

E-Mails enthalten strukturierte Informationen zu Absender, Empfänger, Betreff und Datum, die automatisch in Posteingang, Spam oder Postausgang eingeteilt werden. Die Daten in den E-Mails sind unstrukturiert und können über Schlüsselwörter durchsucht werden.

Facebook organisiert Daten in Gruppen, Seiten oder Marktplatz, aber die Kommentare, Inhalte und Likes sind halbstrukturiert. Ebenso sind Tweets auf Twitter und Bilder/Videos auf Instagram, Pinterest und YouTube halbstrukturierte Daten.

Maschinengenerierte halbstrukturierte Daten

Sensorische Daten wie Wetteraktualisierungen, Vorhersagen, Verkehrsbedingungen, Satellitenbilder und Videomaterial sind Beispiele für halbstrukturierte Daten.

Elektronischer Datenaustausch (EDI)

EDI ist eine elektronische Übermittlung von Geschäftsdokumenten, die zuvor über Papiere wie Rechnungen oder Bestellungen übermittelt wurden. EDI verwendet mehrere Standardformate wie ANSI, EDIFACT, TRADACOMS und ebXML. Damit ein Unternehmen EDI verwenden kann, muss es das Standardformat verwenden.

EDI ermöglicht eine effiziente Übertragung und kostengünstige Lösungen. Die Daten innerhalb von EDI sind unstrukturiert.

NoSQL-Datenbank

NoSQL (nicht nur strukturierte Abfragesprache) bezieht sich auf nicht relationale Datenbanken, die zum Speichern sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten verwendet werden. NoSQL ist ideal für unstrukturierte Daten, da es eine hohe Skalierbarkeit aufweist und die Suche nach unstrukturierten Daten erleichtert.

Was ist das beste Beispiel für halbstrukturierte Daten?

Das beste Beispiel für halbstrukturierte Daten-E-Mails. Eine an Kunden adressierte geschäftliche E-Mail enthält spezifische Angaben wie Uhrzeit, Datum, Produktdetails, Dateigröße etc., die vom Algorithmus erkannt werden. Bestimmte Details wie sich ändernde Produktnamen und Spezifikationen werden jedoch möglicherweise nicht vom Algorithmus erkannt.

Wie analysiert man halbstrukturierte Daten?

Vor dem Aufkommen maschineller Lerntechniken war die Analyse halbstrukturierter Daten etwas kompliziert, da die Benutzer die Daten manuell suchen und sortieren mussten. Die KI-geführte maschinelle Lerntechnologie kann halbstrukturierte Daten innerhalb von Sekunden effektiv aufschlüsseln und analysieren.

Mittlerweile sind verschiedene Techniken verfügbar, mit denen halbstrukturierte Daten einfach analysiert werden können. Beispielsweise ist eine Themenanalyse eine maschinelle Lerntechnik, die Tausende von Dokumenten, E-Mails, Posts in sozialen Medien usw. effizient scannt und durchliest und sie nach Thema, Datum oder Betreff kategorisiert.

Eine andere Technik, die Stimmungsanalyse, ermöglicht es Ihnen, die Dokumente zu scannen und sie auf Meinungspolarität wie positiv, negativ oder neutral zu analysieren.

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Ist Excel halbstrukturierte Daten?

Excel ist eine strukturierte Datenplattform, da die Daten in vordefinierten Zellen in Zeilen und Spalten sortiert sind, die vom Algorithmus erkannt werden. Da strukturierte Daten vom Datenmodell abhängen, ist Excel eine strukturierte Plattform.

Was ist ein Beispiel für unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind eine Art von Daten, die keiner strukturellen Reihenfolge folgen und nicht in Zeilen und Spalten sortiert sind. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Videos, Audiodateien, Bilder oder Beiträge in sozialen Medien.

Ist CSV strukturiert oder halbstrukturiert?

CSV ist eine halbstrukturierte Textdatei, die hierarchische Tabellen enthält und nicht die gleiche Organisationsebene wie strukturierte Daten hat.

Wer verwendet halbstrukturierte Daten?

Viele Unternehmen verwenden halbstrukturierte Daten für verschiedene Zwecke. Beispielsweise kann ein Restaurantbetrieb seine Kunden um Online-Bewertungen bitten. Der Inhalt der Bewertungen sind unstrukturierte Daten, während die Anzahl der Kunden, die die Bewertungen veröffentlichen, strukturierte Daten sind. Durch die Kombination der numerischen Daten und Inhalte erhalten die Unternehmen halbstrukturierte Daten, die sie verwenden können, um vertiefte Erkenntnisse zu gewinnen.

Wo werden halbstrukturierte Daten gespeichert?

Halbstrukturierte Daten können gespeichert werden über:

Datenbankverwaltungssystem

DBMS hilft Ihnen, Daten zu analysieren, zu speichern, zu übertragen und zu ändern. Es gibt eine spezielle DBMS-Software, die zur Verwaltung der halbstrukturierten Daten entwickelt wurde.

Relationales Datenbank Management System

RDBMS ist eine Art von DBMS, das Daten in tabellarischer Form speichert.

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Ist PDF eine Art von halbstrukturierten Daten?

PDF ist eine Art halbstrukturierter Daten, da es sich um ein Bild handelt. Der darin enthaltene Inhalt kann unstrukturiert sein, aber da PDF ein Bild ist, enthält es strukturierte Informationen wie Datum, Zeitstempel oder Benutzernamen, wodurch PDF-Dateien halbstrukturiert werden.

Social-Media-Plattformen umfassen Beiträge und Bilder/Videos, die von Benutzern hochgeladen werden, was es Computern erschwert, sie zu entziffern. Social-Media-Plattformen weisen dem jeweiligen Beitrag jedes Nutzers Metadaten zu, die die Informationen zu diesem Beitrag enthalten und für Computer lesbar werden.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind eine Art von Big Data, die ein vordefiniertes Format haben und einer Organisationsstruktur folgen. Strukturierte Daten sind quantitative Daten, die in die Zeilen und Spalten der relationalen Datenbank und der Tabellenkalkulationen passen. Zum Beispiel Kreditkartennummern, Daten, Adressen, Geolokalisierung usw.

Strukturierte Daten können leicht von Maschinen gelesen und von Personen, die mit dem relationalen Datenbankverwaltungssystem arbeiten, schnell verstanden werden. Die Sprache, die zum Verwalten strukturierter Daten verwendet wird, ist bekannt als

Strukturierte Abfragesprache oder SQL. SQL wurde in den 1970er Jahren von IBM entwickelt, was hilfreich ist, um Beziehungen zwischen den Daten innerhalb von Datenbanken zu handhaben.

Vorteile strukturierter Daten

Einige der erstklassigen Vorteile von strukturierten Daten sind:

Einfache Lesbarkeit

Der größte Vorteil von strukturierten Daten ist, dass sie von Maschinen und Algorithmen leicht erkannt werden. Die Organisation strukturierter Daten erleichtert die Analyse und Verwaltung von Abfragen.

Effektive Nutzung

Strukturierte Daten können von Unternehmen leicht verstanden und verwendet werden. Sie müssen kein tiefes Verständnis und Wissen über die verschiedenen Zusammenhänge der Daten haben.

Mehr Tools

Da es strukturierte Daten schon seit Jahren gibt, gibt es praktisch viele verschiedene Plattformen und Tools, die strukturierte Daten analysieren und darauf zugreifen können.

Nachteile strukturierter Daten

Einige der Nachteile von strukturierten Daten sind:

Weniger Flexibilität

Da die strukturierten Daten ein vordefiniertes und organisiertes Format haben, wird es schwierig, die Daten bei verschiedenen Gelegenheiten zu verwenden, was ihre Flexibilität einschränkt.

Begrenzter Speicherplatz

Strukturierte Daten werden in Data Warehouses gespeichert. Jede Änderung der Daten aktualisiert alle strukturierten Daten. Dies erfordert Zeit, Kosten und Ressourcen, um Wiedergutmachung zu leisten.

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Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind eine Art von qualitativen Big Data, die keinem strukturellen Muster folgen und keine Organisation haben. Die Verwaltung und Analyse unstrukturierter Daten ist mit den traditionellen Methoden des maschinellen Lernens etwas schwierig.

Beispielsweise sind Audiodateien, Aktivitäten, Beiträge in sozialen Medien und Satellitenbilder usw. Arten von unstrukturierten Daten. Unstrukturierte Daten werden von der nicht-relationalen Suchabfragesprache NoSQL Database verwaltet.

Vorteile von unstrukturierten Daten

Einige der Vorteile von unstrukturierten Daten sind:

Schnelle Akkumulation

Unstrukturierte Daten können im Vergleich zu strukturierten oder halbstrukturierten Daten einfach erfasst und verwaltet werden.

Data Lake-Speicher

Unstrukturierte Daten können in Cloud Data Lakes gespeichert werden, was massive Speicheroptionen ermöglicht. Cloud Data Lakes sind kostengünstig, da sie eine Pay-per-Use-Methode bieten.

Nachteile unstrukturierter Daten

Einige der Nachteile von unstrukturierten Daten sind:

Erfordert Fachwissen

Der größte Nachteil unstrukturierter Daten besteht darin, dass ein durchschnittlicher Geschäftsanwender unstrukturierte Daten nicht verstehen oder analysieren kann. Denn unstrukturierte Daten folgen keinem festgelegten Muster. Ein erfahrener Datenwissenschaftler kann unstrukturierte Daten verwalten.

Spezialwerkzeuge

Neben Fachwissen erfordern unstrukturierte Daten spezielle Tools, die speziell für unstrukturierte Daten entwickelt wurden. Diese Tools sind in ihrer Vielfalt begrenzt, sodass die Benutzer nur begrenzte Optionen in Betracht ziehen müssen.

Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Anwendungsbereich

Strukturierte Daten können von Geschäftsinhabern verwaltet werden. Unstrukturierte Daten werden von einem Data Scientist verwaltet.

Schema

Strukturierte Daten haben ein Schema beim Schreiben. Unstrukturierte Daten haben ein Schema beim Lesen.

Lagerung

Strukturierte oder quantifizierte Daten werden üblicherweise in Data Warehouses gespeichert. Unstrukturierte Daten werden in Cloud Data Lakes gespeichert.

Format

Strukturierte Daten haben ein vordefiniertes Format. Unstrukturierte Daten haben ein natives Format.

Datentypen

Strukturierte Daten haben ausgewählte Datentypen. Unstrukturierte Daten haben viele konglomerierte Typen.

Quantifizierung

Strukturierte Daten sind quantitative Daten, die aus Zahlen und Werten bestehen. Unstrukturierte Daten sind qualitative Daten, zu denen Sensoren, Audio und Video gehören.

Sprache

Beim maschinellen Lernen werden strukturierte Daten verwendet. Unstrukturierte Daten werden beim Data Mining und der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

Quellen

Strukturierte Daten stammen von Webservern, Protokollen, Online-Formularen usw. Unstrukturierte Daten stammen von E-Mails, Nachrichten oder Word-Dokumenten.

Stauraum

Strukturierte Daten benötigen weniger Speicherplatz. Unstrukturierte Daten benötigen mehr Speicherplatz.

Skalierbarkeit

Strukturierte Daten sind hochgradig skalierbar. Unstrukturierte Daten sind weniger skalierbar.

Zusammenfassung

Semistrukturierte Daten haben eine ganze Reihe von Vorteilen für das Unternehmen, wenn man versucht, sie zu verstehen. Es mag an Struktur und Organisation mangeln, aber es bietet wertvolles Kundenfeedback und Erkenntnisse. Unternehmen können halbstrukturierte Daten verwenden, um die Bewertungen, das Engagement und das Online-Verhalten ihrer Kunden zu verfolgen.

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Zeitstempel: 15. Juni 2022

Zeitstempel: 8. Mai 2023

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