Vorteile aus der Nutzung unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten werden in großen Mengen von jedem Unternehmen erzeugt, sei es durch Bilder, Videos, textlastige E-Mails oder Sensordaten. Diese Daten haben das Potenzial, einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, wenn daraus sinnvolle, handlungsorientierte Erkenntnisse gewonnen werden können. Traditionelle Analysetools sind jedoch oft nicht darauf optimiert, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu verstehen, was bedeutet, dass Unternehmen einen erheblichen Teil ihrer Daten aus ihren Analysen ausschließen und möglicherweise wichtige, umsatzsteigernde Informationen ungenutzt lassen. Glücklicherweise ermöglichen Fortschritte in der KI-Technologie es Unternehmen, unstrukturierte Daten auf neue, spannende Weise zu nutzen.

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die kein vordefiniertes Datenmodell haben und nicht in einer vorgegebenen Weise organisiert sind. Sie können sowohl von Menschen als auch von Maschinen erzeugt werden und befinden sich normalerweise nicht in dateibasierten Systemen, sondern in transaktionsbasierten Systemen. Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• Analysen aus KI- und maschinellen Lernalgorithmen

• Sensordaten

• Funktionale Daten von Internet of Things (IoT)-Geräten

• Geodaten

• Wetterdaten

• Überwachungsdaten

• Zusammenarbeit- und Produktivitätsanwendungen

• Textdateien (z. B. E-Mails, Tabellenkalkulationen, Chatbots)

Heute stammen viele der Herausforderungen im Bereich Datenmanagement aus der Tatsache, dass bis zu 90 % der weltweiten Daten unstrukturiert sind, und diese Zahl wird weiter steigen. Einige Prognosen sagen voraus, dass die Menge unstrukturierter Daten bis 2025 175 Milliarden Zettabyte erreichen wird.

Während unstrukturierte Daten weit verbreitet sind, gibt es auch eine Fülle strukturierter Daten. Strukturierte Daten sind Aufzeichnungen in einer Datenbankumgebung, die leicht in festgelegte Felder (wie Namen und Postleitzahlen) eingeordnet werden können und klar definierte Datenattribute haben. Sie lassen sich leicht durchsuchen und auswerten.

Unstrukturierte Daten hingegen kommen in so vielen verschiedenen Formaten vor, dass es für ein einzelnes Datenanalysetool schwierig ist, sie zu verarbeiten, zu durchsuchen und zu analysieren. Doch es gibt eine riesige Menge an Informationen und Erkenntnissen, die in unstrukturierten Daten stecken, wenn man die richtigen Werkzeuge hat, um sie zu verstehen.

Fast alles, was wir tun – von der Zusammenarbeit mit Kollegen über den Versand von Beständen bis hin zum Heizen und Kühlen unserer Büros – wird durch die Analyse unstrukturierter Daten ermöglicht und verbessert. Der Hauptvorteil der Analyse dieser Datensätze liegt darin, dass sie Unternehmen das vollständige Bild ihrer Organisation vermitteln, sodass sie genau erkennen können, wo Chancen und Bedrohungen liegen.

Beispielsweise können Marketingstrategien verbessert werden, indem das Verbraucherverhalten, Transkripte von Callcenter-Gesprächen, Online-Bewertungen von Produkten, Chatbot-Unterhaltungen und Social-Media-Erwähnungen analysiert werden. Das Erkennen von Mustern in diesen multidimensionalen Daten kann Informationen liefern, die das Kundenerlebnis im Web personalisieren oder den besten Zeitpunkt bestimmen, um E-Mail-Angebote zu versenden, was zu höheren Verkaufszahlen führt.

Die fehlende konsistente Struktur macht es für traditionelle Business Intelligence (BI) und Analysetools äußerst schwierig, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Es gibt zwei Hauptprobleme mit unstrukturierten Daten, die überwunden werden müssen, um ihren Wert zu maximieren: Kosten und Komplexität.

Die enorme Menge unstrukturierter Daten kann die Kosten für Cloud-basierte Speicherlösungen erheblich steigern. Um die Speicherkosten im Griff zu behalten, ist es hilfreich, alle Daten des Unternehmens zu evaluieren und getrennte Speicherstrategien für „kalte“ und „heiße“ Daten zu entwickeln.

Unveränderte oder „kalte“ Daten können in unverwalteten Cloud-basierten Speichern abgelegt werden, während Ihr Budget für „heiße“ Daten genutzt wird, die regelmäßig gesichert und repliziert werden müssen.

Legacy-Datenmanagementsysteme stellen ebenfalls eine potenzielle Quelle für zusätzliche Ausgaben dar. Diese Systeme können Schwierigkeiten haben, mit modernen Lösungen für unstrukturiertes Datenmanagement zusammenzuarbeiten, was maßgeschneiderte Lösungen erfordert, um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten und zu verwalten.

Unstrukturierte Daten bringen zusätzliche Komplexität in die Unternehmensdatenanalyse. Durch die Vielzahl an unorganisierten Daten, die aus verschiedenen Quellen fließen, ist das Indexieren aufgrund der unklaren Struktur und fehlender vordefinierter Attribute fehleranfällig und schwierig.

Diese Unordnung und das Fehlen klar definierter Attribute erschwert es Analysten zu bestimmen, welche Datensätze für einen bestimmten Anwendungsfall relevant sind und ob die Daten von hoher Qualität und vertrauenswürdig sind.

Eine intelligente Erkundungsplattform sammelt alle Arten von unstrukturierten Daten und verwendet KI-basierte Datenanalysen sowie multidimensionale Visualisierungen, um Einblicke zu liefern, die Analysten in die Lage versetzen, umsatzsteigernde Ideen an Stakeholder zu vermitteln. Mit den richtigen Werkzeugen können Unternehmen aus allen Branchen ihre komplexen Datenmanagementprozesse in den Griff bekommen und ihre unstrukturierten Daten gewinnbringend einsetzen.

Die Menge an unstrukturierten und strukturierten Daten, die Ihr Unternehmen produziert, wird weiter wachsen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind der Schlüssel, um die Muster, Zusammenhänge und Trends in Ihren komplexen, multidimensionalen Daten zu verstehen.

Das richtige Toolkit nutzt nicht nur KI, um marktführende Analysetools und Visualisierungen bereitzustellen, sondern bietet auch geführte und automatische Einblicke, die es Analysten und anderen Nicht-Datenwissenschaftlern ermöglichen, die Daten eigenständig zu lesen, zu verstehen und zu nutzen. Wenn alle im Unternehmen von der Leistungsfähigkeit KI-gestützter Analysen profitieren, können Sie den Wert jedes erzeugten Geschäftsdatenstücks maximieren.