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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Was ist unstrukturierte Datenanalyse? Ein vollständiger Leitfaden

Ammar Ali

Content Manager

3. Juni 2024

Abdeckung für unstrukturierte Datenanalysen

Moderne Unternehmen setzen weiterhin auf die digitale Transformation in großem Maßstab – mit Business Analytics an der Spitze dieser Revolution. In allen Branchen generieren Unternehmen riesige Datenmengen. Diejenigen, die Analysen zu ihrem Vorteil nutzen, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit besser abschneiden.

Die Investition in Analyse- und Business-Intelligence-Tools (BI) versetzt Unternehmensleiter in die Lage, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Es hilft ihnen auch, mehrere strategische Ziele zu erreichen, wie z. B. Betriebsoptimierung, Gewinnung von Verbrauchereinblicken, Leistungsmessung und mehr.

Der Aufstieg der unstrukturierten Datenanalyse

Bis vor kurzem verließen sich Unternehmen ausschließlich auf strukturierte Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen – da herkömmliche Software die Informationen aus unstrukturiertem Text nicht aufnehmen, verarbeiten und extrahieren konnte, hauptsächlich aufgrund… der fehlenden Struktur. Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Schema, sodass sie nicht in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert werden können, bis sie in ein strukturiertes Format konvertiert werden.

Aber unstrukturierte Daten sind keine dunklen Daten mehr, die nicht für Analysen verfügbar sind. Fortschritte in der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen es Unternehmen jetzt, zuvor verschlossene Türen für Big Data zu öffnen, die eine Fülle ungenutzter Erkenntnisse bieten.

Datenanalysten können jetzt wertvolle Erkenntnisse daraus gewinnen unstrukturierte Daten um die Genauigkeit und Effektivität ihrer BI zu verbessern und Datenanalyse.

Warum ist die Analyse unstrukturierter Daten wichtig?

Warum ist unstrukturierte Datenanalyse wichtig?

Da mehr als 80% von Geschäftsdaten unstrukturiert sind, können sie für Analysen einfach nicht ignoriert werden. Es kann eine Fülle von Einblicken bieten und ein genaueres und detaillierteres Bild eines Unternehmens liefern.

Unstrukturierte Datenanalyse ist ein relativ „neues“ Konzept, das sich noch in der Entwicklung befindet. Unternehmen sollten jedoch vermeiden, die Vorteile zu verpassen, die sie mit sich bringt. Es ist fair, wenn man bedenkt, dass die unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse enthalten können, um die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens auf dem Markt zu steigern.

Unstrukturierte Daten sind qualitativer und eher kategorialer Natur. Es enthält kein vorgegebenes Datenmodell oder Schema, sondern hat eine interne Struktur. Mit modernen KI-gestützten Datenextraktionstools können sie in ein einfach zu verwaltendes Format für Analysen umgewandelt werden.

Beispielsweise sind wichtige Geschäftsdokumente wie Rechnungen, Bestellungen, Quittungen, Feedback-Formulare, Stromrechnungen usw. in einem unstrukturierten Format verfügbar. Daher können diese nicht in der Analytik verwendet werden.

Im Gegensatz dazu können strukturierte Daten, die in einer Excel- oder Datenbankdatei gespeichert sind, problemlos in BI-Tools exportiert werden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Erfolgreiche Unternehmen wie Amazon verlassen sich stark auf unstrukturierte Datenanalysen, um das Verbraucherverhalten zu verstehen. Durch die Umwandlung unstrukturierter Daten in Kundeneinblicke gewinnen Unternehmen neue Kunden, reduzieren die Abwanderung und maximieren die Zufriedenheit.

Vorteile der unstrukturierten Datenanalyse

Vorteile der unstrukturierten Datenanalyse

Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil

Herkömmliche Berichte, die durch Zahlenverarbeitung erstellt werden, liefern normalerweise keine Einblicke auf einer granularen Ebene wie unstrukturierte Quellen. Beispielsweise ermöglichen Daten, die durch E-Mails, Interviews, Umfragen und Feldversuche generiert werden, Unternehmen, wichtige Informationen über aktuelle Markttrends und -leistungen zu enträtseln.

Die Nutzung dieser Erkenntnisse bietet Organisationen F&E-Möglichkeiten, da sie Veränderungen antizipieren und entsprechende Strategien entwickeln.

Schalten Sie Consumer Insights frei

Unstrukturierte Daten aus Fragebögen, die von fokussierten Gruppen ausgefüllt werden, und Umfrageformulare können eine Fülle von Informationen für die Marketingabteilung enthalten. Es kann wertvolle Informationen über das Verbraucherverhalten und die Ausgabegewohnheiten basierend auf der geografischen Lage und mehreren anderen Faktoren enthalten.

Die zielgerichteten Informationen erleichtern Managern die Produktentwicklung und Marketingaktivitäten.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Unternehmen können unstrukturierte Daten aus Kundenservice-Chats, E-Mails, Feedback-Formularen und verschiedenen anderen Quellen analysieren, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.

Beispielsweise kann die Stimmungsanalyse ein besseres Verständnis der Kundenaussichten rund um die Marke liefern, was Produktoptimierungen, die Einführung neuer Funktionen und Leistungsverbesserungen vorantreiben kann.

Einhaltung von Vorschriften

Organisationen, die in einem stark regulierten Umfeld tätig sind, gehen vorsichtig vor. Sie halten sich an alle Vorschriften, um hohe Bußgelder und Strafen zu vermeiden, da dies ihre finanzielle Leistung beeinträchtigen kann.

Ein zentralisiertes Repository für unstrukturierte Daten ermöglicht es Unternehmen, proaktiver zu sein. Es erlaubt ihnen potenzielle Compliance aufdecken und regulatorische Probleme, bevor sie sich verschärfen, und schützt ihre Ressourcen und ihren Ruf.

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unstrukturierte Datenanalyse ermöglichen

Aktivieren unstrukturierter Datenanalyse

KI-gestützte Datenextraktionstools ermöglichen es Unternehmen jetzt, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten automatisch zu extrahieren. Analysten können sie in strukturierte Datensätze umwandeln, um aussagekräftige Erkenntnisse zu analysieren und zu gewinnen. Basierend auf maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache können diese Lösungen Datenmuster erkennen, was eine schnellere Datenextraktion ermöglicht.

Durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten können Unternehmen zahlreiche Geschäftsanalysen durchführen. Dazu gehören deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen zur Identifizierung von Trends und Mustern. Unternehmen können auch Ursache und Wirkung finden, zukünftige Ergebnisse vorhersagen und den besten Ansatz für strategische, taktische und operative Entscheidungen bestimmen.

Benutzer können beispielsweise Kundenfeedbackformulare hochladen, und die Lösung extrahiert Schlüsselwörter, Namen, Adressen, Kontaktdaten, Kommentare und andere relevante Informationen und strukturiert diese Datensätze dann in einem tabellarischen Format.

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Wie Astera ReportMiner Passt

Astera ReportMiner ist modern Datenextraktionslösung speziell entwickelt, um die Verwaltung unstrukturierter Daten zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Kombination der Leistung einer ETL-Engine der Enterprise-Klasse und der regelbasierten Datenextraktion handelt es sich um eine leistungsstarke Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, in unstrukturierten Dokumenten eingeschlossene Daten mit großer Genauigkeit und Effizienz zu extrahieren.

Nehmen wir ein Beispiel für Kunden-Feedback-Formulare von oben. Verwenden Astera ReportMiner, ein Unternehmen aufbauen kann Wiederverwendbare Datenextraktionsvorlagen um relevante Datenbereiche in den Formularen zu erfassen. Mit den jetzt organisierten Dokumenten können Geschäftsanwender Analysen durchführen, die für die Verbesserung des Kundenerlebnisses relevant sind.

Unsere Datenextraktionslösung für Unternehmen verfügt über eine codefreie, intuitive Plattform, mit der Geschäftsanwender wiederverwendbare Extraktionsvorlagen erstellen können, um Daten problemlos aus großen Mengen unstrukturierter Dokumente zu extrahieren. Die Prozess-Orchestrierungsfunktion automatisiert das Report-Mining und das Herunterladen von Aufgaben, um die Effizienz zu maximieren und die Kosten zu minimieren.

Außerdem, Astera ReportMinerdie KI-gesteuerte Datenextraktionsfunktion von , KI-Erfassung, beschleunigt und vereinfacht den Prozess der Datenerfassung aus unstrukturierten Dokumenten erheblich.

Verwendung von Tabellenerkennungs- und Verarbeitungsalgorithmen für natürliche Sprache, ReportMiner kann die Datenregionen und -felder mit nur einem Klick identifizieren und erstellen. Jetzt können Benutzer in Sekundenschnelle Extraktionsvorlagen für unstrukturierte Dokumente erstellen.

Zusammenfassung

Unstrukturierte Datenanalysen können die Business-Intelligence-Initiativen von Unternehmen beschleunigen und ihnen helfen, in stark wettbewerbsintensiven Umgebungen erfolgreich zu sein.

Wenn Sie das explosionsartige Wachstum unstrukturierter Daten nutzen möchten, um Vorteile für Ihr Unternehmen zu erzielen, wenden Sie sich an unser Vertriebsteam planen eine Demo oder erfahren Sie mehr über unser Produkt.

Autoren:

  • Ammar Ali
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