Unstrukturierte Daten sind Informationen, die keine vordefinierte Struktur haben. Es handelt sich dabei um einen der drei Kerndatentypen strukturierte und halbstrukturierte Formate.

Beispiele für unstrukturierte Daten sind Anrufprotokolle, Chatprotokolle, Verträge und Sensordaten, da diese Datensätze nicht nach einem voreingestellten Datenmodell angeordnet sind. Unstrukturierte Daten müssen standardisiert und in Spalten und Zeilen strukturiert werden, um sie maschinenlesbar, also bereit für die Analyse und Interpretation, zu machen. Dies verkompliziert die Dinge und führt zu zahlreichen Herausforderungen bei unstrukturierten Daten.

Unstrukturierte Daten sind von wachsender Bedeutung, wenn man mehr als bedenkt 80 % von Geschäftsdaten liegt in einem unstrukturierten Format vor. Wenn das nicht genug wäre, sind es unstrukturierte Daten voraussichtlich schnell wachsen in 2025 und darüber hinaus.

Außerdem geht es nicht nur um das Volumen; unstrukturierte Datenquellen enthalten wertvolle Erkenntnisse. Einkaufsrechnungen können beispielsweise einem Telekommunikationsanbieter dabei helfen, seine Kunden anhand demografischer und wirtschaftlicher Details zu segmentieren. Dies ist nur ein Beispiel; unstrukturierte Daten können auf zahlreiche Arten verwendet werden, um Muster und Trends zu erkennen und so die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Trotz ihrer Bedeutung haben viele Unternehmen Probleme beim Zugriff auf und der Verwendung unstrukturierter Daten. Einige Herausforderungen im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten sind:

• Unfähigkeit, wachsende Datenmengen zu verarbeiten
• Zugriff auf isolierte Daten
• Nichteinhaltung von Vorschriften
• Eingeschränkte Nutzbarkeit der Daten
• Erhöhte Anfälligkeit für Cyber-Angriffe

Lassen Sie uns diese Faktoren genauer besprechen und wie Unternehmen sie überwinden können.

Überwindung der Herausforderungen unstrukturierter Daten

Herausforderung Nr. 1: Unfähigkeit, wachsende Datenmengen zu verarbeiten

Unternehmen sammeln heutzutage immer mehr Informationen. Das Volumen globaler Daten wird voraussichtlich auf 221 Zettabyte bis 2026Dies stellt eine Herausforderung dar, diese Daten rechtzeitig und genau zu erfassen.

Unternehmen müssen unstrukturierte Daten erfassen und speichern, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ohne entsprechende Speicherplanung und -lösung belasten diese zunehmenden Datenmengen jedoch die vorhandene Speicherkapazität. Natürlich können herkömmliche Speicherlösungen vor Ort keine Daten im Petabyte-Bereich verarbeiten.

Geben Sie Cloud-basierten Speicher ein. Die Migration von Daten in die Cloud ist Teil eines flexiblen und skalierbaren Ansatzes zur Datenspeicherung. Online Data Warehouses bieten viele Vorteile, wie z. B. Konnektivität zu mehreren unstrukturierten Datenquellen, schnellere Analyse und reibungslosere Notfallwiederherstellung.

Ein robustes Datenintegrationstool vereinfacht die Verbindung zum Cloud-Speicher. Astera Datenpipeline-Builder optimiert die Datenmigration in die Cloud und bewahrt gleichzeitig die Datenqualität in einer No-Code-Umgebung. Darüber hinaus ermöglichen die Automatisierungsfunktionen Geschäftsanwendern, unstrukturierte Daten in Echtzeit zu erfassen und zu übertragen.

Herausforderung Nr. 2: Zugriff auf isolierte Daten

In der heutigen digitalisierten Arbeitswelt fordern Mitarbeiter mehr Transparenz von ihren Arbeitgebern. Datenschutzgesetze wie CPRA und GDPR haben den Schutz von Mitarbeiterinformationen und die Verbesserung des Zugriffs der Mitarbeiter auf ihre Daten betont.

Darüber hinaus nehmen die Anfragen von Mitarbeitern nach Zugang zu ihren persönlichen Daten zu. Die Herausforderung besteht darin, einen nahtlosen Zugriff auf vertrauliche Informationen bereitzustellen, die in Datensilos über mehrere Ziele hinweg gespeichert sind, wie z. B. Chats, E-Mails und Audioprotokolle.

Der erste Schritt zur Lösung dieser Herausforderung besteht darin, Quellen für Mitarbeiterinformationen zu finden. Der nächste Schritt besteht darin, unterschiedliche Informationen, die in mehreren Systemen gespeichert sind, zu kombinieren und ein einziges Repository aufzubauen. Anschließend müssen Arbeitgeber einen robusten ID-Verifizierungs- und Datenmaskierungsmechanismus implementieren, um Datenlecks zu verhindern.

Die ethische Verwaltung von Mitarbeiterdaten, deren Bereitstellung auf Anfrage und die Kommunikation neuer Gesetze zum Datenschutz von Mitarbeitern tragen dazu bei, ein Umfeld des Vertrauens innerhalb einer Organisation zu schaffen.

Herausforderung Nr. 3: Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften

Unstrukturierte Daten bleiben oft ungeprüft, da sie schwer zu speichern und zu analysieren sind. Laut IDC ca 90 % dieser Daten bleiben ungenutzt, und die meisten Unternehmen wissen nicht, wo sie gespeichert sind. Unregulierte Daten können zu zahlreichen Rechts- und Compliance-Risiken führen, zum Beispiel:

• Sensible Informationen, wie z. B. Kundendaten, können bei einer Datenpanne verloren gehen, wenn sie nicht angemessen gesichert sind.
• Die Verwendung unstrukturierter Daten zu Marketingzwecken kann die bei der Datenerfassung eingeholte Zustimmung untergraben. So ist beispielsweise die Verwendung echter Kundenrechnungen zur Demonstration der Funktionalität einer Software ein Verstoß gegen die Privatsphäre, der zu einer Klage führen kann.
• Nicht kategorisierte Daten können im Sekundärspeicher gespeichert werden. Datenschutzbestimmungen verlangen von Unternehmen, vertrauliche Informationen in ihrem Primärspeicher zu speichern.
• Die Nichteinhaltung von Anfragen von Mitarbeitern zum Abrufen und Löschen von Informationen kann dem Ruf eines Unternehmens schaden.

Die Nichteinhaltung von Anfragen von Mitarbeitern zum Abrufen und Löschen von Informationen kann dem Ruf eines Unternehmens schaden. Wie können Unternehmen die Grenzen der Datenschutzgesetze einhalten? Durch die Priorisierung der Identifizierung ungetaggter Daten und die Befähigung der Mitarbeiter, diese zu erkennen und zu überprüfen.

Ein Unternehmen muss unstrukturierte Datenquellen innerhalb des Unternehmens ausfindig machen und Richtlinien darüber festlegen, was personenbezogene Daten (PII) ausmacht. Alle sensiblen Informationen sollten gekennzeichnet und sicher gespeichert werden und dürfen nur autorisierten Benutzern zugänglich sein.

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Herausforderung Nr. 4: Reduzierte Datennutzbarkeit

Die eingeschränkte Nutzbarkeit von Daten stellt eine weitere Herausforderung für die Nutzung unstrukturierter Daten dar. Unternehmen müssen sich wandeln unstrukturierte Daten vor der Verarbeitung in ein maschinenlesbares Format. Diese Daten benötigen auch eine Indizierung und ein Schema, um nützlich zu sein. Die zusätzlichen Datenverarbeitungsanforderungen verlängern die Zeit bis zur Erkenntnis, was zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung führen kann.

Beispielsweise können gescannte Belege nicht direkt analysiert werden und müssen durch ein OCR-Tool geleitet werden, um relevante Daten zu erfassen. In ähnlicher Weise müssen Social-Media-Beiträge gekratzt und in ein strukturiertes Format konvertiert werden, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen.

Heutzutage können Datenextraktionstools das Extrahieren, Verarbeiten und Laden von Daten automatisieren, im Wesentlichen den gesamten Prozess. Diese Lösungen können unstrukturierte Daten in großem Umfang auslesen und verarbeiten. Die meisten Unternehmen bevorzugen Zero-Code-Lösungen, mit denen sie unstrukturierte Daten strukturieren können, ohne Code schreiben zu müssen.

Astera ReportMiner ist ein leistungsstarkes, KI-gesteuertes Tool, das die Extraktion, Verarbeitung und Verwaltung unstrukturierter Daten vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, Vorlagen mit einem Klick zu erstellen und stellt durch umfassende Datenqualitätsprüfungen die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sicher.

Herausforderung Nr. 5: Erhöhte Anfälligkeit für Cyber-Angriffe

Egnytes Data-Governance-Trendbericht 2021 stellt fest, dass unkontrolliertes Datenwachstum und Desorganisation das Cyber-Risiko erhöhen. Dies gilt insbesondere für unstrukturierte Daten, da sie anfälliger für Missmanagement sind und in isolierten Datensystemen gespeichert werden.

Kleine und mittlere Unternehmen sind einem höheren Risiko von Datenschutzverletzungen ausgesetzt. Neben Datenverlust können Cyberangriffe zu Vertrauensverlusten bei den Kunden und hohen Geldstrafen führen. Sie können die Glaubwürdigkeit und den Ruf einer Marke dauerhaft schädigen.

Die Lösung für zunehmende Bedrohungen der Datensicherheit besteht nicht nur in der Stärkung von Sicherheitsprotokollen. Unternehmen müssen verstreute Daten identifizieren und in einem zentralen Repository konsolidieren, um die politische Anfälligkeit zu minimieren. Sie sollten auch ein Verfahren zur sicheren Speicherung neu eingehender Daten schaffen.

Ein End-to-End-Datenintegrationstool ist eine hervorragende Option zur Konsolidierung von Daten aus mehreren unstrukturierten Quellen. Wählen Sie eine Lösung, die robuste Sicherheits- und Benutzerberechtigungsfunktionen bietet, um die Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten.

Abgesehen von den oben genannten fünf Herausforderungen gibt es weitere Hindernisse für die effektive Nutzung unstrukturierter Daten. Douglas Laney, eine führende Autorität im Bereich Daten und Analytik, erläuterte kürzlich in einem Webinar einige dieser Herausforderungen.

Wie Unternehmen unstrukturierte Daten nutzen können – eine Telekommunikationsperspektive

Wir haben die Herausforderungen bei der Verwaltung unstrukturierter Daten besprochen. Sehen wir uns nun an, wie diese Daten zur Wertschöpfung beitragen können. Die Telekommunikationsbranche ist ein hervorragendes Beispiel, da Telekommunikationsanbieter (Telcos) große Mengen an Informationen über Anruf-, Netzwerk- und Kundendaten sammeln. Diese Informationen können analysiert werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Telekommunikationsunternehmen prognostizieren das Abwanderungsrisiko für jeden Kunden, indem sie dessen frühere Einkäufe analysieren. Um die Kundenabwanderung vorherzusagen, müssen aktuelle Kundendaten mit Daten abgewanderter Kunden verglichen und mithilfe eines Klassifizierungsalgorithmus ein Vorhersagemodell erstellt werden. So können Telekommunikationsunternehmen Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko gezielt über maßgeschneiderte Pakete ansprechen.

Durch proaktives Targeting lässt sich die Kundenabwanderung deutlich reduzieren und Zeit und Geld bei der Gewinnung neuer Kunden sparen. Weitere Vorteile sind ein zufriedenerer Kundenstamm mit höherem LTV.

Abgesehen von der Abwanderungsvorhersage gibt es noch andere Anwendungen von Data Mining. Durch die Analyse von Anrufdetailaufzeichnungen können sie die von ihren Kunden am häufigsten angerufenen Orte finden. Vielleicht telefoniert ein großer Teil der Kunden regelmäßig nach Spanien. Diese Einblicke helfen ihnen, relevante internationale Anrufpläne zu entwerfen.

Bewältigen Sie Herausforderungen bei unstrukturierten Daten mit Astera

Datenanalysen helfen dabei, profitable Erkenntnisse für Telekommunikationsanbieter aufzudecken. Abgesehen von der Erstellung relevanter Marketingkampagnen gibt es weitere Vorteile. Erkenntnisse aus der Datenanalyse können dabei helfen, Anrufbetrug zu reduzieren und das Netzwerk zu optimieren.

Effektive Analysen erfordern jedoch strukturierte und bereinigte Datensätze. Selbst das leistungsstärkste Analysetool ist ohne genaue Daten wirkungslos. Das Extrahieren, Aufbereiten und Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen ist unerlässlich, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Ein KI-gestütztes Tool für Unternehmen wie Astera Data Pipeline Builder kann die Art und Weise, wie Unternehmen ihre strukturierten und unstrukturierten Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen nutzen, erheblich verbessern. ADPB unterstützt Unternehmen, indem es Daten aus unterschiedlichen Quellen kombiniert und standardisiert, sie für die Analyse vorbereitet und sicherstellt, dass sie für eine Vielzahl nachgelagerter Anwendungen bereit sind.

Das Tool unterstützt außerdem unterschiedliche Datenlatenzen, verfügt über Cloud-basierte Datenaufbereitungstools und ermöglicht Benutzern die Entwicklung und Automatisierung von Pipelines mit englischsprachigen Befehlen. Astera Data Pipeline Builder wurde entwickelt, um Zeit zu sparen und die Genauigkeit in ETL-, ELT- und Datenvorbereitungsprozessen zu erhöhen.

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