Laut Gartner, 80 bis 90 % der weltweiten Daten sind heute unstrukturiert und wachsen jährlich um 61 %. Zur weiteren Veranschaulichung: Strukturierte Unternehmensdatenbanken können aus bis zu zehn Terabyte an Daten bestehen (einschließlich Backups und duplizierter Datensätze). Aber wenn wir über unstrukturierte Datensätze sprechen, wie sie von IoT-Geräten generiert werden, kann die Größe im Exabyte (Millionen Terabyte).

Aufgrund dieses schieren Volumens und dieser Komplexität wird die Verwaltung unstrukturierter Daten für Unternehmen jeder Größe immer wichtiger. In den letzten Jahrzehnten hat sich die Art der von Unternehmen gespeicherten Daten und deren Handhabung erheblich verändert. Das gleichzeitige Wachstum von Cloud-Speicher und Big Data hat ebenfalls zum Anstieg unstrukturierter Daten beigetragen.

Doch bevor wir über die Verwaltung unstrukturierter Daten und ihre Bedeutung sprechen, wollen wir uns ein klares Bild davon machen, was unstrukturierte Daten für Unternehmen sind und worin sie sich von strukturierten Daten unterscheiden.

Wir werden uns auch einige ansehen unstrukturierte Daten Herausforderungen, wie Sie diese überwinden und was Sie tun können, um unstrukturierte Daten für Analysen und Business Intelligence (BI)-Funktionen.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten können als Daten in jeder Form definiert werden, die kein vordefiniertes Modell oder Format haben. Diese Art von Daten wird aus verschiedenen Quellen generiert, darunter Audiodateien, Videos, Bilder, Social-Media-Beiträge und Textdateien.

Die meisten Organisationen verfügen über robuste Strategien zur Verwaltung und Analyse ihrer strukturierten Daten. Der wahre Wert liegt jedoch in der Verwaltung dieser neuen Welle halbstrukturierter Daten oder unstrukturierter Inhalte.

Mehr lesen: Grundlegendes zu strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten

Bedeutung des unstrukturierten Datenmanagements

Daten sind für Unternehmen das wichtigste nicht-menschliche Kapital. Dennoch sind nur wenige in der Lage, den vollen Nutzen aus den riesigen Mengen unstrukturierter Daten zu ziehen, die ihnen zur Verfügung stehen.

Die Nutzung großer Datenmengen eröffnet Unternehmen jedoch viele neue Möglichkeiten. Durch die Analyse unstrukturierter Daten können Organisationen Informationen in neuen Dimensionen betrachten und so ihre Entscheidungsfindung verbessern.

Hier sind zwei Schlüsselbereiche, in denen die Verwaltung unstrukturierter Daten von Vorteil sein kann:

Geschäftsanalytik

Ein guter Ansatz für Business Intelligence ist die Nutzung interner und externer Daten für Datenanalyse. Es ist einfach, auf strukturierte Daten aus einem internen Datenbank, aber die Verwendung von Informationen, die in APIs von Drittanbietern und im Web verfügbaren Open-Source-Datensätzen enthalten sind, ist eine Herausforderung. Dies liegt daran, dass Benutzer diese Daten verarbeiten müssen, bevor sie sie in ein BI-System einspeisen. Die Verwendung unstrukturierter Daten kann Ihnen jedoch dabei helfen, Informationen aus neuen Blickwinkeln zu bewerten.

Sie können beispielsweise Engpässe in der Customer Buyer Journey Ihres Onlineshops identifizieren, indem Sie Kundeninteraktionen mithilfe eines Tools wie Hotjar untersuchen. Sie können diese Informationen nutzen, um das Gesamtdesign Ihrer Website zu verbessern und Handlungsaufforderungen effektiver zu gestalten, was sich letztlich positiv auf die Conversion-Rate auswirkt.

Produktentwicklung

Jedes Unternehmen möchte seinen Produktentwicklungsprozess verbessern. Die Erfassung und Analyse unstrukturierter Daten kann dabei helfen. Daten aus Quellen wie sozialen Medien sind größtenteils unstrukturiert, enthalten jedoch wertvolle Erkenntnisse, die Unternehmen dabei helfen können, Produkte zu entwickeln, die unerfüllten Bedürfnissen gerecht werden.

Wenn Sie beispielsweise wissen, worüber Ihre Kunden in den sozialen Medien sprechen, können Sie mehr über ihre Interessen und Verhaltensmuster erfahren. Ihr Produktentwicklungsteam kann diese Informationen dann nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage datengesteuerter Nachfrageprognosen auf den Markt zu bringen, was letztendlich zu höheren Umsätzen führt.

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Unstrukturiertes vs. strukturiertes Datenmanagement

Die strukturierte Datenverwaltung ist einfach und bequem, insbesondere weil diese Art von Daten hochgradig organisiert und gut formatiert ist. Managementsysteme für relationale Datenbanken und Schemageneratoren sind nur zwei Beispiele von Hunderten verfügbarer Tools zum Speichern, Zugreifen und Verwalten strukturierter Daten.

Andererseits ist das unstrukturierte Datenmanagement (UDM) aufgrund des deutlich höheren Datenvolumens und des Fehlens eines konsistenten Formats nicht so einfach. Die meisten unstrukturierten Daten werden maschinell generiert (z. B. durch ein IoT-Gerät) und weisen keine ordnungsgemäße Formatierung und Konsistenz auf. Darüber hinaus macht die Verfügbarkeit weniger Tools und Techniken auch die Verwaltung unstrukturierter Daten zu einer Herausforderung. Trotz der damit verbundenen Komplikationen wird jedoch empfohlen, in die Verwaltung der unstrukturierten Datenspeicherung zu investieren. Langfristig kann Ihnen eine unstrukturierte Datenmanagementlösung eine Fülle aussagekräftiger Erkenntnisse liefern.

Einer der Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ist die Art der Informationen, die sie liefern. Bei einer strukturierten Datenbank sind Sie auf beschreibende oder diagnostische Daten beschränkt. Bei unstrukturierten Daten können Sie jedoch künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens anwenden, um prädiktive und präskriptive Daten zu erhalten. Sehen wir uns einen detaillierteren Vergleich zwischen den beiden Typen an:

Wichtige Anforderungen für die Verwaltung unstrukturierter Daten

Um unstrukturierte Daten effektiv zu verwalten, müssen Sie die richtigen Techniken und Tools verwenden, die den Prozess vereinfachen können. Im Folgenden finden Sie zwei wichtige Anforderungen, die Sie für die Indizierung unstrukturierter Daten erfüllen müssen:

1. Alles aufbewahren: Die erste wichtige Voraussetzung für die Verwaltung von Daten ist der Beginn der Speicherung alle Daten, die Sie generieren. Da die Kosten für die Datenspeicherung immer geringer werden, kann die langfristige Aufbewahrung von Daten bei Cloud-basierten Speicherlösungen nur ein paar Dollar pro Terabyte pro Jahr kosten.
2. Daten vom Speicher trennen: Nachdem Sie nun alle diese Informationen gespeichert haben, besteht der nächste Schritt darin, diese Daten zu verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Tools zur Datenverwaltung, sowie Astera, kann dir helfen Extrahieren Sie unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und integrieren mit Ihren strukturierten Daten, um alle Informationen für Ihre Datenanalysetools verfügbar zu haben

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Herausforderungen des unstrukturierten Datenmanagements

Die Verwaltung unstrukturierter Daten bringt aufgrund ihrer inhärenten Komplexität und Vielfalt eine Reihe einzigartiger Herausforderungen mit sich. Dies sind einige der wichtigsten Herausforderungen, denen sich Unternehmen beim Umgang mit unstrukturierten Daten gegenübersehen:

1. Fehlende Standardisierung

Im Gegensatz zu strukturierten Daten fehlt bei unstrukturierten Daten ein vordefiniertes Schema, was die Klassifizierung, Indizierung und effektive Speicherung erschwert. Diese Variabilität kann zu erheblichen Herausforderungen beim Aufbau einer konsistenten Datenmanagement-Framework.

Lösung: Die Implementierung KI-gestützter Klassifizierungs- und Indizierungslösungen, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML) verwenden, kann dabei helfen, Muster zu erkennen und unstrukturierte Daten zu kategorisieren. Diese Technologien generieren dynamisch Metadaten und schaffen einen flexiblen Rahmen für effektive Speicherung und Abfrage, ohne dass vordefinierte Schemata erforderlich sind.

2. Volumen und Skalierbarkeit

Die ständig wachsenden Mengen unstrukturierter Daten – oft in Petabyte oder Exabyte gemessen – machen Speicherung, Abruf und Analyse zu einer Herausforderung. Herkömmliche Systeme sind oft nicht skalierbar, um diese Flut effektiv zu bewältigen.

Lösung: Cloudbasierte Speicher- und Verarbeitungsplattformen mit flexibler Skalierbarkeit können große und dynamische Datensätze verarbeiten. Die Kombination dieser Lösungen mit verteilten Dateisystemen und parallelen Verarbeitungsframeworks kann die Speichereffizienz optimieren und eine schnelle Datenanalyse im großen Maßstab ermöglichen.

3. Datenintegration

Die Integration unstrukturierter Daten in strukturierte Datensysteme ist komplex, da relationale Datenbankverwaltungssysteme nicht für die Verarbeitung unstrukturierter Daten ausgelegt sind.

Lösung: Durch die Nutzung hybrider Integrationstools, die APIs verwenden, Datenseenund Middleware können strukturierte und unstrukturierte Datensysteme überbrücken. Diese Tools ermöglichen einen nahtlosen Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen und ermöglichen Echtzeitintegration unter Wahrung der Datenintegrität und -kohärenz.

4. Datenqualität und -konsistenz

Unstrukturierte Daten stammen oft aus mehreren Quellen, wie IoT-Geräten, sozialen Medien oder E-Mails, was zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten führen kann. Schlechte Datenqualität kann die Analyse und Entscheidungsfindung behindern.

Lösung: Bereitstellen Datenqualitätslösungen die KI nutzen, können die Erkennung und Korrektur von Inkonsistenzen zwischen Datenquellen automatisieren. Mit diesen Tools können Benutzer Validierungsframeworks implementieren, die Formate standardisieren und die Datengenauigkeit während der Aufnahme überprüfen, um die Zuverlässigkeit der Analyse aufrechtzuerhalten.

5. Eingeschränkte Werkzeugverfügbarkeit

Während strukturierte Daten mit etablierten relationalen Datenbanken verwaltet werden können, mangelt es für unstrukturierte Daten an ähnlichen Tools. Es sind spezielle Lösungen erforderlich, die erhebliche Investitionen in KI- und maschinelle Lerntechnologien erfordern können.

Lösung: Unternehmen können in spezialisierte KI- und Machine-Learning-Lösungen investieren, die auf die Verwaltung unstrukturierter Daten zugeschnitten sind, wie z. B. Deep-Learning-basierte Tools zur Datenextraktion oder semantische Suchsysteme. Diese Tools sind zunehmend verfügbar und können einen hohen ROI liefern.

6. Sicherheit und Compliance

Die Gewährleistung der Sicherheit und Vertraulichkeit unstrukturierter Daten ist eine Herausforderung, da sie oft vertrauliche Informationen enthalten, die über mehrere Formate und Standorte verteilt sind. Aufgrund dieser verteilten Natur wird die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA komplex.

Lösung: Datenverwaltungsplattformen mit Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und automatisierter Prüfung können zur Sicherung unstrukturierter Daten beitragen. Die Integration von Tools, die vertrauliche Informationen abbilden und detaillierte Berichte für Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA bereitstellen, gewährleistet die Einhaltung der Vorschriften.

7. Hohe Bearbeitungskosten

Die Verarbeitung unstrukturierter Daten erfordert robuste Rechenressourcen und fortschrittliche Algorithmen, was die Infrastruktur- und Betriebskosten erhöhen kann.

Lösung: Durch den Einsatz kosteneffizienter Cloud-Lösungen mit Pay-as-you-go-Modellen und KI-gesteuerter Optimierung zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs können die Verarbeitungskosten gesenkt werden.

8. Suche und Abruf

Ohne vordefinierte Indizierung oder Markierung kann das Auffinden bestimmter Informationen in unstrukturierten Datensätzen ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess sein.

Lösung: Die Implementierung intelligenter Suchtechnologien wie semantischer Suchmaschinen und KI-gestützter Tagging-Systeme verbessert die Abrufeffizienz. Diese Lösungen ermöglichen kontextbezogene Suchvorgänge und sorgen so für schnellere und genauere Ergebnisse selbst bei großen unstrukturierten Datensätzen.

Nutzen Sie unstrukturierte Daten für Erkenntnisse mit Astera's KI-gestützte Lösung

Während die Herausforderungen rund um unstrukturierte Daten schon seit einiger Zeit bestehen, ermöglichen Durchbrüche in der KI-Technologie Datenmanagementlösungen wie Astera um Unternehmen dabei zu helfen, ihre unstrukturierten Daten zu nutzen. Astera Intelligence, unsere KI-Funktionen, helfen dabei, die Verwaltung unstrukturierter Daten zu optimieren und zu automatisieren. So geht's:

• Semantische Datenzuordnung: Mithilfe von KI- und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) Astera Intelligenz kann die Bedeutung hinter Daten unabhängig von ihrem Format analysieren und sie entsprechend zuordnen.
• KI-gestützte Extraktion: Indem Sie KI nutzen, um Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren, können Sie den Extraktionsprozess automatisieren und so Stunden manueller Arbeit und Tausende von Dollar sparen.
• Unterstützte Dateitypen: Sie müssen sich nicht mehr auf Dateitypen beschränken. Egal, ob Ihre unstrukturierten Daten in PDF- oder Excel-Dateien vorliegen, Sie können sie problemlos mit der gleichen Genauigkeit extrahieren.
• Integrierte Validierungsprüfungen: Die Datenqualität ist von größter Bedeutung. Deshalb können Sie sich auf unsere integrierten Validierungsprüfungen verlassen und Stunden sparen, die Sie mit der doppelten Überprüfung der Ausgabe verbracht hätten.
• Intelligente Suche in Ihren Daten: Mit unserer RAG-basierten Lösung können Sie intelligente Suchvorgänge durchführen, um innerhalb von Sekunden kontextrelevante Schlüsseldetails zu extrahieren.
• Überlegene Genauigkeit und Effizienz: Verwalten Sie Terabyte unstrukturierter Daten mit unübertroffener Genauigkeit und Effizienz mithilfe unserer KI-gestützten Plattform.
• Mühelose Integration: Stellen Sie Workflows innerhalb von Stunden bereit und integrieren Sie Ihre Daten innerhalb von Minuten mit unserer umfangreichen Bibliothek an Konnektoren und der Kompatibilität mit allen gängigen lokalen und Cloud-Lösungen.

AsteraKI-gestützte Datenextraktionslösung ist für die Extraktion strukturierter und unstrukturierter Daten konzipiert. Durch die Bereitstellung einer visuellen Benutzeroberfläche und Automatisierungsfunktionen kann die Software den ansonsten komplexen Prozess der Verwaltung unstrukturierter Daten vereinfachen.

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