Unstrukturierte Daten und Management – Überblick

Um es ganz allgemein zu erklären: Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert oder sofort interpretierbar sind. Sie basieren oft auf Text, können aber auch Bilder, Zahlen, Daten und andere Details enthalten, die für ein Unternehmen nützlich sein können.

Typische Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• Bilder, die von Online-Ressourcen auf Ihren Computer oder Ihr Gerät heruntergeladen wurden
• Dokumente werden zufällig in einem Ordner gespeichert
• Kommunikationsdaten von Mobilgeräten, sozialen Medien oder E-Mails
• Besprechungsnotizen und Tagesordnungen
• Gescannte Dokumente wie Kundeninformationen oder Quittungen, die auf dem Computersystem Ihres Unternehmens gespeichert sind

An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht, wie oder warum diese Beispiele unstrukturierter Daten für ein Unternehmen wichtig sein können.

Zunächst einmal können unstrukturierte Daten ein Sicherheitsrisiko für ein Unternehmen darstellen und sich negativ auf dessen Produktivität und Effizienz auswirken. Je länger Ihre Unternehmensdaten unstrukturiert bleiben und in verschiedenen Ordnern auf mehreren Geräten und Systemen herumliegen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es schwierig wird, bestimmte Informationen zu finden. Dies kann beispielsweise zur Steuerung von Zugriffsrechten oder zur abteilungsübergreifenden Verwaltung spezifischer Protokolle zur Speicherung, Verarbeitung und Pflege von Daten sinnvoll sein.

Und da unstrukturierte Daten in der Regel schwer zugänglich sind, können sie eine Gefahr darstellen, die nur darauf wartet, sich zu manifestieren, falls Sie mit einer Prüfung oder einem Rechtsstreit konfrontiert werden. Best Practices zur Verwaltung unstrukturierter Daten + Beispiele für unstrukturierte Daten

Der Aufstieg vieler Technologien, darunter KI, ML, NLP und IoT, hat zu einem Boom unstrukturierter Daten in zahlreichen Branchen geführt, in denen Unternehmen sie nutzen, um sich von der Konkurrenz abzuheben, das Mitarbeiter- und Kundenerlebnis zu verbessern, Kosten zu senken, und mehr.

Wenn wir zum Beispiel die Automobilindustrie nehmen, wo Hersteller ihre Produkte mit einer breiten Palette von Sensoren und Geräten ausstatten, die Daten zu mehreren Variablen, einschließlich Fahrgewohnheiten und Motorleistung, sammeln können, werden wir erfahren, dass die Daten dieser Systeme Die Nutzung ist oft unstrukturiert. Es ist also nicht in einer bestimmten Reihenfolge organisiert, aber der unstrukturierte Text, die Bilder oder Videos tragen beispielsweise dazu bei, das Fahrererlebnis in diesem Anwendungsfall zu verbessern.

Um auf diesem konkreten Beispiel unstrukturierter Daten weiter aufzubauen, verlassen sich Automobilhersteller jetzt noch stärker auf unstrukturierte Daten, um Einblicke in spezifisches Kundenverhalten, Gewohnheiten, Vorlieben und Muster zu gewinnen – um nicht nur das gesamte Kundenerlebnis, sondern insbesondere das Produktdesign zu verbessern Leistung.

Ein häufiges Beispiel, das mir in den Sinn kommt, ist der Einsatz von Algorithmen zum Antrieb selbstfahrender oder autonomer Fahrzeuge, der unter anderem eine Mischung aus Video-, Bild-, Sensordaten und Grafikdaten erfordert. All dies stammt aus unstrukturierten Rohdaten, die nicht über ein Speichergerät gespeichert oder abgerufen werden können.

Um Ihnen umfassendere Beispiele dafür zu geben, wie unstrukturierte Datenmanagementlösungen in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können, beachten Sie Folgendes:

Medizinische Forschung – Unstrukturierte Daten wie Forschungsarbeiten, Krankenakten und Daten klinischer Studien können mithilfe von NLP- und ML-Algorithmen analysiert werden, um Trends und Muster zu identifizieren, die Gesundheitsdienstleistern dabei helfen können, neue Entdeckungen zu machen und neue Erkenntnisse zu gewinnen, um ihre Innovationen oder medizinischen Durchbrüche voranzutreiben .

Bildvideo und Analyse – Unstrukturierte Daten wie Bilder und Videos können mithilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert werden, um darin Personen, Objekte oder andere „Punkte von Interesse“ zu identifizieren.

Analyse der Kundenstimmung – Unstrukturierte Daten wie Produktbewertungen, Kundenfeedback aus E-Mails oder Kommentare in sozialen Medien können mithilfe von NLP-Techniken analysiert werden, um die allgemeine Kundenstimmung besser zu verstehen und Trends sowie Muster zu identifizieren, die Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen helfen können.

Inhaltsempfehlung – Unstrukturierte Daten wie Browserverlauf, Social-Media-Aktivitäten und Benutzerpräferenzen können von Ihrem Anbieter für unstrukturierte Datenverwaltungslösungen mithilfe von ML-Algorithmen analysiert werden, um Benutzern personalisiertere Inhaltsempfehlungen anzubieten.

Betrugserkennung – Unstrukturierte Daten wie E-Mail-Kommunikation, Transaktionsaufzeichnungen und Webprotokolle können analysiert und gleichzeitig verwaltet werden. Dabei können wiederum ML-Algorithmen verwendet werden, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die dabei helfen können, Betrug oder andere verdächtige Aktivitäten aufzudecken.**

Allerdings handelt es sich hier um einige sehr grundlegende alltägliche Anwendungsfälle, die zeigen, wie sich verschiedene Arten unstrukturierter Daten für Unternehmen als vorteilhaft erweisen können. Wir werden später in diesem Artikel auf jeden Fall mehr Licht auf die einzigartigen Beispiele unstrukturierter Daten in verschiedenen Branchen werfen.

Zunächst müssen wir sicherstellen, dass wir genau verstehen, was unstrukturierte Daten sind und wie sie bahnbrechend sein können, wenn wir sie richtig nutzen. Um ein tieferes Verständnis für dieses spezielle Thema zu erlangen, sollten wir kurz erklären, wie sich die Verwaltung unstrukturierter Daten von strukturierten Daten unterscheidet. Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Strukturierte Daten und wann sie typischerweise verwendet werden

Strukturierte Daten sind, wie der Begriff schon sagt, Daten, die in einer spezifischen und interpretierbaren Struktur oder einem bestimmten Format organisiert sind, sodass sie einfach und bequem auf einem Gerät gespeichert und später darauf zugegriffen oder analysiert werden können. Sie werden feststellen, dass diese Art von Daten normalerweise in einem Data Warehouse oder einer unternehmensinternen Datenbank gespeichert werden und für ihre Organisation klar definierte Regeln gelten.

Tatsächlich ist es recht einfach, strukturierte Daten in numerische Daten umzuwandeln, sodass sie zum Trainieren und auch Auswerten von ML-Modellen verwendet werden können – jedenfalls deutlich einfacher im Vergleich zu unstrukturierten Daten.

Zu den strukturierten Daten gehören:

Diagrammdaten – Daten werden in einer Netzwerk- oder Diagrammstruktur dargestellt, in der Knoten und Kanten die verschiedenen Datenpunkte miteinander verbinden. Diagrammdaten werden am häufigsten zur Betrugserkennung, in sozialen Netzwerken und in Empfehlungsmaschinen verwendet.

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