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NLP-Experten einstellenUm es ganz allgemein zu erklären: Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert oder unmittelbar interpretierbar sind. Sie sind oft textbasiert, können aber auch Bilder, Zahlen, Daten und andere Details enthalten, die für ein Unternehmen nützlich sein können und für KI-Initiativen im Unternehmen wertvoll sein können.
Typische Beispiele für unstrukturierte Daten sind:
An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht, wie oder warum diese Beispiele unstrukturierter Daten für ein Unternehmen wichtig sein können.
Natural language processing
Nun – 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 ist, bestimmte Informationen zu finden. Dies kann beispielsweise sinnvoll sein, um Zugriffsrechte zu kontrollieren oder abteilungsübergreifend bestimmte Protokolle für die Speicherung, Verarbeitung und Pflege von Daten zu verwalten.
Der Aufstieg vieler Technologien, darunter KI, ML, NLP und IoT, hat in zahlreichen Branchen zu einem Boom unstrukturierter Daten geführt, die Unternehmen nutzen, um sich einen Vorsprung vor der Konkurrenz zu verschaffen, die Mitarbeiter- und Kundenerfahrung zu verbessern, Kosten zu senken und vieles mehr.
Nehmen wir beispielsweise die Automobilindustrie, wo Hersteller ihre Produkte mit einer breiten Palette von Sensoren und Geräten ausstatten, die Daten zu zahlreichen Variablen wie Fahrgewohnheiten und Motorleistung erfassen können. Wir werden feststellen, dass die von diesen Systemen verwendeten Daten häufig unstrukturiert sind. Sie sind also nicht in einer bestimmten Reihenfolge organisiert, aber die unstrukturierten Texte, Bilder oder Videos tragen in diesem Anwendungsfall dazu bei, das Fahrerlebnis zu verbessern.
Um auf diesem spezifischen Beispiel unstrukturierter Daten aufzubauen, verlassen sich Automobilhersteller jetzt noch stärker auf unstrukturierte Daten, um Erkenntnisse über spezifisches Kundenverhalten, Gewohnheiten, Vorlieben und Muster zu erhalten – um nicht nur das allgemeine Kundenerlebnis, sondern insbesondere Produktdesign und Leistung zu verbessern.
Ein häufiges Beispiel, das mir in den Sinn kommt, ist der Einsatz von Algorithmen zum Antrieb selbstfahrender oder autonomer Fahrzeuge, die unter anderem eine Mischung aus Video-, Bild-, Sensor- und Grafikdaten erfordern. All dies stammt aus rohen, unstrukturierten Daten, die nicht über ein Speichergerät gespeichert oder abgerufen werden können.
Um Ihnen allgemeinere Beispiele für die Verwendung von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten in unterschiedlichen Branchen zu geben, beachten Sie Folgendes:
Medizinische Forschung – Unstrukturierte Daten wie Forschungsarbeiten, Krankenakten und Daten aus klinischen Studien können mithilfe von NLP- und ML-Algorithmen analysiert werden, um Trends und Muster zu erkennen, die Gesundheitsdienstleistern dabei helfen können, neue Entdeckungen zu machen und neue Erkenntnisse zu gewinnen, die ihre Innovationen oder medizinischen Durchbrüche vorantreiben.
Bildvideo und -analyse – Unstrukturierte Daten wie Bilder und Videos können mithilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert werden, um darin Personen, Objekte oder andere „interessante Punkte“ zu identifizieren.
Analyse der Kundenstimmung – Unstrukturierte Daten wie Produktbewertungen, Kundenfeedback aus E-Mails oder Social-Media-Kommentare können mithilfe von NLP-Techniken analysiert werden, um die allgemeine Kundenstimmung besser zu verstehen und Trends sowie Muster zu erkennen, die Unternehmen dabei helfen können, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Inhaltsempfehlung – Unstrukturierte Daten wie Browserverlauf, Social-Media-Aktivitäten und Benutzereinstellungen können von Ihrem Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten mithilfe von ML-Algorithmen analysiert werden, um Benutzern personalisiertere Inhaltsempfehlungen zu unterbreiten.
Betrugserkennung – unstrukturierte Daten wie E-Mail-Kommunikation, Transaktionsaufzeichnungen und Webprotokolle können analysiert werden, während diese unstrukturierten Daten verwaltet werden. Dabei können wiederum ML-Algorithmen verwendet werden, um Muster und Anomalien zu erkennen, die dazu beitragen können, Betrug oder andere verdächtige Aktivitäten aufzudecken.**
Oben sind jedoch einige sehr grundlegende Anwendungsfälle aus dem Alltag, die zeigen, wie sich verschiedene Arten unstrukturierter Daten für Unternehmen als vorteilhaft erweisen können. Wir werden später im Artikel definitiv mehr Licht auf die einzigartigen Beispiele unstrukturierter Daten in verschiedenen Branchen werfen.
Strukturierte Daten sind, wie der Begriff schon sagt, Daten, die in einer bestimmten und interpretierbaren Struktur oder einem bestimmten Format organisiert sind, sodass sie einfach und bequem auf einem Gerät gespeichert und später abgerufen oder analysiert werden können. Sie werden feststellen, dass diese Art von Daten normalerweise in einem Data Warehouse oder einer internen Unternehmensdatenbank gespeichert werden und hinsichtlich ihrer Organisation einem klar definierten Regelsatz unterliegen.
Tatsächlich ist es recht einfach, strukturierte Daten in numerische Daten umzuwandeln, sodass sie zum Trainieren und auch Bewerten von ML-Modellen verwendet werden können – zumindest deutlich einfacher als bei unstrukturierten Daten.
Zu den strukturierten Daten zählen:
Graphdaten – Daten werden in einer Netzwerk- oder Graphstruktur dargestellt, in der Knoten und Kanten die verschiedenen Datenpunkte miteinander verbinden. Graphdaten werden am häufigsten bei der Betrugserkennung, in sozialen Netzwerken und Empfehlungsmaschinen verwendet.
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