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Was sind unstrukturierte Daten?

Illustration von IT-Elementen mit Schwerpunkt auf einem Fragezeichen

Übersicht

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht in einer herkömmlichen Datenbank mit Zeilen und Spalten gespeichert werden. Sie sind in der Regel textlastig, können aber auch Daten wie Daten, Zahlen und Fakten enthalten.

Unternehmen aller Größenordnungen verlassen sich auf unstrukturierte Daten, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, Finanzprognosen zu erstellen und mit Kunden in Kontakt zu treten - doch Data Scientists müssen unstrukturierte Daten erfolgreich extrahieren und organisieren, bevor sie sie nutzen können.

Mit den richtigen Tools können Data Scientists unstrukturierte Daten problemlos extrapolieren, analysieren und nutzen, um Geschäftsziele zu erreichen.

Unstrukturierte Daten

Was ist die Bedeutung von unstrukturierten Daten?

Unstrukturierte Daten haben keine vordefinierte Struktur und sind häufig in Quellen wie z. B.:

  • E-Mails
  • PDFs
  • Bilder
  • Audio-Dateien
  • Video-Dateien
  • Beiträge in den sozialen Medien

Unstrukturierte Daten sind zwar nicht so gut organisiert wie strukturierte Daten, aber Sie können sie dennoch analysieren, um Trends und Erkenntnisse zu finden. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen in Big Data-Technologien wie OpenText™ Knowledge Discovery investieren, um große Mengen unstrukturierter Daten einfach zu verarbeiten.

Unstrukturierte Daten vs. Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einer vordefinierten Weise organisiert sind. Dazu gehören Daten, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten angeordnet sind. Diese Art von Daten befindet sich normalerweise in einer relationalen Datenbank. Strukturierte Daten sind oft leichter zugänglich, zu verwalten und zu analysieren.

Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Datenmodell und keine Struktur. Häufige Beispiele für unstrukturierte Daten sind Kundeninformationen, Produktkataloge und Finanzdaten. Da diese Art von Daten nicht in einer vordefinierten Weise organisiert ist, ist es schwieriger, sie mit herkömmlichen Methoden zu verarbeiten und zu analysieren.

Wie werden unstrukturierte Daten gespeichert?

Unstrukturierte Daten werden normalerweise in einer nicht-relationalen Datenbank wie Hadoop oder NoSQL gespeichert und von Programmen zur Analyse unstrukturierter Daten wie OpenText™ Knowledge Discovery verarbeitet. Diese Datenbanken können große Mengen an unstrukturierten Daten speichern und verarbeiten.

Gängige Speicherformate für unstrukturierte Daten sind:

  • Textdateien (PDFs und E-Mails)
  • Bilddateien (JPEGs und PNGs)
  • Audiodateien (MP3s und WAVs)
  • Videodateien (MPEGs und AVIs)

Was sind die Vorteile von unstrukturierten Daten?

Die Arbeit mit unstrukturierten Daten hat viele Vorteile. Datenwissenschaftler nutzen unstrukturierte Daten, um den Kundenservice zu verbessern, Marketingkampagnen zielgerichtet durchzuführen und intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Einige der häufigsten Vorteile von unstrukturierten Daten sind:

  • Verbesserter Kundenservice: Unternehmen können einen besseren Kundenservice bieten, indem sie die Kundenstimmung in Beiträgen in sozialen Medien und Online-Bewertungen analysieren.
  • Gezielte Marketingkampagnen: Marketingteams können unstrukturierte Daten nutzen, um die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu ermitteln. Anhand dieser Informationen können sie dann gezielte Marketingkampagnen erstellen.
  • Bessere Geschäftsentscheidungen: Mit unstrukturierten Daten können Unternehmen Trends und Erkenntnisse finden, die sonst nur schwer zu erkennen wären. Diese Informationen helfen den Interessenvertretern letztlich, genaue Entscheidungen zu treffen und ihre Unternehmen zu verbessern.

Was können Unternehmen mit unstrukturierten Daten nach dem Parsen tun?

Einige Unternehmen haben unstrukturierte Daten erfolgreich durch Textanalyse und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) analysiert. Diese Technologien helfen Unternehmen, große Mengen unstrukturierter Daten zu durchsuchen, um die gesuchten Informationen zu finden. Darüber hinaus bietet das Parsing unstrukturierter Daten mehrere wichtige Vorteile, wie z. B.:

  • Limitless Nutzung: Unstrukturierte Daten sind nicht vordefiniert, was bedeutet, dass die Eigentümer sie auf unbegrenzte Weise nutzen können.
  • Vielseitige Formatierung: Benutzer können unstrukturierte Daten in verschiedenen Formaten speichern.
  • Erschwingliche Speicherkosten: Unternehmen haben mehr unstrukturierte Rohdaten als strukturierte Informationen. Die Speicherung unstrukturierter Daten ist sowohl praktisch als auch kostengünstig.
  • Dateiextraktion: Gewinnen Sie mehr Einblick in Ihre Daten mit Unterstützung für mehr als 1.500 Dateiformate und einem Dokumentdateireader und einer Dateiextraktion mit eigenständiger Dateiformaterkennung, Inhaltsentschlüsselung, Textextraktion, Unterdateiverarbeitung, nicht-nativem Rendering und strukturierter Exportlösung.
  • Digitaler KI-Assistent: Sobald die Daten analysiert sind, werden Dialoge in natürlicher Sprache aus vielen verschiedenen Quellen gezogen, um genau passende Antworten auf Fragen zu geben. Besucher Ihrer Website können mit einem automatisierten, menschenähnlichen digitalen Assistenten in natürlicher Sprache chatten.
  • KI-Videoüberwachung & Analytics: Überwachen Sie automatisch Tausende von CCTV-Kameras in Echtzeit oder rückwirkend. Markieren Sie Videos, senden Sie Warnmeldungen, überprüfen Sie sie und verteilen Sie sie an interessierte Parteien. Umfasst Gesichtserkennung, Ereignisanalyse, Nummernschilderkennung und mehr.
  • Aviator Search Anwendung in OpenText™ Knowledge Discovery: Greift auf eine Vielzahl von Quellen für hochgradig übereinstimmende Antworten zu und antwortet in einem natürlichsprachlichen Format. Schaffen Sie ein menschliches Dialog-Chat-Erlebnis für Kunden durch KI und ML.

Was sind die Herausforderungen bei unstrukturierten Daten?

Die Arbeit mit unstrukturierten Daten kann eine Herausforderung sein. Da diese Art von Informationen nicht in einer vordefinierten Art und Weise organisiert ist, ist es schwieriger, sie zu analysieren.

Darüber hinaus werden unstrukturierte Daten oft in nicht-relationalen Datenbanken gespeichert, was ihre Abfrage erschwert. Einige der häufigsten Herausforderungen bei unstrukturierten Daten sind:

  • Sicherheitsrisiken: Die Sicherung unstrukturierter Daten kann komplex sein, da die Benutzer diese Informationen über viele Speicherformate und -orte verteilen können.
  • Schlechte Indexierung: Aufgrund ihrer willkürlichen Natur ist die Indexierung in der Regel ein schwieriger und fehleranfälliger Prozess.
  • Bedarf an Datenwissenschaftlern: Unstrukturierte Daten erfordern in der Regel Datenwissenschaftler, die sie analysieren und interpretieren.
  • Teure Ausrüstung für die Datenanalyse: Für die Analyse unstrukturierter Daten ist eine fortschrittliche Datenanalysesoftware erforderlich, die jedoch für Unternehmen mit einem knappen Budget unerschwinglich sein kann.
  • Zahlreiche Datenformate: Unstrukturierte Daten haben kein bestimmtes Format, was ihre Verwendung in ihrem Rohzustand erschwert.

Wie werden unstrukturierte Daten analysiert?

Es gibt viele Möglichkeiten, unstrukturierte Daten zu analysieren. Die Benutzer können unstrukturierte Daten mit NLP-Techniken wie Textmining und Stimmungsanalyse verarbeiten. Darüber hinaus können die Beteiligten unstrukturierte Daten mit Hilfe von Tools analysieren, die maschinelles Lernen unterstützen.

Einige Standardmethoden für die Analyse unstrukturierter Daten sind:

  • Textmining: Diese Technik extrahiert wertvolle Informationen aus textbasierten Quellen. Durch Textmining können beispielsweise Kundenrezensionen analysiert werden, um Muster und Trends zu erkennen.
  • Stimmungsanalyse: Diese Technik identifiziert Emotionen in textbasierten Quellen. Mit der Stimmungsanalyse können beispielsweise Beiträge in sozialen Medien untersucht werden, um positive oder negative Stimmungen über eine Marke oder ein Produkt zu ermitteln.
  • Maschinelles Lernen: Diese Technik findet Muster und Erkenntnisse in Daten. So können beispielsweise Tools mit maschinellem Lernen das Kundenverhalten untersuchen, um Trends zu erkennen.

Wie kann OpenText Knowledge Discovery helfen?

Die OpenText-Plattform für die Analyse unstrukturierter Daten hilft Unternehmen bei der Analyse dieser Art von Informationen. OpenText Knowledge Discovery umfasst Tools und Technologien zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren unstrukturierter Daten.

Zu den wichtigsten Funktionen von OpenText Knowledge Discovery gehören:

  • Bildanalytik: Mit dieser Funktion können Unternehmen die Bedeutung von Bildern ermitteln. So kann die Bildanalyse beispielsweise Objekte in einem Bild identifizieren oder Gesichter in einem überfüllten Bild finden.
  • Audio-Analytik: Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, aus Audiodateien Informationen zu extrahieren. So kann die Audioanalyse beispielsweise Schlüsselwörter in einem Gespräch identifizieren oder Emotionen in einer Stimme erkennen.
  • Zugriff auf Repository-Daten und Konnektoren: Die Benutzer können problemlos eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen. Dazu gehören soziale Medien, Unternehmensanwendungen und Datenbanken.
  • Kognitive Suche: OpenText Knowledge Discovery ermöglicht es Unternehmen, Informationen über natürlichsprachliche Abfragen zu finden. Die kognitive Suche kann Datenwissenschaftlern beispielsweise helfen, Dokumente zu finden, die ein bestimmtes Schlüsselwort oder eine bestimmte Phrase enthalten.
  • Analysesoftware für unstrukturierte Daten für OEM & SDKs: Nutzen Sie unser Software Development Kit, um die Anwendungen und APIs zu erstellen, die Sie benötigen, um Ihre unstrukturierten Daten zu nutzen.

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