Unstrukturierte Daten: Definition & Anwendung

Unstrukturierte Daten sind der häufigste Typ in der heutigen Big Data-Welt. Diese Art von Datenspeicher enthält eine Menge hilfreicher Informationen, die für Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen werden neue Softwarelösungen entwickelt, die riesige Datenmengen auf der Suche nach hilfreichen Geschäftserkenntnissen filtern.

Die meisten der von Unternehmen erstellten und gesammelten Informationen sind unstrukturiert, und ihr Umfang nimmt rasch zu. In diesem Artikel werden wir unstrukturierte Daten definieren, ihre verschiedenen Arten erörtern und ihre Verwendung in verschiedenen Bereichen diskutieren.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind für ein Computerprogramm kompliziert zu verwenden, da ihnen ein klarer Rahmen fehlt. Sie entsprechen keinem Datenmodell und haben keine zu erkennende Struktur. Die meisten dieser Datentypen bestehen aus Text, aber sie können auch andere Arten von Informationen wie Daten, Zahlen und Fakten enthalten.

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Merkmale von Daten:

• Die Daten sind unstrukturiert und folgen keinem Datenmodell.
• Die Daten haben keine klar definierte Struktur.
• Die Daten folgen keinem bestimmten Format oder einer bestimmten Reihenfolge.
• Das Fehlen einer erkennbaren Struktur macht es für Computerprogramme schwierig, sie zu verwenden.
• Die Daten können nicht wie in Datenbanken in Zeilen und Spalten gespeichert werden.

Sie wächst schnell, da immer mehr Menschen digitale Dienste und Anwendungen nutzen. Strukturierte Daten sind wichtig, aber wenn unstrukturierte Daten richtig ausgewertet werden, können sie für Unternehmen von weitaus größerem Nutzen sein. Sie können eine Vielzahl von Einblicken bieten, die Zahlen und Statistiken nicht vermitteln können. Lassen Sie uns einige Beispiele für ihre Arten untersuchen.

Arten von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten umfassen verschiedene Formate und Quellen, wie z.B. juristische Dokumente, Audiodateien, Gespräche, Videos, Fotos, Texte auf einer Website und viele andere. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für einige der gängigsten Arten von Daten.

• Emails

Die zahlreichen E-Mails, die wir täglich versenden, produzieren eine große Menge unstrukturierter Daten, die von herkömmlichen Analysetools nicht analysiert werden können. Die Metadaten einer E-Mail verleihen ihr jedoch eine gewisse Struktur, und bestimmte Textanalysealgorithmen können wichtige Informationen aus Tausenden von E-Mails in Sekundenschnelle herausfinden.

• Soziale Medien

Die von sozialen Netzwerkplattformen gesammelten Daten sind unstrukturiert. Aber wie bei E-Mails können sie auf bestimmte Weise strukturiert werden. Ein hervorragendes Beispiel dafür sind Hashtags.

Benutzer können Hashtags verwenden, um Themen zu finden, die sie interessieren. Allerdings sind die Nachrichten von Hashtags unstrukturiert.

• Umfrage Antworten

Fragebögen für Marktforschung, Mitarbeiterengagement und Customer Experience enthalten häufig Multiple-Choice-Fragen und offene Fragen. Diese Fragen erfordern unstrukturierte Textantworten.

• Veröffentlichungen

Unstrukturierte Daten werden in vielen Formen von Publikationen, Verzeichnissen und Portalen veröffentlicht. Beispiele für Inhalte sind Nachrichtenartikel, Stellenausschreibungen, Filmkritiken, Immobilienanzeigen, Restaurantkritiken, Lebenslaufdatenbanken, Ausschreibungen und so weiter. In jedem von ihnen sind Daten in Form von Text oder Bildern enthalten.

• Kommunikationsdaten

Heutzutage gibt es viele Möglichkeiten, sinnvolle Gespräche mit anderen zu führen, sowohl beruflich als auch privat. Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, dessen Mitarbeiter sich häufig über verschiedene Kanäle mit Kunden und Verkäufern unterhalten und dabei unstrukturierte Audio-, Bild- und Textdaten erzeugen.

• Multimedia-Dateien

Multimediadateien sind immer noch unstrukturiert, da wir nicht wissen, was das Bild, die Musik oder das Video eigentlich darstellt, auch wenn sie mit Titeln oder Themen versehen und in Datenbanken wie MP3, JPG, PNG, GIF usw. gespeichert sind.

• Dokumente

Beurteilungen, juristische Dokumente und Diashows für Unternehmen werden häufig von Hand geschrieben, im Internet veröffentlicht oder als PDF-Dateien gespeichert. Diese Dateien können auch Tabellenkalkulationen, Bilder oder XML-Dateien enthalten. Auch wenn Textdateien in einer Standardform geschrieben sind, sind die Daten nicht so angeordnet, dass eine Analyse ohne ausgefeilte KI-Technologien möglich ist.

• Webseiten

Unstrukturierte Daten werden in exponentiellem Tempo im Internet erzeugt. Text, Fotos, Audio, Video und andere Arten von Material sind auf Webseiten zu finden.

Verwendung von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten sind von Natur aus unvereinbar mit Programmen zur Transaktionsverarbeitung; sie werden hauptsächlich für Analysen und BI verwendet.

Einzelhändler, Hersteller und andere Unternehmen analysieren diese Datentypen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und effektive Werbung zu ermöglichen. Darüber hinaus analysieren sie Kundenfeedback, um zu erfahren, wie die Kunden über die Produkte, Dienstleistungen und Marken eines Unternehmens denken, und zwar mit Hilfe der Stimmungsanalyse.

Einer der neuen Anwendungsfälle für Analysen mit unstrukturierten Daten ist die vorausschauende Wartung. So können Hersteller beispielsweise Sensordaten untersuchen, um Probleme bei der Ausrüstung von Produktionssystemen oder Endprodukten vor Ort zu erkennen.

Die Analyse von IT-Systemprotokolldaten gibt Aufschluss über Nutzungstrends, Kapazitätsbeschränkungen und Ursachen von Anwendungsproblemen, Systemausfällen und Leistungsengpässen. Darüber hinaus können große unstrukturierte Datensätze für Folgendes genutzt werden:

• Prüfung der Nachrichten auf Übereinstimmung mit den Vorschriften.
• Überwachung und Auswertung von Kundeninteraktionen und Kommentaren in sozialen Medien.
• Gewinnen Sie vertrauenswürdige Informationen über allgemeine Kundenpräferenzen und -verhalten.

Herausforderungen bei unstrukturierten Daten

Die Verfügbarkeit und Anwendung unstrukturierter Daten für Analyse-, Regulierungs- und Entscheidungsfindungszwecke macht es erforderlich, diese Daten zu suchen und sorgfältig zu untersuchen. Im Folgenden finden Sie einige Herausforderungen, die bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten auftreten können:

• Lange Wartezeiten für neue und geänderte Daten: Es dauert sehr lange, ganze Dateisysteme zu analysieren und tägliche Änderungen an großen Mengen von Hunderten Millionen oder sogar Milliarden unstrukturierter Dateien zu verarbeiten.
• Es ist schwierig, qualitativ hochwertige Daten zu finden: Wenn es um Qualität geht, können unstrukturierte Daten ziemlich inkonsistent sein. Da die Daten schwer zu überprüfen und daher nicht immer korrekt sind, mangelt es an Konsistenz in der Qualität.
• Die Datenverwaltung ist schwierig: Diese Daten liegen in ihrer Rohform vor und wurden in keiner Weise strukturiert. Die Suche nach zuverlässigen Daten kann eine Herausforderung sein. Außerdem ist die Suche nach relevanten Daten und die Indizierung eine komplexe Aufgabe.

LERNEN SIE ÜBER: Datenmanagement-Rahmenwerk

• Unzureichender Speicher: Veraltete Backup-Beschränkungen zwingen Unternehmen dazu, teure Replikationen zu erstellen, die Daten an einen Speicheranbieter und eine Marke „binden“.
• Unzugängliche Daten: Nicht skalierbare Backup-Software kann kritische Daten nicht schnell und sicher zwischen Speichern übertragen. Dies erschwert die Datenmigration von einem alten auf einen neuen Speicher.

Fazit

Unstrukturierte Daten können aufgrund ihrer Unordnung und der großen Menge an Informationen überwältigend erscheinen. Sie können jedoch einfach gehandhabt werden, und mit Hilfe von künstlicher Intelligenz kann eine Vielzahl von Daten erfasst werden.

Erkennen Sie Ihre Konkurrenten und Kunden besser. Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre unstrukturierten Daten und verwalten Sie sie, um sofort verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Auf maschinellem Lernen basierende Analysesoftware ermöglicht es Ihnen, tief in die unstrukturierten Daten von Big Data einzutauchen, um das große Ganze zu beobachten oder feinkörnige Studien durchzuführen.

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