Was sind unstrukturierte Daten und warum sind sie wichtig?
Unstrukturierte Daten liegen sozusagen in ihrer Rohform vor: Per Definition haben sie keine Organisation oder Struktur. Ein konkretes Beispiel für unstrukturierte Daten ist ein Dokument ohne vordefinierte Formatierung, im Gesundheitswesen könnte dies beispielsweise Teile einer Patientenakte sein, zum Beispiel Notizen, die Ärzte während Untersuchungen (vielleicht sogar handschriftlich) notiert haben.
Die Verarbeitung unstrukturierter Daten gestaltet sich folglich komplex und zeitaufwendig. Gerade im (scheinbaren) Chaos der strukturierten Daten liegt eine Chance, denn: Trotz dieser Herausforderung können unstrukturierten Daten Metadaten zugeordnet sein oder werden, die durchaus eine gewisse Struktur aufweisen. Diese Metadaten bieten Kontext und Informationen, die die Analyse und Interpretation von unstrukturierten Daten erleichtern können. In einem Dokument aus der Versicherungsbranche beispielsweise könnten Metadaten die Versicherungsnummer, die verantwortliche Person, die Vertragslaufzeit oder Ähnliches sein. In der Gesundheitsbranche wäre es beispielsweise das Geburtsdatum oder die Blutgruppe. Die Metadaten bieten also einen Überblick über das Dokument und ermöglichen eine einfachere Analyse.
Die Bedeutung unstrukturierter Daten
Den Großteil der Informationen, mit denen Unternehmen tagtäglich in Berührung kommen, bilden unstrukturierte Daten: E-Mails, Berichte, Textdokumente, Bilder und mehr. Im Gegensatz zu strukturierten Daten besitzen sie keinerlei vordefinierte Organisation oder Formatierung. Obwohl unstrukturierte Daten auf den ersten Blick chaotisch und vielleicht überwältigend wirken mögen, besteht ihr Wert in der Vielseitigkeit und Fülle von Informationen. Da unstrukturierte Daten kein vordefiniertes Schema besitzen, können sie in vielfältigen Kontexten eingesetzt werden. Diese Vielseitigkeit macht sie in der heutigen datengetriebenen Welt äußerst wertvoll. In einer Welt, in der Informationen der Schlüssel zum Wettbewerbsvorteil sind, können Unternehmen, die die Bedeutung unstrukturierter Daten erfassen und nutzen, einen entscheidenden Vorsprung erlangen. Die Fähigkeit, aus scheinbar chaotischen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, öffnet Türen zu innovativen Strategien, fundierten Entscheidungen und letztlich zu einer verbesserten Geschäftsentwicklung. Gerade für datengesteuerte Geschäftsstrategien sind unstrukturierte Daten somit unabdingbar.
unendliche Möglichkeiten.
ExB ist eine Intelligent-Document-Processing-Plattform, die unstrukturierte Daten aus jeder Art von Dokumenten in strukturierte Ergebnisse verwandelt. Unsere KI-basierte Software kann nicht nur alle relevanten Informationen Ihrer Dokumente auslesen, sondern diese auch verstehen. So können Sie Ihre Prozesse automatisieren und sparen sowohl Zeit & Geld, während sich gleichzeitig Ihre Customer Experience und Mitarbeiterzufriedenheit verbessert. Win-win.
Herausforderungen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten
Anders als bei strukturierten Daten fehlt es bei unstrukturierten Daten an einer Organisationsstruktur. Deshalb erfordert deren Verarbeitung komplexe Algorithmen und Techniken. Traditionelle Datenbanken und Analysemethoden sind demzufolge häufig folglich nicht ausreichend.
Relationale Datenbanken
Relationale Datenbanken bilden eine wichtige Säule der modernen Datenverarbeitung. Sie sind in erster Linie auf die effiziente Speicherung und Verwaltung strukturierter Daten ausgerichtet, können jedoch auch mit unstrukturierten Daten in Verbindung gebracht werden. Moderne relationale Datenbanken können mithilfe von Technologien wie CLOBs (Character Large Objects) und BLOBs (Binary Large Objects) unstrukturierte Daten in Datenbanken verwalten. Jedoch sind relationale Datenbanken nicht optimal für die Verarbeitung unstrukturierter Daten, besser geeignet sind spezialisierte Datenverarbeitungsplattformen.
Unstrukturierte Daten analysieren
Da es sich bei der Verarbeitung strukturierter Daten keineswegs um eine triviale Aufgabe handelt, kommen typischerweise KI-gestützte Tools oder Plattformen zum Einsatz. Für die Verarbeitung strukturierter Daten sind nicht nur spezifische Techniken und Softwares erforderlich, sondern meist sogar eine Kombination dieser Technologien.
Dokumentenverarbeitung mit ExB
Unstrukturierte Daten sind für die ExB kein Problem: Unsere fortschrittliche und einzigartige Plattform nutzt eine Kombination verschiedener Technologien, darunter Machine Learning und Künstliche Intelligenz, OCR, NLP und Computer Vision. ExB konvertiert vielschichtige und unstrukturierte Daten problemlos in verwertbare bzw. strukturierte Daten um, um datengesteuerte Geschäftsstrategien voranzutreiben und so beispielsweise repetitive Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Insgesamt stellen unstrukturierte Daten eine wertvolle, aber oft ungenutzte Ressource dar. Die Fähigkeit, diese Daten zu analysieren, zu verstehen und zu nutzen, kann den Unterschied zwischen erfolgreichen Geschäftsstrategien und verpassten Chancen ausmachen. Plattformen, wie die innovative IDP-Plattform von ExB bieten eine Lösung, um den Wert unstrukturierter Daten zu maximieren und somit den Weg für eine datengetriebene Zukunft zu ebnen.
