Was sind unstrukturierte Daten?

Der Begriff „unstrukturierte Daten“ umfasst alle Daten, die keinem vordefinierten Format entsprechen. Das kann eine ganze Datei sein, wie beispielsweise eine Präsentation, oder ein Abschnitt innerhalb eines Dokuments, wie zum Beispiel ein Absatz in einem Bericht. Diese Art von Daten, oft als „Inhalte“ oder „Content“ bezeichnet, liegt in verschiedenen Formaten vor, darunter PDF-Dateien, Videos, Audioclips und Bilder.

Denken Sie einmal an all die Daten, die Sie nicht einfach in eine Tabellenkalkulation oder Datenbank eintragen können. Rechnungen, Angebote und Besprechungsprotokolle sind Beispiele für unstrukturierte Inhalte. Und diese machen wahrscheinlich den größten Teil Ihrer Dateien in Ihrem Unternehmen aus. Laut Congruity360 sind etwa 90 % der Daten im digitalen Universum unstrukturiert.

Diese Menge an Rohdaten ist eine Goldgrube ungenutzter Werte. Allerdings sind diese Daten oft über Cloud-Speicher und Dokumentenmanagementsysteme verstreut, was den Zugriff darauf und deren Nutzung erschwert. Die gute Nachricht: Sie können das Potenzial Ihrer Inhalte nutzen und daraus umsetzbare Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewinnen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie das geht.

Wichtige Highlights:

• Unstrukturierte Daten sind Informationen, die keinem festen Format folgen, wie beispielsweise Anrufaufzeichnungen Ihres Support-Teams oder Kampagnendateien aus Marketingmaßnahmen
• Beispiele für unstrukturierte Daten im Geschäftsleben sind E-Mails, Verträge, Berichte, Finanzunterlagen und archivierte Sicherungskopien
• Der Hauptunterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten liegt im Format – strukturierte Daten folgen einem festen Modell, das sich leicht analysieren lässt, während unstrukturierte Daten für ihre Verarbeitung und Nutzung komplexere Tools erfordern
• Box, die Plattform für Intelligent Content Management, hilft dabei, unstrukturierte Daten mithilfe von KI-gestützten Funktionen, Automatisierung von Workflows und App-Integrationen, die auf die Arbeitsweise der Teams zugeschnitten sind, in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln

Wesentliche Merkmale unstrukturierter Daten

Die mangelnde Einheitlichkeit ist nur eines der Merkmale unstrukturierter Daten. Sie können „unstrukturierte Daten“ auch wie folgt beschreiben:

• Subjektiv im Hinblick auf die Bedeutung: Unstrukturierte Daten folgen keinem festen Format, sodass ihre Bedeutung häufig vom Tonfall, vom Layout oder von der Formulierung abhängt. So kann ein Satz in einem Transkript aufgrund seines Tons beispielsweise Dringlichkeit vermitteln, während eine Kundenbewertung je nach Wortwahl im Zusammenhang mit einer einzelnen Formulierung positiv oder negativ klingen kann.
• Umfangreich und vielschichtig: Unternehmen verwalten täglich große Mengen an unstrukturierten Inhalten in verschiedenen Formaten. So können Sie personalisierte Begrüßungsnachrichten, Schulungsanleitungen, Formulare und Einführungsvideos in einen Onboarding-Workflow integrieren.
• Schwer zu analysieren: Inhalte ohne Struktur oder Metadaten (Kontextinformationen wie Datumsangaben und Dokumenttypen) erfordern häufig den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI), um wichtige Daten zu erfassen und den Tonfall sowie die Stimmung zu interpretieren. Bei herkömmlichen Lösungen wie Enterprise-Content-Management-Systemen (ECM) müssen die Benutzer:Innen Metadaten manuell hinzufügen – ein zeitaufwändiger Vorgang, der die Datenextraktion einschränkt.

Erfahren Sie, warum Unternehmen von veralteten ECM-Systemen auf intelligentes Content Management umsteigen.

Beispiele für unstrukturierte Daten im Geschäftsleben

Unstrukturierte Daten sind das Lebenselixier Ihres Unternehmens und beeinflussen jedes Team, jedes System und jeden Workflow. Im Folgenden erfahren Sie, in welchen Bereichen dies in Ihrem Tagesgeschäft zum Tragen kommt.

• E-Mails und Anhänge mit interner Kommunikation und Kundengesprächen
• Transkripte aus dem Kundensupport wie Live-Chat-Protokolle und Anrufaufzeichnungen
• Marketingmaterialien wie visuelle Inhalte und Kampagnendateien
• Verträge und Vereinbarungen wie Lieferantenbedingungen und Rechtsdokumente
• Berichte und Präsentationen wie Strategiepräsentationen und Statusberichte
• Finanzunterlagen wie Kontoauszüge und Prüfungsunterlagen
• Lebensläufe und Schulungsunterlagen in Formaten wie PDF-Dateien, Folien und Videos
• Datensicherungen, darunter archivierte Protokolle und ältere Dateien

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: die Unterschiede verstehen

In den meisten Unternehmen umfasst das Content Management die Erfassung, Speicherung und Nutzung strukturierter und unstrukturierter Daten. Strukturierte Daten ermöglichen die Abwicklung alltäglicher Transaktionen, die Berichterstellung und andere wichtige Aktivitäten, die auf einer einheitlichen Dateiformatierung beruhen. Unstrukturierte Daten hingegen liefern Ihnen den Kontext und das Wissen, die Sie zur Entscheidungsfindung benötigen.

Vergleichen wir strukturierte und unstrukturierte Daten, um die Unterschiede zwischen diesen beiden Arten von Inhalten aufzuzeigen.

Abgesehen von der Unterscheidung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten können Sie Inhalte auch als halbstrukturiert einstufen, was bedeutet, dass sie zwar organisiert sind, aber nicht an ein festes Format gebunden sind. Beispielsweise hilft die Hypertext Markup Language (HTML) dabei, Daten auf einer Website mithilfe von Tags wie Überschriften und Absätzen zu strukturieren, doch die Daten innerhalb dieser Tags sind nicht streng strukturiert.

Inwiefern beeinflussen unstrukturierte Daten die Entscheidungsfindung in Unternehmen?

Unstrukturierte Daten können dazu beitragen, das „Warum“ hinter Ihren Kennzahlen und Datensätzen zu erklären, sodass Sie Entscheidungen auf der Grundlage eines tieferen Verständnisses des Kontexts treffen können. Angenommen, Ihre Verkaufszahlen sind rückläufig, und aus den Chat-Protokollen des Kundenservice geht hervor, dass Wettbewerber:Innen niedrigere Preise anbieten. Ihre strukturierten Daten zeigen, was geschehen ist, während eine unstrukturierte Informationsquelle erklärt, warum.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI hat sich die Art und Weise verändert, wie Unternehmen unstrukturierte Daten verwalten. Die Association for Intelligent Data Management (AIIM) hat festgestellt, dass 90 % der Unternehmen davon ausgehen, dass KI Auswirkungen darauf haben wird, wie sie mit unstrukturierten Dateiformaten arbeiten. KI-gestützte Plattformen können Daten in großem Umfang und mit hoher Präzision abrufen, erfassen und analysieren und so die Entscheidungsfindung beschleunigen.

Aufgaben, die in Ihrem Betrieb früher Stunden in Anspruch nahmen, lassen sich nun dank KI für unstrukturierte Daten in wenigen Minuten oder sogar Sekunden erledigen. Diese Technologie kann unter anderem folgende Aufgaben übernehmen:

• Konvertieren von gescannten PDF-Dateien in durchsuchbare, strukturierte Formate
• Zusammenfassen der wichtigsten Erkenntnisse komplexer Berichte
• Abgleichen von Lebensläufen mit den Stellenbeschreibungen im Einstellungsprozess
• Kategorisieren von Dokumenten nach Projekt oder Abteilung in Content-Portalen

Erfahren Sie, wie KI-gestützte Content-Portale Ihnen dabei helfen, Ihre Geschäftsdaten aufzubereiten und zu verwalten.

Ist „Big Data“ gleichbedeutend mit unstrukturiert?

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf Datensätze – darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten –, die so umfangreich und komplex sind und so schnell anfallen, dass herkömmliche Werkzeuge nicht in der Lage sind, sie effektiv zu verarbeiten oder zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren.

Stellen Sie sich ein Großunternehmen vor, das täglich Hunderte von Chat-Nachrichten, Dokumenten, Fotos und Transaktionsdatensätzen erzeugt. Ohne einen skalierbaren Cloud-Speicher würde dieses Unternehmen schnell an seine Kapazitätsgrenzen stoßen und Schwierigkeiten haben, den ständigen Strom unstrukturierter großer Datenmengen – also „Big Data“ – zu verarbeiten.

Wie werden unstrukturierte Daten gespeichert?

Die Art und Weise, wie Sie unstrukturierte Daten speichern, hängt von der Art der Inhalte, der Häufigkeit des Zugriffs sowie den Systemen und Tools ab, die Ihr Unternehmen bereits einsetzt.

Zu den besten Beispielen für die Speicherung unstrukturierter Daten gehören:

• Cloud-Speicher mit hoher Kapazität: Ideal für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten, ohne Ihre lokale Infrastruktur zu belasten. Wählen Sie diese Option, wenn Sie flexiblen Zugriff auf große Datensätze wie Videoarchive oder technische Dateien benötigen.
• Digitale Medienbibliothek: Entwickelt für Teams, die auf Rich-Media-Inhalte setzen. Mit diesem System können Sie Kampagnenbilder und Produktfotos ganz einfach organisieren, finden und bei der Zusammenarbeit an ihnen teilnehmen.
• Datenverwaltungssystem: Eine sichere Methode zur Organisation vertraulicher Dokumente, die mit rechtlichen oder Compliance-Verpflichtungen verbunden sind. Entscheiden Sie sich für diese Lösung zur Aufbewahrung von Lieferantenverträgen und Finanzunterlagen mit strengen Aufbewahrungsfristen.
• Plattform für intelligentes Content Management: Eine KI-gestützte Plattform für unstrukturierte Daten zur Verwaltung großer Dateimengen, die mithilfe von Content Intelligence den Mehrwert aus Geschäftsdaten steigert. Dies ist eine kostengünstige Möglichkeit, KI in die Erstellung von Inhalten, die Suche, die Analyse und die Automatisierung zu integrieren und gleichzeitig die von Ihnen bereits genutzten Apps miteinander zu verknüpfen, um effizientere Workflows zu erzielen.

Die 3 größten Herausforderungen bei der Speicherung und Verwaltung unstrukturierter Daten

Die Verwaltung unstrukturierter Daten kann nur dann effektiv sein, wenn Ihre Teams in der Lage sind, Dateien zu finden und gemeinsam daran zu arbeiten, ohne dabei versehentlich vertrauliche Daten zu gefährden und damit Datenschutzverletzungen oder Verstöße gegen Compliance-Vorschriften zu verursachen. Diese Balance zwischen Benutzerfreundlichkeit und Governance zu erreichen, ist jedoch nicht immer einfach.

Im Folgenden stellen wir Ihnen 3 der größten Herausforderungen bei der Speicherung und Verwaltung unstrukturierter Daten sowie praktische Lösungsansätze für jede dieser Herausforderungen vor.

Herausforderung Nr. 1: Das rasante Datenwachstum erfordert Governance und Sicherheit

Das Dilemma „Skalierbarkeit versus Datensicherheit“ bereitet CIOs und IT-Führungskräften schlaflose Nächte, insbesondere angesichts des wachsenden Volumens unstrukturierter Daten. Wie können Sie den Datenlebenszyklus in großem Maßstab verwalten, ohne dabei Abstriche bei der Datensicherheit oder der Compliance zu machen, wenn Sie über eine riesige Menge an Inhalten in verschiedenen Formaten und mit unterschiedlichen Vertraulichkeitsstufen verfügen?

Die Lösung

Achten Sie bei der Auswahl von Plattformen zunächst darauf, dass diese flexible Speichermöglichkeiten mit integrierten Tools für Daten-Governance und Sicherheitskontrollen kombinieren. Suchen Sie nach Lösungen, mit denen Sie benutzerdefinierte Richtlinien festlegen, Verschlüsselung anwenden und den Zugriff auf granularer Ebene steuern können, um gesetzliche Vorschriften zu erfüllen.

Herausforderung Nr. 2: Datensilos behindern die Zusammenarbeit

Selbst wenn Ihre Plattform für unstrukturierte Inhalte Tools für die sichere Zusammenarbeit bietet, können diese ihren Nutzen nicht voll entfalten, wenn die Daten über verschiedene Systeme verstreut sind. Teams verschwenden wertvolle Zeit mit der Suche nach den benötigten Daten, was die Zusammenarbeit behindert und die Gesamtproduktivität mindert.

Die Lösung

Durch die Integration von Cloud-Apps werden die von Ihren Teams genutzten Tools und Softwareprogramme in einer einzigen Inhaltsebene miteinander verbunden. So können Sie beispielsweise Daten aus Ihrem CRM in Dokumentvorlagen einfügen und einen Vertrag zur elektronischen Unterzeichnung versenden, ohne das CRM-System verlassen zu müssen.

Erfahren Sie, wie Sie elektronische Signaturen in Ihre Content-Workflows integrieren können. 

Herausforderung Nr. 3: Die Integration von KI hängt von zugänglichen, unstrukturierten Daten ab

Unstrukturierte Daten und KI können gemeinsam verborgene Muster und kontextbezogene Erkenntnisse aufdecken, was strukturierte Daten allein nicht leisten können. Wenn Ihre Daten jedoch nicht strukturiert oder nicht zugänglich sind, können KI-Algorithmen diese nicht effektiv analysieren. Eine IDC-Studie zeigt, dass ein unzureichender Zugriff auf Daten und/oder eine mangelhafte Datenqualität sich negativ auf die Erfolgsquote von Implementierungen generativer KI auswirken.

Die Lösung

Investitionen in intelligente Lösungen zur Organisation und Sicherung unstrukturierter Daten ebnen den Weg für eine effektive und verantwortungsvolle Implementierung künstlicher Intelligenz. Priorisieren Sie fortschrittliche Plattformen, die Daten bereinigen, Redundanzen und Inkonsistenzen beseitigen und so für einen einfachen Zugriff sorgen. Mit zuverlässigen Tools haben Sie zudem die Kontrolle darüber, womit KI-Modelle trainiert werden dürfen und womit nicht.

Machen Sie sich mit den KI-Grundsätzen vertraut, die Sie bei der Integration dieser Technologie berücksichtigen sollten.

Best Practices für das Management unstrukturierter Daten in Unternehmen

Konzentrieren Sie sich auf diese Best Practices, mit denen Sie Ihre unstrukturierte Datenbank übersichtlich halten und für die KI-Integration vorbereiten können.

• Entwickeln Sie eine Strategie für das Enterprise-Metadatenmanagement: Erfassen und extrahieren Sie Schlüsseldaten aus all Ihren unstrukturierten Inhalten, um die Durchsuchbarkeit und Analyse zu verbessern.
• Automatisieren Sie die Dateneingabe und -verarbeitung: Nutzen Sie Tools zur Automatisierung von Workflows mittels KI, um unstrukturierte Daten aus Ihren Dokumenten, PDF-Dateien und Bildern zu erfassen und an den richtigen Ort weiterzuleiten – beispielsweise an ein Dashboard oder in eine Genehmigungswarteschlange.
• Ermöglichen Sie sicheren Zugriff von überall aus: Im Bericht „State of AI in the Enterprise“ von Box nannten 73 % der Unternehmen Datensicherheit und Compliance als oberste Priorität bei der Auswahl einer KI-Plattform für Inhalte und unstrukturierte Daten. Ermöglichen Sie Ihren Teams den sicheren Zugriff auf Dateien standortübergreifend mithilfe von Cloud-basierten Lösungen mit Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), Verschlüsselung und Prüfpfaden zur Compliance.

Verwalten Sie Ihre unstrukturierten Daten sicher und intelligent mit Box

In den Dateien Ihres Unternehmens schlummern wertvolle Erkenntnisse. Um diese aufzudecken, benötigen Sie eine Plattform für unstrukturierte Daten, die Ihnen dabei hilft, Daten zu organisieren, zu durchsuchen und zu sichern, ohne Ihr Team dabei auszubremsen. Box, der führende Anbieter im Bereich intelligentes Content Management, unterstützt Sie dabei, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, auf deren Grundlage Ihr Unternehmen handeln kann.

Mit unserer Plattform erhalten Sie:

• Eine flexible und interoperable Lösung zur einfachen Speicherung und Verwaltung unstrukturierter Inhalte, die gleichzeitig den Datenfluss durch Sicherheits- und Compliance-Kontrollen schützt
• Box AI, unsere Suite KI-gestützter Funktionen, die wichtige Daten schnell extrahieren und Ihnen kontextbezogene Erkenntnisse und Antworten auf der Grundlage Ihrer Dokumente liefern
• Automatisierung von Workflows mittels KI zur Optimierung von Prozessen wie der Einarbeitung neuer Mitarbeiter:Innen und der Dokumentenweiterleitung, damit Ihre Betriebsabläufe reibungslos und effizient verlaufen
• Nahtlose Integration mit über 1.500 Apps, sodass Ihre Teams über verschiedene Tools hinweg zusammenarbeiten können, ohne Box verlassen zu müssen

Kontaktieren Sie unser Team und erfahren Sie, wie Box Ihnen dabei helfen kann, mehr Nutzen aus Ihren unstrukturierten Daten zu ziehen.

* Wir setzen utns stetig dafür ein, Produkte und Services mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance höchsten Grades anzubieten. Dennoch stellen die Informationen in diesem Blogbeitrag keine Rechtsberatung dar. Wir empfehlen potenziellen und bestehenden Kund:Innen dringend, bei der Beurteilung von Compliance nach geltendem Recht eigene Sorgfaltsprüfungen durchzuführen.