Unstrukturierte Daten

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die keinem vordefinierten Schema oder organisatorischen Rahmen folgen. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die in festen Feldern innerhalb von Datenbanken oder Tabellenkalkulationen gespeichert werden, sind unstrukturierte Daten in der Regel textlastig und umfassen verschiedene Datentypen wie Daten, Zahlen und Fakten.

Das Fehlen einer Struktur macht das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren dieser Daten mit herkömmlichen Datenmanagement-Tools schwierig. IDC prognostiziert, dass das weltweite Datenvolumen bis 2025 auf 175 Zettabyte ansteigt, wobei 80 % davon unstrukturiert sind. Etwa 90 % der unstrukturierten Daten bleiben unanalysiert und werden oft als „Dark Data“ bezeichnet.

Merkmale unstrukturierter Daten

• Kein vordefinierter Aufbau: Die Daten folgen keinem festen Schema und können daher ohne Rücksicht auf vordefinierte Spalten- oder Zeilenstrukturen gespeichert werden. Diese Flexibilität erschwert jedoch die Organisation und das Auffinden.
• Vielfältige Formate: Sie umfassen eine breite Palette von Datentypen, darunter Textdokumente, E-Mails, Bilder, Videos, Audiodateien, Social-Media-Posts und mehr. Jedes Format enthält reichhaltige Kontextinformationen, die detaillierte Einblicke in den Zusammenhang der Daten bieten, wie Orte, Aktivitäten, Gesten oder Emotionen.
• Großes Volumen: Der Großteil der heute erzeugten Daten ist unstrukturiert. Schätzungen zufolge machen unstrukturierte Daten etwa 80–90 % aller von Organisationen erzeugten Daten aus, was den Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge und Techniken für deren Verarbeitung und Analyse erfordert.
• Komplexität: Die Analyse der Daten erfordert ausgefeilte Algorithmen und erhebliche Rechenressourcen, wobei häufig fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Tools eingesetzt werden, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Textdaten

• E-Mails: Kommunikation zwischen Einzelpersonen oder Gruppen, die auch Anhänge und Multimedia enthalten kann. Die Analyse von E-Mails ermöglicht Einblicke in Kundenfeedback und Kommunikationsmuster im Unternehmen.
• Textverarbeitungsdokumente: Berichte, Memos und andere Textdokumente, die mit Anwendungen wie Microsoft Word erstellt wurden. Diese Dokumente können für Stimmungsanalysen und Inhaltskategorisierung verwendet werden.
• Präsentationen: Foliensätze und Präsentationen, die mit Tools wie PowerPoint erstellt wurden und oft in der Geschäftsanalyse eingesetzt werden.
• Webseiten: Inhalte von Websites, einschließlich Blogs und Artikeln, die für Trend- und Marktforschung analysiert werden können.
• Social-Media-Posts: Beiträge, Kommentare und Nachrichten von Plattformen wie Twitter, Facebook und LinkedIn bieten eine reiche Quelle für Stimmungsanalysen und Markenüberwachung.

Multimediadaten

• Bilder: Fotos, Grafiken und Illustrationen in Formaten wie JPEG, PNG und GIF. Die Bildanalyse ist entscheidend für Anwendungen wie Gesichtserkennung und medizinische Diagnostik.
• Audiodateien: Tonaufnahmen, Musikdateien und Podcasts in Formaten wie MP3 und WAV. Die Audioanalyse unterstützt Anwendungen wie Spracherkennung und Sprachassistenten.
• Videodateien: Aufnahmen und Clips in Formaten wie MP4, AVI und MOV, die in der Videoüberwachung und automatisierten Inhaltserkennung verwendet werden.

Maschinell erzeugte Daten

• Sensordaten: Informationen, die von Sensoren in Geräten wie Smartphones, Industrieanlagen und IoT-Geräten erfasst werden, einschließlich Temperaturmessungen, GPS-Koordinaten und Umweltdaten. Diese Daten sind entscheidend für vorausschauende Wartung und operative Effizienz.
• Protokolldateien: Von Softwareanwendungen und Systemen generierte Aufzeichnungen zur Überwachung der Benutzeraktivität, Systemleistung und Fehler – unerlässlich für Cybersicherheit und Leistungsüberwachung.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Wie werden unstrukturierte Daten genutzt?

Unstrukturierte Daten bieten Organisationen enormes Potenzial, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige wichtige Anwendungsgebiete:

Kundenanalyse

Unternehmen können durch die Analyse unstrukturierter Daten aus Kundeninteraktionen – wie E-Mails, Social-Media-Posts und Callcenter-Transkripten – Kundenstimmungen, Präferenzen und Verhaltensweisen besser verstehen. Diese Analyse führt zu einer verbesserten Kundenerfahrung und gezielteren Marketingstrategien.

Anwendungsfall:
Ein Einzelhändler sammelt und analysiert Social-Media-Posts und Bewertungen, um die Kundenzufriedenheit mit einer neuen Produktlinie zu messen und sein Angebot entsprechend anzupassen.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse verarbeitet unstrukturierte Textdaten, um den emotionalen Ton hinter den Worten zu bestimmen. Sie hilft Organisationen, die öffentliche Meinung zu verstehen, die Markenreputation zu überwachen und auf Kundenanliegen zu reagieren.

Anwendungsfall:
Ein Unternehmen überwacht Tweets und Blogposts, um die öffentliche Reaktion auf eine aktuelle Werbekampagne zu bewerten und in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen.

Vorausschauende Wartung

Durch die Analyse von maschinell erzeugten, unstrukturierten Daten aus Sensoren und Protokollen können Unternehmen Ausfälle vorhersagen und Wartungen proaktiv planen – das reduziert Ausfallzeiten und Kosten.

Anwendungsfall:
Ein Industriebetrieb nutzt Sensordaten von Maschinen, um vorherzusagen, wann ein Bauteil wahrscheinlich ausfällt, und ermöglicht so rechtzeitigen Ersatz.

Business Intelligence und Analytik

Unstrukturierte Daten bereichern Business-Intelligence-Initiativen, indem sie ein umfassenderes Bild der Unternehmensdaten liefern. Die Kombination strukturierter und unstrukturierter Daten führt zu tieferen Erkenntnissen.

Anwendungsfall:
Ein Finanzinstitut analysiert Kunden-E-Mails und Transaktionsdaten, um Betrug effektiver zu erkennen.

Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen

Fortschrittliche Methoden wie NLP und maschinelles Lernen ermöglichen die Extraktion bedeutungsvoller Informationen aus unstrukturierten Daten. Diese Technologien erleichtern Aufgaben wie automatische Zusammenfassungen, Übersetzungen und Inhaltskategorisierung.

Anwendungsfall:
Ein Nachrichtenaggregator verwendet NLP, um Artikel nach Thema zu kategorisieren und Zusammenfassungen für Leser zu erstellen.

Herausforderungen unstrukturierter Daten

Speicherung und Verwaltung

• Volumen: Die schiere Menge dieser Daten erfordert skalierbare Speicherlösungen.
• Kosten: Die Speicherung großer Datenmengen kann teuer sein und erfordert kosteneffiziente Ansätze.
• Organisation: Ohne vordefinierte Struktur ist die Organisation und das Auffinden unstrukturierter Daten komplex.

Verarbeitung und Analyse

• Komplexität: Die Analyse unstrukturierter Daten erfordert fortschrittliche Algorithmen und erhebliche Rechenressourcen.
• Datenqualität: Unstrukturierte Daten können Fehler, Duplikate oder irrelevante Informationen enthalten.
• Kompetenzbedarf: Es werden Spezialisten mit Fachwissen in Big-Data-Analytik, maschinellem Lernen und NLP benötigt.

Sicherheit und Compliance

• Datensicherheit: Der Schutz sensibler Daten vor Angriffen ist entscheidend.
• Compliance: Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA bei der Datenverarbeitung bringt zusätzliche Komplexität mit sich.

Techniken und Werkzeuge für den Umgang mit unstrukturierten Daten

Speicherlösungen

• NoSQL-Datenbanken: Datenbanken wie MongoDB und Cassandra sind für die Verwaltung unstrukturierter und semistrukturierter Daten ausgelegt und bieten Flexibilität und Skalierbarkeit.
• Data Lakes: Zentrale Speicherorte, die das Ablegen aller Datentypen in ihrem nativen Format ermöglichen und groß angelegte Analysen unterstützen.
• Cloud-Speicher: Dienste wie Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Blob Storage bieten skalierbare und kosteneffiziente Optionen.

Datenverarbeitungs-Frameworks

• Hadoop: Ein Open-Source-Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze auf Computerclustern mithilfe einfacher Programmiermodelle ermöglicht.
• Apache Spark: Ein schnelles und vielseitiges Cluster-Computing-System für Big Data mit Unterstützung für In-Memory-Verarbeitung.

Analysewerkzeuge

• Textanalyse und NLP:
  • Stimmungsanalyse: Werkzeuge, die den emotionalen Ton in Textdaten auswerten.
  • Entity Recognition: Identifizierung und Kategorisierung von Schlüsselinhalten im Text.
  • Algorithmen des maschinellen Lernens: Methoden wie Clustering und Klassifikation zur Mustererkennung und Gewinnung von Erkenntnissen.
• Data Mining: Das Extrahieren nützlicher Informationen aus großen Datensätzen zur Aufdeckung verborgener Muster und Erkenntnisse.