Unstrukturierte Daten: Was ist das und wozu dient es?

Unstrukturierte Daten sind der häufigste Typ in der heutigen Big-Data-Welt. Es gibt viele hilfreiche Informationen in dieser Art von Datenspeicher, die verwendet werden können, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden verwendet, um neue Softwarelösungen zu entwickeln, die riesige Datenmengen auf der Suche nach hilfreichen Geschäftserkenntnissen filtern.

Die meisten Informationen, die von Unternehmen erstellt und gesammelt werden, sind unstrukturiert, und ihr Volumen nimmt schnell zu. In diesem Artikel werden wir unstrukturierte Daten definieren, ihre verschiedenen Arten diskutieren und ihre Verwendung in verschiedenen Bereichen diskutieren.

Was sind unstrukturierte Daten?

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

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Merkmale von Daten:

• Daten sind unstrukturiert und folgen keinem Datenmodell.
• Daten haben keine klar definierte Struktur.
• Die Daten folgen keinem bestimmten Format oder einer bestimmten Reihenfolge.
• Das Fehlen einer erkennbaren Struktur erschwert die Verwendung von Computerprogrammen.
• Daten können nicht wie in Datenbanken in Zeilen und Spalten gehalten werden.

Es expandiert schnell, da immer mehr Menschen digitale Dienste und Anwendungen nutzen. Strukturierte Daten sind entscheidend, aber wenn unstrukturierte Daten richtig ausgewertet werden, können sie für Unternehmen viel vorteilhafter sein. Es kann eine Vielzahl von Erkenntnissen bieten, die Zahlen und Statistiken nicht vermitteln können. Sehen wir uns einige Beispiele für seine Typen an.

Arten von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten umfassen verschiedene Formate und Quellen, wie z. B. Rechtsdokumente, Audio, Gespräche, Videos, Fotos, Text auf einer Website und viele andere. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für einige der häufigsten Arten davon.

• E-Mails

Jeden Tag werden durch die zahlreichen E-Mails, die wir versenden, Unmengen an unstrukturierten Daten produziert, die herkömmliche Analysetools nicht analysieren können. Die Metadaten einer E-Mail verleihen ihr jedoch eine gewisse Struktur, und bestimmte Textanalysealgorithmen können in Sekundenschnelle wichtige Informationen aus Tausenden von E-Mails abrufen.

• Sozialen Medien

Die von Social-Networking-Plattformen gesammelten Daten sind unstrukturiert. Aber wie E-Mails kann es auf bestimmte Weise eingerichtet werden. Ein hervorragendes Beispiel hierfür wären Hashtags.

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

• Umfrageantworten

Fragebögen zu Marktforschung, Mitarbeiterengagement und Kundenerfahrung enthalten häufig Multiple-Choice- 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, Immobilienangebote, Restaurantkritiken, Lebenslaufdatenbanken, Ausschreibungen und so weiter. Daten in Text oder Bild sind in jedem von ihnen 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 häufig Gespräche mit Kunden und Lieferanten über verschiedene Kanäle führen und unstrukturierte Audio-, Bild- und Textdaten generieren.

• Multimedia-Dateien

Multimediadateien sind immer noch unstrukturiert, da wir uns nicht sicher sind, was das Bild, die Musik oder das Video tatsächlich darstellt, obwohl sie möglicherweise mit Titeln oder Themen gekennzeichnet und in Datenbanken wie MP3, JPG, PNG, GIF usw. gespeichert sind.

• Unterlagen

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

• Webseiten

Unstrukturierte Daten werden exponentiell über das beträchtliche Internet produziert. Text, Fotos, Audio, Video und andere Arten von Material können alle auf Webseiten gefunden werden.

Verwendung unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten sind von Natur aus inkompatibel mit Transaktionsverarbeitungsprogrammen; Analytics und BI sind die Hauptanwendungen.

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

Einer der aufkommenden Anwendungsfälle für Analysen mit unstrukturierten Daten ist die vorausschauende Wartung. Beispielsweise können Hersteller Sensordaten untersuchen, um Geräteprobleme in Produktionssystemen oder Endprodukten im Feld zu erkennen.

Die Analyse von IT-Systemprotokolldaten zeigt Auslastungstrends, Kapazitätsbeschränkungen und Ursachen für Anwendungsprobleme, Systemausfälle und Leistungsengpässe auf. Darüber hinaus können riesige unstrukturierte Datensätze für Folgendes verwendet werden:

• Prüfung von Nachrichten auf Einhaltung von Vorschriften.
• Überwachung und Auswertung von Kundeninteraktionen und Kommentaren in sozialen Medien.
• Gewinnung vertrauenswürdiger Informationen über allgemeine Kundenpräferenzen und -verhalten.

Herausforderungen bei unstrukturierten Daten

Die Verfügbarkeit und Anwendung unstrukturierter Daten für Analyse-, Regulierungs- und Entscheidungszwecke treibt die Notwendigkeit voran, nach diesen Daten zu suchen und sie sorgfältig zu prüfen. Im Folgenden sind einige Herausforderungen aufgeführt, die bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten auftreten können:

• Langes Warten auf neue und geänderte Daten: Es dauert sehr lange, ganze Speicherdateisysteme zu parsen 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 die Qualität geht, können unstrukturierte Daten ziemlich inkonsistent sein. Da Daten schwer zu überprüfen und damit nicht immer korrekt sind, fehlt es an gleichbleibender Qualität.
• Die Datenverwaltung ist schwierig: Diese Daten liegen in Rohform vor und sind in keiner Weise strukturiert. Es kann schwierig sein, zuverlässige Daten zu finden. Darüber hinaus ist das Auffinden relevanter Daten und die Indizierung eine komplexe Aufgabe.
• Unzureichender Speicher: Legacy-Backup-Grenzen zwingen Unternehmen dazu, teure Replikationen zu erstellen, die Daten an einen Speicheranbieter und eine Marke „anhängen“.
• Unzugängliche Daten: Nicht skalierbare Sicherungssoftware kann kritische Daten nicht schnell und sicher zwischen Speichern übertragen. Dies erschwert die Datenmigration vom alten zum neuen Speicher.

Fazit

Unstrukturierte Daten können aufgrund ihrer Desorganisation und einer großen Menge an Informationen überwältigend erscheinen. Es kann jedoch einfach gehandhabt werden und eine Vielzahl von Daten können mithilfe künstlicher Intelligenz erfasst werden.

Erkennen Sie Ihre Konkurrenten und Kunden besser. Übernehmen und verwalten Sie Ihre unstrukturierten Daten für Erkenntnisse, die sofort verwendet werden können. Auf maschinellem Lernen basierende Analysesoftware ermöglicht es Ihnen, tief in die unstrukturierten Daten von Big Data einzutauchen, um das Gesamtbild zu betrachten oder detaillierte Studien durchzuführen.

QuestionPro bietet Lösungen für jedes Thema und jede Branche und ist damit weit mehr als nur eine Umfragesoftware. Für den Umgang mit Daten haben wir auch Systeme wie unsere Forschungsbibliothek InsightsHub.

Organisationen auf der ganzen Welt nutzen Wissensmanagementsysteme und -lösungen wie InsightsHub, um Daten besser zu verwalten, die Zeit zu minimieren, die zum Gewinnen von Erkenntnissen benötigt wird, und die Nutzung historischer Daten zu steigern und gleichzeitig Kosten zu sparen und den ROI zu verbessern. Testen Sie QuestionPro jetzt!

LERN MEHR