Kurzmeldung: Die Datenmenge in der Welt wächst. Die Daten Ihres Unternehmens explodieren. Aber jetzt kommt die eigentliche Neuigkeit: Nicht alle Daten sind gleich. Die in Word-Dokumenten und PowerPoint-Dateien enthaltenen Daten unterscheiden sich erheblich von den Daten einer Verkaufsstelle oder einem Telefonnummernverzeichnis. Daten werden in strukturierte und unstrukturierte Daten unterteilt, und jede Klassifizierung hat Auswirkungen darauf, wie sie erfasst, verarbeitet und analysiert werden.

Das Universum der unstrukturierten Daten: Jenseits von Tabellenkalkulationen

Untersuchen wir die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten, Beispiele für beide und die Probleme, die durch die Zunahme unstrukturierter Daten entstehen.

Die Herausforderung und Chance unstrukturierter Daten

Strukturierte Daten - oder quantitative Daten - sind die Art von Daten, die sehr gut in eine relationale Datenbank passen. Sie sind gut organisiert und können leicht analysiert werden. Die meisten IT-Mitarbeiter sind es gewohnt, mit strukturierten Daten zu arbeiten.

Wenn Sie an strukturierte Daten denken, denken Sie an Dinge, die gut in eine Tabellenkalkulation passen würden. Beispiele hierfür sind:

• Daten
• Telefonnummern
• Postleitzahlen
• Namen der Kunden
• Produktvorräte
• Informationen über POS-Transaktionen (Point-of-Sale)

Dank ihrer inhärenten Struktur und Ordnung lassen sie sich leicht abfragen und analysieren. Zu den üblichen Anwendungen, die sich auf strukturierte Daten in relationalen Datenbanken stützen, gehören CRM, ERP- und POS-Systeme.

Unstrukturierte Daten - oder qualitative Daten - sind genau das Gegenteil. Sie passen nicht in eine Tabellenkalkulation oder Datenbank. Sie können textuell oder nicht textuell sein. Sie können von Menschen oder Maschinen generiert werden.

Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• Medien: Audio- und Videodateien, Bilder
• Textdateien: Word-Dokumente, PowerPoint-Präsentationen, E-Mails, Chat-Protokolle
• E-Mail: Es gibt eine gewisse interne Metadatenstruktur, weshalb sie manchmal als halbstrukturiert bezeichnet wird, aber das Nachrichtenfeld ist unstrukturiert und mit herkömmlichen Tools schwer zu analysieren.
• Soziale Medien: Daten von Social-Networking-Sites wie Facebook, Twitter und LinkedIn
• Mobile Daten: Textnachrichten, Standorte
• Kommunikation: Chat, Gesprächsaufzeichnungen

Diese Beispiele sind größtenteils von Menschen erstellt, aber auch maschinell erstellte Daten können unstrukturiert sein: Satellitenbilder, wissenschaftliche Daten, Überwachungsbilder und -videos, Daten von Wettersensoren.

Datenwachstum und Bedeutung unstrukturierter Einblicke

Hier liegt das doppelte, sich verschärfende Problem... Unstrukturierte Daten sind wichtig. Das Volumen unstrukturierter Daten wächst - und das Wachstum beschleunigt sich. Derzeit gehen Experten davon aus, dass zwischen 80 und 90 % der Daten unstrukturiert sind. Sehen Sie sich diese Grafik von IDC an:

Wenn unstrukturierte Daten nur von geringer Bedeutung wären, dann wäre es egal, wie viele davon vorhanden sind. Aber unstrukturierte Daten haben einen Wert. In den Verkaufsangeboten ist Intelligenz enthalten, in den PowerPoint-Präsentationen interessante Fakten und Zahlen. Für Öl- und Gasunternehmen sind diese Geodaten mit einem bestimmten Dollarbetrag verbunden.

Zähmung der Bestie unstrukturierter Daten: M-Files als Retter in der Not

Wenn es möglich oder machbar wäre, unstrukturierte Daten plötzlich in strukturierte Daten umzuwandeln, dann wäre es doch einfach, aus unstrukturierten Daten Intelligenz zu schaffen, oder? ES IST MÖGLICH UND MACHBAR.

Mit einer intelligenten Informationsmanagement-Plattform (IIM) wie M-Files werden unstrukturierte Daten zugänglich, durchsuchbar und verfügbar. Durch die Anwendung von Struktur in Form von Metadaten machen Unternehmen diese Informationen relevant. Metadaten sind der Schlüssel zum Schloss. Sie beschreiben, worum es sich bei den Daten handelt, wie sie sich zu anderen Daten verhalten, welche wichtigen Datenpunkte in den Dokumenten enthalten sind und an welcher Stelle eines bestimmten Geschäftsprozesses die Daten einzuordnen sind.

Die Macht des intelligenten Informationsmanagements (IIM)

Wenn unstrukturierte Daten zugänglich, durchsuchbar, verfügbar und relevant sind, werden sie in Informationen umgewandelt, die ein Unternehmen nutzen kann, um bessere Entscheidungen zu treffen. Mit einer IIM-Plattform können Unternehmen das Potenzial unstrukturierter Daten voll ausschöpfen.

Mit Metadaten und KI Werte freisetzen

Wenn man dann noch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen hinzufügt, steht man vor einem gewaltigen Wandel bei unstrukturierten Daten. Mehrere Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) kommen gerade rechtzeitig, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Daten automatisch zu strukturieren. Zum Beispiel:

Verarbeitung natürlicher Sprache, um wichtige Datenpunkte zu extrahieren und schließlich Geschäftsdokumenten, E-Mails, Zeitschriftenartikeln und Beiträgen in sozialen Medien eine Bedeutung zuzuweisen
Algorithmen zur Mustererkennung, um Menschen, Tiere oder andere Objekte in digitalen Bildern und Videos zu identifizieren
Konvertierung von Sprache in Text zur Umwandlung von Audiosprache und aus Videos extrahiertem Ton in durchsuchbaren Text

M-Files: Ihr Schlüssel zu Einblicken in unstrukturierte Daten

Wenn es also um strukturierte Daten im Vergleich zu unstrukturierten Daten geht, bietet M-Files eine intelligente Informationsmanagement-Plattform, die durch künstliche Intelligenz unterstützt wird. Irgendwann werden Sie sich mit dem Problem der unstrukturierten Daten befassen müssen. Im wahrsten Sinne des Wortes ist es in diesem Fall besser, früher als später zu handeln.

Sind Sie bereit, den verborgenen Wert Ihrer unstrukturierten Daten zu erschließen? Vereinbaren Sie eine kostenlose Demo oder starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion, um die transformative Kraft von M-Files zu erleben.