Unstrukturierte Daten

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf qualitative, komplexe, unorganisierte Daten in Text-, Audio- und Bilddateien. Einige Beispiele für Quellen unstrukturierter Daten sind Social-Media-Posts, nutzergenerierte Kundenbewertungen, PDFs, E-Mails und Videoaufnahmen.

Das Fehlen von Organisation und vordefinierten Formaten macht es schwierig, diesen Datentyp zu sammeln und zu analysieren, aber wenn sie angemessen interpretiert und analysiert werden, können unstrukturierte Daten wertvolle Informationen liefern. Unternehmen verwenden statistische Analysesoftware, um komplexe Analysen durchzuführen, einschließlich der Organisation, Interpretation und Präsentation von Datensätzen.

Arten von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten können textuell, nicht-textuell, menschlich generiert oder maschinell generiert sein. Nachfolgend sind einige typische Arten von unstrukturierten Daten aufgeführt:

• Text umfasst Dokumente, E-Mail-Nachrichten, Präsentationen oder Textnachrichten.
• Geodaten umfassen Informationen des globalen Positionierungssystems (GPS) oder Standortdaten, die über Mobiltelefone geteilt werden.
• Multimedia-Daten umfassen unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos und Audiodateien.
• Sensordaten werden von Sensoren wie Beschleunigungsmessern und anderen Geräten generiert.
• Webdaten werden von Websites als Hypertext Markup Language (HTML), Cascading Style Sheets (CSS) oder Javascript verarbeitet.
• Finanzdaten umfassen Rechnungen, Kontoauszüge und andere finanzielle Aufzeichnungen.
• Rich Media umfasst alle Werbe- oder Medienplattformen wie soziale Medien, Unterhaltung, Überwachung oder Podcasts.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Einzelpersonen und Unternehmen erzeugen in ihrem täglichen Leben und Betrieb große Mengen unstrukturierter Daten. Sie kommen in verschiedenen Formen vor, wie zum Beispiel:

• E-Mails. Unstrukturierte Daten finden sich häufig in Form von E-Mails. E-Mails enthalten in der Regel Blöcke unstrukturierter Textdaten und Dateianhänge unterschiedlicher Art und Herkunft.

• Textdateien und Dokumente. Reine Textdateien, Microsoft Word-Dokumente, Google Docs, PDF-Dateien, HTML-Dateien und andere Textverarbeitungsformate können unstrukturierte Daten in schriftlichen Inhalten enthalten.

• Protokolldateien. Viele Systeme und Anwendungen erzeugen Protokolldateien unstrukturierter Daten zu verschiedenen Ereignissen und Aktivitäten. Systemprotokolle, Anwendungsprotokolle, Sicherheitsprotokolle und Webserverprotokolle sind Beispiele.

• Bilder. JPEG-, PNG-, GIF- und TIFF-Dateien sind verschiedene Bildtypen, die unstrukturierte Daten enthalten. Bilddateien speichern visuelle Informationen und Daten.

• Videos. MP4-, MOV- und AVI-Dateien sind verschiedene Arten von Videodateien unstrukturierter Daten. Dies kann aufgezeichnete Inhalte, Medien-Streaming und Videoclips umfassen.

• Audiodateien. MP3-, WAV- und FLAC-Dateien sind verschiedene Arten von Audiodateien mit unstrukturierten Daten. Einige häufige Beispiele für Audiodateien am Arbeitsplatz sind Sprachaufnahmen, Kundenserviceanrufe und Interviews.

• Sensordaten. Verschiedene Geräte verwenden Sensoren, um physikalische und Umweltdaten zu messen und aufzuzeichnen. Dazu gehören GPS-Daten und Thermometeraufzeichnungen.

• Soziale Mediendaten. Instagram-Posts und -Stories, Facebook-Status-Updates und Posts auf X sind alle unstrukturierte soziale Mediendaten. Sie haben keine vordefinierte Struktur, egal ob es sich um textbasierte, ein Bild oder multimediale Inhalte handelt.

• Internet der Dinge (IoT)-Daten. Das IoT bietet Daten wie Gerätestatus, Metadaten, Sensorlesungen oder CCTV-Aufnahmen.
• Medizinische Aufzeichnungen. Die Gesundheitsbranche produziert enorme Mengen an menschlich generierten und maschinell generierten unstrukturierten Daten, die den Gesundheitsarbeitern helfen, eine angemessene Behandlung bereitzustellen. Medizinische Bildgebungsgeräte wie Endoskope, Laparoskope, Operationsroboter und Biosignaldaten sind Beispiele für maschinell generierte Big Data.

Vorteile unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten umfassen verschiedene Inhaltstypen und bieten trotz ihrer fehlenden Struktur mehrere Vorteile und tiefe Einblicke. Einige der wichtigsten Vorteile unstrukturierter Daten sind die folgenden.

• Einfach zu sammeln und zu speichern. Da unstrukturierte Daten keinem bestimmten Format folgen, können sie schnell in ihrer Rohform gesammelt werden, ohne vordefinierte Schemata, Tabellen oder andere Datenmodelle. Sobald die Daten gesammelt sind, können Organisationen sie auf gemeinsamen oder hybriden Cloud-Servern speichern.

• Bietet detailliertere Informationen als strukturierte Daten. Unstrukturierte Daten sind roh und ungefiltert, was bedeutet, dass sie detailliertere Einblicke bieten können. Beispielsweise können Unternehmen spezifische Daten und Formulierungen in Kundenservice-E-Mails verwenden, um die Leistung ihres Kundenserviceteams zu verbessern und ein Wissenszentrum basierend auf verschiedenen Aspekten der E-Mail-Daten aufzubauen.

• In mehrfacher Hinsicht nützlich, mehr als einmal. Teams können unstrukturierte Daten mehr als einmal verwenden und für mehrere Zwecke analysieren, da sie keine vordefinierte Struktur haben oder einem Regelwerk folgen. Unternehmen können Wissen aus den subjektiven Informationen, Meinungen und Nuancen unstrukturierter Datensätze extrahieren.

• Führt zu besserem Kundenservice. Unstrukturierte Daten werden durch das Verfolgen von E-Mails, Nachrichten, Live-Chats und von Kunden erhobenen Tickets gesammelt. Unternehmen identifizieren Verbesserungsbereiche, indem sie diese Daten analysieren.
• Hilfreich im Marketing. Marketingteams bestimmen Kundenanforderungen und Kaufmuster, indem sie unstrukturierte Daten bewerten. Es hilft bei der Planung gezielter Marketingkampagnen.
• Führt zu besseren Entscheidungen. Organisationen verwenden unstrukturierte Daten, um Trends zu finden, die dem Unternehmen zugutekommen könnten. Es gibt dem Management und den wichtigsten Stakeholdern mehr Informationen, um effiziente Entscheidungen zu treffen.
• Bringt Kunden zurück. Unstrukturierte Daten oder Big Data offenbaren viel über die Bedürfnisse, Vorlieben, Abneigungen oder das Kaufverhalten eines Kunden. Unternehmen können die Daten auswerten, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie bestehende Kunden halten und neue gewinnen können.
• Funktioniert gut mit Data-Lake-Speicher. Data Lakes bieten massiven Speicherplatz für unstrukturierte Daten. Sie haben auch eine nutzungsabhängige Preisgestaltung, die Organisationen hilft, Kosten zu senken.

Herausforderungen unstrukturierter Daten

Trotz all der vielen Vorteile unstrukturierter Daten stellen sie für Organisationen aufgrund ihres fehlenden vordefinierten Formats Herausforderungen dar. Einige der wichtigsten Herausforderungen unstrukturierter Daten sind:

• Volumen- und Skalierbarkeitsprobleme. Unstrukturierte Daten häufen sich oft schnell an. Während einige wenig Platz beanspruchen, verbrauchen größere Dateien den verfügbaren Speicher, belasten Ressourcen und schaffen Wachstumsprobleme. Speicherlösungen können auch kostspielig sein, wenn sich niemand um die Wartung unstrukturierter Daten kümmert.

• Qualität. Obwohl unstrukturierte Daten detaillierter sein können als strukturierte Daten, enthalten sie oft Fehler und Inkonsistenzen. Das Extrahieren aufschlussreicher Informationen aus Datensätzen mit Fehlern, unnötigen Informationen und Inkonsistenzen erfordert eine komplexe Verarbeitung.

• Zugriff auf isolierte Daten. Unstrukturierte Daten befinden sich manchmal in isolierten und getrennten Datenquellen und -speichern, die nicht integriert werden können. Diese Silos führen zu redundanten Daten, die Platz verschwenden. Auf der anderen Seite, ohne Integrationsmöglichkeiten, müssen Organisationen möglicherweise einige isolierte Daten ausschließen, was zu Lücken bei der Identifizierung von Mustern und Trends führen kann.

Unstrukturierte Daten vs. strukturierte Daten

Es gibt wichtige Unterschiede zwischen unstrukturierten Daten und strukturierten Daten, die es zu verstehen gilt.

Unstrukturierte Daten haben keine vordefinierte Struktur; sie umfassen verschiedene Formate und Typen, wie Bilder, Audio, Text und Videos. Aufgrund ihres Rohformats und fehlenden Rahmens erfordern unstrukturierte Daten fortschrittliche Technologien wie statistische Analyse- und Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung, um nützliche Erkenntnisse aus den Informationen zu gewinnen.

Im Vergleich dazu sind strukturierte Daten hochorganisiert mit einem expliziten Schema, das die Datentypen und Beziehungen zwischen den Informationen definiert. Sie sind einfacher zu verarbeiten und zu analysieren als unstrukturierte Daten.

Unstrukturierte Daten sind eine Art von Big Data. Lesen Sie weiter, um mehr über Big Data und Datenanalyse zu erfahren.