Was unterscheidet strukturierte von unstrukturierten Daten? Warum ist die Datenstrukturierung essentiell für digitale Prozesse?

Transkripte von Telefonaten, E-mails, Bilder - all dies sind Beispiele für Formate, die häufig im Unternehmenskontext wiederzufinden sind und eines gemeinsam haben: Es handelt sich um unstrukturierte Daten. Laut Schätzungen liegen bis zu 80 % aller generierten Daten in einer Organisation initial in unstrukturierter Form vor.

Die digitale Transformation führt dazu, dass Unternehmen sich zunehmend vor der Herausforderung sehen, unstrukturierte in strukturierte Daten zu transferieren, um weitere Prozessschritte in effizienten digitalen Strukturen zu bearbeiten und weiterzuverwenden. Während strukturierte Daten in klar definierten Formaten gespeichert werden, ist es hingegen sehr aufwändig und zeitintensiv, unstrukturierte Daten allein aufzubereiten.

In diesem Beitrag wird die Differenzierung von unstrukturierten und strukturierten Daten aufgegliedert und betrachtet, wie mit Hilfe von KI-gestützten Lösungen nachhaltig für Unternehmen eine Unterstützung bei der Datenstrukturierung umgesetzt werden kann.

Unstrukturierte Daten in Geschäftsprozessen

Viele Unternehmensprozesse basieren auf natürlicher Kommunikation, visuellen Informationen und komplexen Dokumenten. Dazu können gehören unter anderem:

1. Kundenkommunikation über E-Mails, Chatbots oder Supportanfragen
2. Marketing-Inhalte wie Social-Media-Beiträge, Werbevideos oder Produktbilder
3. Betriebsdaten aus Produktionsanlagen und Maschinenlogs

Diese Daten enthalten wertvolle Informationen, die für jegliche angegliederte Prozesse wie auch Geschäftsentscheidungen essentiell sind, aber initial nicht einfach in klassische Datenbanken überführt werden können. Dies liegt vor allem daran, dass sie keiner festen Struktur folgen.

So sind relationale Datenbanken auf zum Beispiel Tabellen angewiesen, doch unstrukturierte Daten liegen frei vor. Damit mit unstrukturierten Daten gearbeitet werden kann, müssen die komplexen Formate erst durch Anwendung von Technologien interpretiert werden, bevor sie anschließend weiter für eine Analyse bereitliegen.

Was sind strukturierte und unstrukturierte Daten?

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Strukturierte Daten liefern Informationen darüber, was passiert. Unstrukturierte Daten hingegen beantworten, warum etwas passiert. Beispielsweise kann durch die Analyse von Social-Media-Daten die Stimmung der Kunden:innen gegenüber einem bestimmten Produkt abgeleitet und entsprechend reagiert werden.

Obwohl die Auswertung unstrukturierter Daten deutlich komplexer ist, kann man dank KI-Systemen diese Daten inzwischen schnell auswerten lassen. Vor allem Technologien wie

• Natural Language Processing (NLP) zur Analyse von Texten und Sprache,
• Computer Vision zur Interpretation von Bildern und Videos,
• Reinforcement learning zur Entscheidungsfindung und autonomen Steuerung,

… ermöglichen es Unternehmen, unstrukturierte Daten effizient auszuwerten und wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Wie verarbeiten KI-Systeme komplexe und unstrukturierte Daten?

Der Schlüssel von KI-Systemen in der Arbeit mit unstrukturierten Daten liegt in fortschrittlichen Algorithmen, die unstrukturierte Daten in strukturierte Informationen umwandeln.

Hierbei kommt in der Verarbeitung von Texten NLP zum Einsatz: Bei der Verarbeitung von Texten erkennt die KI Zusammenhänge zwischen Wörtern, identifiziert wichtige Begriffe wie Namen oder Orte und kann sogar die Stimmung eines Textes einschätzen. Diese relevanten Informationen werden extrahiert und in strukturierte Formate wie Tabellen oder Wissensgraphen umgewandelt.

Bilder werden ähnlich analysiert: Die KI erkennt darin Objekte, Gesichter oder auch Schrift und kann diese Informationen einer passenden Kategorie zuordnen, sodass sie weiterverarbeitet oder mit anderen Daten verknüpft werden können. Im Bereich der Bildverarbeitung kommen dabei sogenannte Convolutional Neural Networks (CNNs) zum Einsatz.

Besonders leistungsfähig sind darüber hinaus multimodale KI-Modelle, die Text und Bild gemeinsam interpretieren – sie können beispielsweise automatisch Bildunterschriften generieren oder den Zusammenhang zwischen visuellen und sprachlichen Informationen erschließen.

So gelingt es KI-Systemen, unstrukturierte Daten zu ordnen, nutzbar zu machen und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Warum reichen Automatisierungsprozesse bei der Datenstrukturierung nicht aus?

Automatisierungsprozesse sind ein wichtiger Bestandteil der Datenstrukturierung, stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn es um unstrukturierte oder komplexe Daten geht. Während einfache Regeln und Algorithmen gut darin sind, strukturierte Informationen aus standardisierten Formularen oder Tabellen zu verarbeiten, scheitern sie oft an der Vielschichtigkeit natürlicher Sprache, uneinheitlichen Schreibweisen oder unterschiedlich formatierten Bildern.

Zudem erfordert die Interpretation von Zusammenhängen, Bedeutungen oder Kontexten ein Maß an Verständnis, das reine Automatisierung nicht leisten kann. Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel, die Muster erkennt, Bedeutungen ableitet und unstrukturierte Daten flexibel in eine geordnete Form überführt – eine Fähigkeit, die klassische Automatisierungsprozesse nicht besitzen.

Dennoch gilt, dass nicht jeder Anwendungsfall den Einsatz von KI bedarf - KI ist kein Selbstzweck. So kann es ebenso von Interesse sein, zunächst mit Automatisierungslösungen die digitale Verarbeitung von Daten voranzubringen und im weiteren Vorgehen mit dem Potenzial von KI-Systemen weiter anzureichern.