Unstrukturierte Daten

Was sind unstrukturierte Daten?

Im heutigen digitalen Zeitalter generieren Unternehmen wichtige Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. aus Kundeninteraktionen, Aktivitäten in sozialen Medien, Online-Transaktionen sowie Sensor- und Datenanalysen. Diese Daten werden in strukturierte und unstrukturierte Daten unterteilt. Strukturierte Daten sind Daten, die in einer vordefinierten Weise organisiert sind und leicht durchsucht und analysiert werden können. Unstrukturierte Daten hingegen haben kein vordefiniertes Format oder Schema und sind nicht leicht zu durchsuchen oder zu analysieren.

Beispiele für unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten gibt es in verschiedenen Formaten: Text, Bilder, Audio- und Videodateien, Beiträge in sozialen Medien und Sensordaten. Diese Daten sind in der Regel unorganisiert und benötigen eine bestimmte Struktur oder ein bestimmtes Schema, was ihre Analyse erschwert. Trotz dieser Herausforderungen spielen unstrukturierte Daten eine entscheidende Rolle für den Geschäftsbetrieb. Unternehmen sammeln diese Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Business Intelligence zu erhalten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu verbessern. So kann beispielsweise Kundenfeedback aus sozialen Medien Unternehmen helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, während Sensordaten helfen können, Geräteausfälle vorherzusagen und Ausfallzeiten zu vermeiden.

Durchsuchbarkeit und Benutzerfreundlichkeit

Strukturierte Daten sind in der Regel leichter zu durchsuchen und zu nutzen, während unstrukturierte Daten erst verarbeitet werden müssen, bevor eine Suche und Analyse möglich ist. Die Analyse unstrukturierter Daten ermöglicht die Erstellung und Analyse neuer Tools für bestimmte Anwendungsfälle. Diese Programme verwenden in der Regel maschinelle Lerntechniken, um zu lernen. Bei der Analyse strukturierter Daten kann zwar maschinelle Intelligenz zum Einsatz kommen, aber die riesigen Mengen unstrukturierter Daten und die Vielfalt unstrukturierter Daten erfordern dies. Vor einigen Jahren waren Forscher in der Lage, bei der Datensuche Schlüsselwörter zu verwenden und einige grundlegende Informationen über Daten zu finden. E-Discovery war ein solches Beispiel. Unstrukturierte Daten wachsen jedoch rasant an und erfordern Analysen, die auch aus Benutzeraktionen lernen können.

Die Herausforderung der Analyse von unstrukturierten Daten

Die Herausforderung besteht jedoch darin, unstrukturierte Daten effektiv zu analysieren. Zum Leidwesen der Geschäftsanwender sind herkömmliche relationale Datenbanken und Datenverwaltungstools nicht für die Analyse unstrukturierter Daten ausgelegt. Wenn ein Benutzer beispielsweise anhand einer Sammlung von Schuhbildern aus verschiedenen Blickwinkeln nach ähnlichen Schuhen sucht, wäre dies in einer relationalen Datenbank nicht möglich, da es unmöglich ist, den Stil, die Größe, die Farbe usw. von Schuhen allein anhand der rohen Pixelwerte des Bildes zu verstehen. Daher sind spezielle Software und Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen erforderlich, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.

NLP und ML und unstrukturierte Daten

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Sie ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. NLP-Techniken analysieren unstrukturierte Daten wie Kundenrezensionen, E-Mails und Beiträge in sozialen Medien, um Einblicke in die Stimmung, die Vorlieben und das Verhalten der Kunden zu gewinnen. Maschinelles Lernen ist eine weitere spezielle Technik zur Analyse unstrukturierter Daten. Dabei handelt es sich um eine Art der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus unstrukturierten Daten zu lernen, die irgendwo gespeichert sind, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen für maschinelles Lernen werden auf großen Datensätzen mit unstrukturierten Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. So klassifiziert maschinelles Lernen beispielsweise Bilder und Videos anhand ihres Inhalts oder sagt Geräteausfälle anhand von Sensordaten voraus.

Vektordatenbanken

An dieser Stelle sind Vektordatenbanken hilfreich. Vektordatenbanken helfen bei der Suche in Bildern, Videos, Text- und Audiodateien und anderen unstrukturierten Daten anhand ihres Inhalts und nicht anhand von Schlüsselwörtern oder Tags (die oft manuell von Benutzern oder Kuratoren eingegeben werden). In Kombination mit leistungsstarken maschinellen Lernmodellen können Vektordatenbanken die semantische Suche und Empfehlungssysteme revolutionieren. Die zunehmende Allgegenwart unstrukturierter Daten hat zu einem stetigen Anstieg von Modellen des maschinellen Lernens geführt, die für das Verständnis solcher Daten trainiert wurden. word2vec, ein Algorithmus für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der ein neuronales Netzwerk verwendet, um Wortassoziationen zu lernen, ist ein bekanntes frühes Beispiel. Das word2vec-Modell kann einzelne Wörter (in verschiedenen Sprachen, nicht nur in Englisch) in eine Liste von Gleitkommawerten oder Vektoren umwandeln. Aufgrund der Art und Weise, wie Modelle trainiert werden, stellen Vektoren, die nahe beieinander liegen, ähnliche Wörter dar, daher der Begriff Einbettungsvektoren.

Zusammenfassung

An dieser Stelle sind Vektordatenbanken hilfreich. Vektordatenbanken helfen bei der Suche in Bildern, Video-, Text- und Audiodateien und anderen unstrukturierten Daten anhand ihres Inhalts und nicht anhand von Schlüsselwörtern oder Tags (die oft manuell von Benutzern oder Kuratoren eingegeben werden). In Kombination mit leistungsstarken maschinellen Lernmodellen können Vektordatenbanken die semantische Suche und Empfehlungssysteme revolutionieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unstrukturierte Daten für Unternehmen sowohl Herausforderungen als auch Chancen darstellen. Sie sind zwar schwieriger zu analysieren als strukturierte Daten, enthalten aber auch wertvolle Erkenntnisse, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu verbessern. Mit spezialisierter Software und Techniken wie Vektordatenbanken, natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen können Unternehmen die Möglichkeiten der Analyse unstrukturierter Daten nutzen und sich in der heutigen datengesteuerten Welt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.