Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Format. Textdokumente, E-Mails, Videos, Audioaufnahmen, Bilder und Social-Media-Beiträge zählen dazu. Die Daten lassen sich nicht in Zeilen und Spalten einordnen und folgen keinem Schema. Sie machen den Großteil der von Unternehmen erzeugten Daten aus. Schätzungen zufolge sind 80 bis 90 Prozent aller Unternehmensdaten unstrukturiert. Ein Großteil davon bleibt ungenutzt, da herkömmliche Tools sie nicht ohne Weiteres verarbeiten können.

Die Herausforderung liegt in der Extraktion. Um unstrukturierte Daten zu analysieren, müssen sie zunächst strukturiert werden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) extrahiert Entitäten, Stimmungen und Themen aus Texten. Computer Vision identifiziert Objekte und Szenen in Bildern. Spracherkennung transkribiert Audio. Jede dieser Techniken wandelt unstrukturierte Daten in eine strukturierte, analysierbare Darstellung um. Diese Umwandlung ist jedoch nicht perfekt. NLP-Modelle erfassen Nuancen und Sarkasmus nicht. Bildverarbeitungsmodelle verwechseln ähnliche Objekte. Transkriptionsfehler häufen sich. Die strukturierte Ausgabe ist eine Annäherung, keine perfekte Abbildung. Trotz dieser Schwierigkeiten bergen unstrukturierte Daten einen enormen Wert. Kunden-E-Mails offenbaren Beschwerden und Anfragen. Support-Tickets zeigen Muster bei Produktproblemen. Gesprächsaufzeichnungen erfassen Tonfall und Emotionen, die im Text verloren gehen. Unternehmen, die unstrukturierte Daten analysieren können, gewinnen Erkenntnisse, die ihren Wettbewerbern entgehen. Die Tools werden immer besser. Die Herausforderung bleibt bestehen.

Unstrukturierte Datentypen

• Text – Dokumente, E-Mails, Social-Media-Beiträge
• Bilder – Fotos, Diagramme, Scans
• Audio – Aufnahmen, Anrufe, Musik
• Video – Aufnahmen, Streams, Präsentationen
• Binär – Dateien ohne definiertes Textformat

Unstrukturierte Daten sind der Rohstoff moderner Analysen. Um daraus Nutzen zu ziehen, muss eine Struktur geschaffen werden, wo keine vorhanden ist.