Unstrukturierte Daten fallen in Unternehmen täglich an. Sie stammen aus unzähligen Quellen. Bei jeder Interaktion zwischen Kunden, Mitarbeitern und Partnern entstehen Inhalte. Diese Daten liegen in einer Vielzahl von Formaten vor. Sie reichen von Texten und Bildern über Audio und Video bis hin zu Social-Media-Posts. Laut einer Prognose von Statista wird die Menge der auf diese Weise erstellten und replizierten Daten bis zum Jahr 2027 auf 284 Zettabyte wachsen.
Unstrukturierte Daten verarbeiten zu können, eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für wertschöpfungsorientierte Geschäftsmodelle: Sie erhalten oftmals detaillierte Informationen, die strukturierte Daten nicht bieten können. Strukturierte Daten sind bereits in eine bestimmte Form gebracht und für Geschäftsanwender einfach nutzbar. Allerdings schränken der vordefinierte Zweck und das dazugehörige Format ihre Verwendungsmöglichkeiten ein. Unstrukturierte Daten hingegen werden in ihrem nativen Format gespeichert. Dadurch lassen sie sich einfach und schnell sammeln. Sie bieten einen sehr großen Pool an Anwendungsmöglichkeiten für unterschiedliche Zwecke. Allerdings erfordern sie bisher meist intensive Analysen und Interpretationen von Datenspezialisten, um ihren tatsächlichen Mehrwert zu realisieren. Anwender ohne spezialisiertes Know-how können diese Art von Daten kaum interpretieren. Entscheidungsträger stehen vor der Herausforderung, sinnvoll auf unstrukturierte Daten zuzugreifen, qualitativ hochwertige Inhalte zu identifizieren und diese sicher und regelkonform zu speichern.
Künstliche Intelligenz ordnet unstrukturierte Daten
Generative Künstliche Intelligenz und Machine Learning bieten Unternehmen zunehmend die Möglichkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. ChatGPT & Co. ermöglichen es, große Datenmengen automatisch zu verarbeiten sowie zu strukturieren. Die Diskussion über Big Data und unstrukturierte Inhalte läuft in der IT-Branche bereits seit über einem Jahrzehnt. Dank der Fortschritte in generativer Künstlicher Intelligenz können Unternehmen den Wert dieser Daten nun mit einem verhältnismäßig geringem Aufwand erschließen.
Mit Intelligent Document Processing, also einer intelligenten Dokumentenverarbeitung, lassen sich Daten zugänglich machen sowie sicher und konform speichern. Natural Language Processing klassifiziert Dokumente in vordefinierte Kategorien und erfasst dabei den Inhalt und die Textzusammenhänge. Zunächst werden die in den Dateien enthalten Informationen extrahiert, dann stellen die Systeme Verknüpfungen zwischen den Dateien her. Unternehmen behalten dabei den Überblick, reduzieren manuelle Aufwände und steigern die Effizienz.
Digitalisierung als Grundlage für die Verarbeitung unstrukturierter Daten
Über den Projekterfolg bei Künstlicher Intelligenz entscheiden unter anderem die Digitalisierung von Unternehmensinformationen sowie eine einheitliche Asset-Strategie. Während ein Großteil der Daten bereits digital vorliegt, sind viele Informationen noch in (Alt-)systemen oder analogen Formaten wie Papier oder Film gespeichert. Um diese Informationen automatisiert analysieren zu können, müssen sie digitalisiert und zentral verwaltet werden.
Auf einen Schlag muss das keineswegs geschehen: Eine vollumfängliche Digitalisierung ist schließlich nur selten zielführend. Mit Lösungen wie Image on Demand lassen sich Papierunterlagen schrittweise elektronisch erfassen und die physische und die digitale Welt sukzessive miteinander verknüpfen. Eine stringente Digitalstrategie gewährleistet dabei die Dokumenten- und Informationssicherheit und berücksichtigt das sichere Entsorgen von Papierdokumenten.
Um eine einheitliche Asset-Strategie und einen nachhaltigen Informationsfluss umzusetzen, benötigen Unternehmen eine robuste IT-Infrastruktur, die eine enge Integration von Datenquellen und Tools ermöglicht.
Datenmanagement erleichtert Verarbeiten von unstrukturierten Daten
Traditionelle Datenmanagementprozesse reichen nur selten aus, um die Menge dieser Informationen effizient zu verarbeiten. Software-as-a-Service-Lösungen helfen dabei, den digitalen Informationslebenszyklus zu steuern. Sie vereinfachen komplexe Informationsökosysteme, indem sie physische Informationen digitalisieren, Arbeitsabläufe automatisieren und das Informationsmanagement verbessern.
Um KI effektiv einzusetzen, benötigen Unternehmen eine skalierbare Plattform, die unstrukturierte Daten verarbeiten und in bestehende Systeme integrieren kann. Intelligent Data Processing hilft dabei, diese Informationen zu extrahieren, zu klassifizieren und nutzbar zu machen. Diese Technologie wandelt physische und digitale unstrukturierte Informationen in strukturierte und verwertbare Daten um. Vordefinierte Konnektoren, und Arbeitsabläufe sowie ein Metadaten-Tagging erleichtern das Suchen, Kategorisieren und Aktivieren dieser Daten.
Low-Code-Tools automatisieren Workflows
Eine wichtige Rolle in derartigen Initiativen spielt das Lösungsdesign. Mit Low-Code-Applikationen erstellen Fachanwender benutzerdefinierte automatisierte Arbeitsabläufe durch Drag-and-Drop. Dies verkürzt die Entwicklungszeit, senkt die Kosten und beschleunigt Innovation. Unternehmen können sich ohne großen Aufwand flexibel an geänderte Business-Anforderungen anpassen.
Mit dem passenden Datenmanagement-Tool vereinfachen Unternehmen Aufgaben wie beispielsweise die Compliance-Prüfungen. Da Mitarbeiter von repetitiven Tätigkeiten und der Suche nach den passenden Daten befreit sind, können sie sich noch besser auf kreative Tätigkeiten, Innovation und strategisches Wachstum konzentrieren.
Spezialisierte Dienstleister helfen Unternehmen dabei, das volle Potenzial aller Daten auszuschöpfen, indem sie beispielsweise entsprechende Lösungen implementieren. Solche Werkzeuge machen Assets digital zugänglich, automatisieren Analysen und Workflows und sorgen dafür, dass Unternehmen Compliance-Vorschriften einhalten. Jf
