Unstrukturierte Daten mit dem modernen Datenstack

Die meisten Daten auf der Welt sind unstrukturiert, und Menschen sind darin viel geschickter Wir können diese Art von Informationen besser verarbeiten als Maschinen, aber das können wir nicht Skala. Das Aufkommen der KI-Ära verändert diese Dichotomie ebenso wie Maschinen viel besser darin zu lernen, wie man unstrukturierte Daten verarbeitet. Seit dem Mit Beginn des digitalen Zeitalters waren Maschinen handlungsfähiger strukturierte Daten, aber mit ML, revolutionären LLM-Modellen und generativer KI, Unstrukturierte Daten werden eine viel wichtigere Rolle dabei spielen, wie Menschen und Maschinen arbeiten zusammen, um die Welt zu verstehen.

Unternehmen sind sehr gut darin geworden, unstrukturierte Daten zu erfassen und zu speichern Daten. Laut Gartner sind 80–90 % der Unternehmensdaten unstrukturiert. Der Auch die Menge an unstrukturierten Daten wächst deutlich schneller strukturierte Daten. Die Generierung von Geschäftswert aus diesen Daten ist eine neue Herausforderung Gelegenheit.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Daten, die gut organisiert und definiert sind. Normalerweise ist es so in Spalten und Zeilen organisiert, mit einem Schema, das die Bedeutung der einzelnen Elemente definiert. Außerdem ist es in der Regel sehr qualitativ und einfach zu analysieren.

Unstrukturierte Daten ähneln eher den Daten, mit denen wir täglich umgehen. Es ist unorganisiert, viel qualitativer und normalerweise im nativen Format gespeichert. Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• Textnachrichten
• Beitrag in den sozialen Medien
• Bilder
• PDF-Dokumente

Halbstrukturierte Daten sind unstrukturierte Daten mit hinzugefügter Struktur oder Tags um es einfacher zu organisieren und zu analysieren. Diese Daten haben einige Struktur, folgt jedoch nicht der gleichen Struktur wie eine traditionelle Beziehung Datenbank. Flache CSV-Dateien, Dateien, die mit Auszeichnungssprachen wie XML erstellt wurden oder HTML- und JSON-Dateien sind gängige Beispiele für halbstrukturierte Daten.

Herausforderungen bei unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten können nicht durchsucht, gefiltert, sortiert oder anderweitig manipuliert werden. Außerdem ist es schwierig, unstrukturierte Daten zu finden und darauf zuzugreifen. Dies erschwert die Nutzung für wertvolle Entscheidungen im großen Maßstab.

Vernetzte digitale Geräte, die weltweit im Einsatz sind, erzeugen einen nie endenden Strom unstrukturierter Daten, der exponentiell wächst. Daten wie Textnachrichten, Social-Media-Beiträge, Sensordaten und Protokolldateien tragen zu den 328 Millionen Terabyte an Daten bei, die täglich entstehen. Unstrukturierte Ritcher-Daten wie PDFs, Audio- und Videodateien tragen ebenfalls zur Flut unstrukturierter Daten bei, die analysiert werden könnten, um eine bessere Entscheidungsfindung und leistungsfähigere Modelle zu unterstützen.

Aufgrund sinkender Speicherkosten speichern Unternehmen immer mehr ihrer unstrukturierten Daten, was zu einem viel größeren Pool verfügbarer Daten führt. Dennoch erschwert die schiere Menge dieser Daten die Wertermittlung erheblich. Durch diese Herausforderungen bleiben wertvolle Daten ungenutzt und Möglichkeiten zur Verbesserung der Geschäftsleistung werden verpasst.

Wert unstrukturierter Daten

Es gibt unzählige und nicht quantifizierbare Möglichkeiten, wie Führungskräfte aus unstrukturierten Daten Mehrwert schaffen können, um Abläufe zu verbessern. Unstrukturierte Daten können beispielsweise wertvolle Erkenntnisse über Kundenverhalten und Markttrends liefern. Die Analyse von Social-Media-Beiträgen, die von bestimmten Kundensegmenten erstellt wurden, kann Marketingfachleuten Einblicke darüber geben, wie sie ihre Marke sehen oder an welchen Themen Kunden interessiert sind. Diese Art der Analyse kann Produktmanagern dabei helfen, Trends frühzeitig zu erkennen und Chancen für neue Produkte zu erkennen.

Eine ausgefeilte Analyse der externen Kommunikation kann messen, wie sich Kunden fühlen. Mit der Stimmungsanalyse können Sie messen, ob ein Kunde eine positive oder negative Erfahrung mit Ihrem Unternehmen macht, indem Sie E-Mails oder die Interaktion mit Kundendienstmitarbeitern analysieren.

Diese Techniken können auch die Stimmung in internen E-Mails und Kommunikationen verfolgen, um die Denkweise der Mitarbeiter zu verstehen. Diese Informationen können dazu beitragen, Burnout und einen Rückgang der Arbeitsmoral und Produktivität zu verhindern. Manager können ihren Teams Pausen gönnen, wenn die Stimmungsanalyse einen negativen Trend erkennt. Wenn Mitarbeiter das Gefühl haben, dass ihre Arbeitgeber sich um sie kümmern und verstehen, wann sie eine Pause brauchen, entsteht eine stärkere Unternehmenskultur, die das Wachstum vorantreibt.

Auch die schnelle Analyse verschiedener Kommunikationsarten kann dabei helfen, Betrug zu erkennen. Durch die Analyse von Social-Media-Beiträgen, E-Mails und Kundendienstanrufprotokollen können ausgefeilte Modelle betrügerische Daten identifizieren. Die KI-Analyse dieser Daten kann Inkonsistenzen in der Kommunikation erkennen, die auf Fälschungen hinweisen können.

Die Fähigkeit von Computern, Dokumente zu analysieren, kann zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führen. Durch die Analyse einer Datenbank mit Rechtsdokumenten können Unternehmen ihre Gefährdung durch Rechtsstreitigkeiten effizient messen. Das Speichern, Abrufen und Analysieren von Finanzdaten aus behördlichen Unterlagen kann Finanzanalysten außerdem viele Arbeitsstunden ersparen.

Auch die Verarbeitung von Geschäftsdokumenten aus Altsystemen kann durch die unstrukturierte Datenverarbeitung rationalisiert werden. Obwohl sich die Technologie ständig weiterentwickelt, können nicht alle Unternehmen mithalten, aber fortschrittlichere Unternehmen müssen dennoch mit ihnen zusammenarbeiten. Systeme, die dokumentenbasierte Wartungsaufzeichnungen, Rechnungen oder andere wichtige Unterlagen verarbeiten und speichern können, können die Produktivität steigern und Trends analysieren.

Lösungen

Der Schlüssel zur Verwaltung und Verarbeitung unstrukturierter Daten besteht darin, Strukturen um sie herum aufzubauen, um sie in halbstrukturierte Daten umzuwandeln. Tagging-Strategien entwickeln sich weiter, um unstrukturierte Daten besser auffindbar und verwaltbar zu machen. Die effiziente Suche in den riesigen Mengen unstrukturierter Daten auf der Welt in ihrer Rohform befindet sich noch in der Entwicklung, die Suche nach Metadaten oder Daten über die Daten ist jedoch weitaus etablierter.

Mit einer starken Metadatenstrategie und Verwaltungsplattform können Sie mithilfe von SQL-Abfragen unstrukturierte Daten finden und darauf zugreifen. SQL-Skripte können auf Daten zugreifen, indem sie auf grundlegende Metadaten wie Dokument-ID, Zeitstempel, Autoren und Dokumentkategorie verweisen. Das ist hilfreich, sagt Ihnen aber nicht viel über den Inhalt unstrukturierter Daten oder deren Bedeutung. Um mehr Erkenntnisse aus dem Inhalt Ihrer unstrukturierten Daten zu gewinnen, müssen Sie Ihre Metadaten anreichern. Daten-Tagging ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen.

Daten können entweder manuell mit Tags versehen werden oder es können automatisierte Prozesse zur Datenkennzeichnung erstellt werden. Rein manuelle Ansätze sind viel fehleranfälliger, langsamer und lassen sich nicht gut skalieren. Typischerweise leitet ein Datenverwalter einen manuellen Tagging-Prozess, um eine Reihe von Datentagging-Standards festzulegen und aufrechtzuerhalten, was eine enorme Belastung für eine ohnehin schon anspruchsvolle Position darstellt.

Einschränkungen beim manuellen Tagging schaffen Möglichkeiten, den Prozess durch KI-gestütztes Tagging zu optimieren. Tags werden bei diesem Ansatz manuell genehmigt, aber ein KI-Assistent schlägt vor, wie Daten markiert oder klassifiziert werden sollten, wodurch die Arbeit viel weniger zeitaufwändig ist. Ein Beispiel wäre ein KI-Bot, der eine Sozialversicherungsnummer oder -adresse erkennt, während ein Datenverwalter Daten klassifiziert und der Bot vorschlägt, diese Daten als vertrauliche Informationen einzustufen.

Automatisierung der Datenkennzeichnung

Die Automatisierung weiterer Ihrer Daten-Tagging-Prozesse erfordert ausgefeiltere ML-Techniken. Mit der Entwicklung fortschrittlicherer KI-Technologie sind auf dem Markt mehrere Ansätze entstanden. Diese Techniken helfen Maschinen, den Inhalt unstrukturierter Daten zu verstehen, damit auf sie zugegriffen und sie analysiert werden können. Diese Ansätze basieren auf grundlegenden Technologien wie der optischen Zeichenerkennung (OCR), der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sowie überwachtem und unüberwachtem Lernen.

Optische Zeichenerkennung

Die OCR-Technologie erkennt Zeichen in einem Dokument oder Bild und ermöglicht es Maschinen, Buchstaben oder Wörter in getippten Dokumenten, PDFs, Bildern oder handschriftlichen Dokumenten zu identifizieren. Diese Technologie ist ausgereift, bildet aber die Grundlage dafür, dass Maschinen die menschliche Sprache verstehen können. Sobald Maschinen Zeichen identifizieren können, können sie diesen Text in eine Bedeutung umwandeln, sodass Inhalte korrekt mit Tags versehen werden können. Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache können dann verwendet werden, um Bedeutung aus unstrukturierten Daten zu extrahieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP-Modelle basieren auf KI-Technologie, die menschliche Sprache verarbeiten kann. Maschinelles Lernen und Computerlinguistik ermöglichen es Maschinen, unsere Kommunikation zu verstehen, sodass Dokumente, Audiodateien und andere Kommunikation markiert und organisiert werden können. Im Laufe der Jahre hat sich die Verarbeitung natürlicher Sprache weiterentwickelt und immer ausgefeiltere ML- und KI-Techniken integriert. Einfache Frameworks haben sich zu unbeaufsichtigten Deep-Learning-KI-Modellen entwickelt, die in der Lage sind, die Bedeutung unstrukturierter Daten zu verstehen.

Die Computerlinguistik ist das Herzstück der NLP-Technologie, da sie den Rahmen für das Verständnis menschlicher Sprache durch Computer bereitstellt. Ein Beispiel ist die syntaktische Analyse, die Maschinen hilft, Bedeutungen anhand der Anordnung von Wörtern zu verstehen. Eine weitere Möglichkeit ist die Stimmungsanalyse, die Computern hilft, den Tonfall der menschlichen Sprache zu verstehen. Diese Technologien sind relativ ausgereift und bilden die Grundlage für ausgefeiltere Deep-Learning-Modelle, die aus unstrukturierten Daten mehr Bedeutung gewinnen können.

Überwachtes Lernen

Named Entity Recognition (NER) ist eine zentrale Aufgabe beim Training von NLP-Modellen. Der Prozess umfasst die Identifizierung vordefinierter Entitäten im Text und deren Klassifizierung in eine bestimmte Kategorie. Medizinische Begriffe, Namen, Organisationen oder Orte sind gängige Kategorien. Um das Modell zu trainieren, erstellen Menschen bestimmte Kategorien und Regeln zur Klassifizierung verschiedener Entitäten.

Bei der Textklassifizierung wird Text einer bestimmten vordefinierten Kategorie zugewiesen. Bestimmte Wörter könnten beispielsweise als positiv oder negativ kategorisiert werden. In einem Support-Ticket-Anwendungsfall könnten Wörter in einer Kundenkommunikation entweder als Feedback, Beschwerde oder Frage klassifiziert werden und so weitere Informationen über die Art der Interaktion liefern. Inhalte können mithilfe maschineller Lernmodelle, menschlich definierter Regeln oder einer Kombination aus beidem kategorisiert werden. Bei einem regelbasierten Ansatz definieren Regeln, wie Text klassifiziert wird. Beispielsweise bestimmt die Logik, die die Häufigkeit der in einem Dokument verwendeten Schlüsselwörter definiert, die Art und Weise, wie es klassifiziert wird. Ein ML-basierter Ansatz nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um Muster im Text zu erkennen und den Inhalt automatisch zu klassifizieren. Die Kombination beider Techniken kann zu einer noch präziseren Kennzeichnung führen, und die KI kann schließlich lernen, Text ohne Hilfe zu kennzeichnen.

Unbeaufsichtigte Lerntechniken und Vektoren

Es sind KI-Lerntechniken entstanden, die die Bedeutung von Texten ohne die Hilfe eines Menschen verstehen können. Es kommt auch eine Technologie auf den Markt, die diese Bedeutung in Zahlen umwandeln kann, sodass sie mit herkömmlichen Datenabfragetools durchsucht werden kann, die zur Analyse strukturierter Daten verwendet werden.

Die Themenmodellierung ist eine weitere NLP-Technik, bei der ein unbeaufsichtigtes KI-Modell eine Gruppe oder Gruppe von Wörtern in einem Textkörper identifizieren kann. Das Modell kann lernen, dass bestimmte Wörter in bestimmten Dokumenttypen häufig vorkommen. Ein Beispiel für die Themenmodellierung besteht darin, Wörter zu identifizieren, die in einem Vertrag oder einer Rechnung häufig vorkommen, und sie entsprechend zu kennzeichnen.

Abhängigkeitsdiagramme identifizieren Beziehungen zwischen Wörtern und ermöglichen es KI-Modellen, die Bedeutung von Texten besser zu verstehen. Dazu gehören grammatikalische Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz, wie sich beispielsweise ein Verb auf ein Substantiv bezieht. Diese Arten von Assoziationen in der Sprache bilden die Grundlage für die Vektoranalyse, bei der Beziehungen zwischen Wörtern als Vektoren ausgedrückt werden können.

Mit Vektoren funktioniert alles.

Die Vektoreinbettung ist eine Technik, die Wörter, Sätze und andere unstrukturierte Daten in Zahlen umwandelt, die von Modellen des maschinellen Lernens und Abfrage-Engines verstanden werden können. Dadurch kann ML Texte analysieren und Inhalte entsprechend klassifizieren.

Durch die Einbettung von Vektoren in Datenbanken können Analysten außerdem komplexe SQL-Abfragen erstellen, um Dokumente, Texte oder Daten basierend auf ihrer Bedeutung und ihrem Kontext abzurufen. Dies kann leistungsstarke, komplexe Abfragen ermöglichen, die Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen abrufen. Es ermöglicht auch die semantische Suche.

Das Durchsuchen Ihrer Vektordaten in all Ihren unstrukturierten Datenspeichern kann umständlich und ineffizient sein. Gut organisierte Metadaten können die semantische Suche unterstützen, indem sie das zu durchsuchende Datenvolumen eingrenzen. Metadaten können Daten filtern, um den Ressourcenaufwand für die Suche nach Assets zu reduzieren.

Eine robuste Metadatenverwaltungsstrategie kann den Prozess der Bedeutungsfindung in unstrukturierten Daten optimieren. Die Zentralisierung der Metadatenverwaltung ermöglicht den Zugriff auf unstrukturierte und strukturierte Daten von derselben Stelle aus. Diese Metadaten können auch zentrale Datenkataloge unterstützen, in denen Analysten strukturierte und unstrukturierte Daten leichter finden können.

Datenprodukte

Sobald unstrukturierte Daten beschriftet oder eingebettete Vektoren erstellt wurden, kann über SQL-Abfragen auf die Daten zugegriffen werden und Datensätze können zusammengeführt und angereichert werden, um einen größeren Geschäftswert zu schaffen. Das Datenprodukt ist eine hervorragende Möglichkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verpacken, um sie für Unternehmensleiter und Analysten nützlicher zu machen.

Datenprodukte können erstellt werden, um umfangreiche strukturierte Daten mit kontextbezogeneren unstrukturierten Daten zusammenzuführen und so tiefere Einblicke zu ermöglichen. Beispielsweise können strukturierte Finanzmarktdaten und Portfoliodaten mit unstrukturierten Inhalten wie Nachrichten, Finanzberichten und Stimmungen in sozialen Medien zusammengeführt werden. Diese Daten können dann in ein Modell eingespeist werden, das die Treiber hinter Portfoliowertschwankungen analysieren kann.

Strukturierte und unstrukturierte Daten können auch zur Vorhersage menschlichen Verhaltens genutzt werden. Es können Datenprodukte erstellt werden, die Verkaufsdaten mit Stimmungsanalysen über Social-Media-Plattformen kombinieren, um zu verstehen, wie sich Chats auf sozialen Plattformen, die sich auf Ihre Marke konzentrieren, auf den Umsatz auswirken können.

Im Gesundheitswesen können strukturierte Testdaten mit ärztlichen Aufzeichnungen kombiniert werden, um einen besseren Kontext bereitzustellen. Darüber hinaus ermöglicht eine solche Lösung die Analyse einer viel größeren Anzahl von Fällen, um Zusammenhänge, Zusammenhänge und Trends zu erkennen.

Versicherungssachverständige arbeiten mit großen Mengen wertvoller unstrukturierter Daten, die schwer zugänglich und in großem Maßstab zu analysieren sind. Datenprodukte können entwickelt werden, um unstrukturierte Daten und strukturierte Daten zu kombinieren, um genauere Vorhersagen zu unterstützen, die zu besseren Risikobewertungen führen. Beispielsweise kann die Kombination von Erfahrungsberichten und Notizen des Sachverständigen mit Strukturdaten wie Schadenshöhen, Unfallorten und Fahrzeugtyp dazu verwendet werden, Trends und Muster zu erkennen, die eine bessere Risikobewertung unterstützen können.

Die Arbeit mit unstrukturierten Daten und unbeaufsichtigter KI ist schwierig und kann zu Halluzinationen oder schlechten Ergebnissen führen. Datenprodukte umfassen Datenverwaltung und menschliche Aufsicht, um eine bessere Kontrolle zu ermöglichen. Hersteller von Datenprodukten können die Datenherkunft auswerten, um die zugrunde liegenden NLP-Modelle besser zu verstehen, und Verbraucher von Datenprodukten können Feedback zur Qualität der Ergebnisse der Analyse auf der Grundlage dieser hochentwickelten Datenmodelle geben.

Maschinen werden immer besser darin, unstrukturierte Daten zu verstehen, was zu neuen Anwendungsfällen und Geschäftsmöglichkeiten führt. Die Überwachung unbeaufsichtigter Lernmodelle wird erforderlich sein, um das Risiko zu verringern, dass KI kostspielige Fehler macht.