Was sind unstrukturierte Daten und wie verarbeitet KI sie?

Unstrukturierte Daten sind alle Daten, die kein vordefiniertes, maschinenlesbares Format haben. Texte, E-Mails, Dokumente, Bilder, Videos, Audioaufnahmen, Social-Media-Posts. Sie enthalten oft wertvolle Informationen, aber diese Informationen sind nicht in Datenbankfeldern organisiert.

Schätzungen zufolge sind 80 bis 90 Prozent aller Daten, die Unternehmen produzieren, unstrukturiert. Viele dieser Daten wurden jahrelang kaum analysiert, weil klassische Datenbanktools damit nicht gut umgehen können.

Was hat sich verändert?

Deep Learning, besonders NLP für Texte und Computer Vision für Bilder, hat die Verarbeitung unstrukturierter Daten zugänglich gemacht. Ein Sprachmodell kann E-Mails lesen, klassifizieren, zusammenfassen und antworten. Ein Bilderkennungsmodell kann Produktfotos kategorisieren oder Fertigungsfehler erkennen.

Die Qualität dieser Systeme hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Whisper transkribiert Audioaufnahmen nahezu perfekt. GPT-4 extrahiert Informationen aus komplexen PDF-Dokumenten. CLIP findet Bilder per Textbeschreibung.

Das ungenutzte Potenzial in Unternehmen

Viele Unternehmen haben erhebliche unstrukturierte Datenmengen, die bisher ungenutzt bleiben. Support-Tickets, aus denen man Produktprobleme systematisch erkennen könnte. Kundenmails, die Muster in Beschwerden zeigen. Meeting-Aufnahmen, die wichtige Entscheidungen dokumentieren, aber nie ausgewertet werden. Vertragsdokumente, aus denen man Klauseln automatisch extrahieren könnte.

Die Erschließung dieser Daten ist heute technisch möglich und oft wirtschaftlich sinnvoll. Der erste Schritt: Eine Inventory der vorhandenen Daten und eine klare Frage, was man damit erreichen möchte.

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