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Glossar
Data Management

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht in einem vordefinierten Format vorliegen und daher nicht einfach von Computern verarbeitet werden können.

Bedeutung im DetailKontaktiere uns

Unstrukturierte Daten bezeichnen Informationen, die nicht in einem vordefinierten Format vorliegen, wie es z. B. bei tabellarischen Daten in Datenbanken der Fall ist. Sie haben keine festgelegte Struktur und können daher nicht einfach mit herkömmlichen Datenverarbeitungswerkzeugen analysiert werden.

Finde mehr über die Aspekte im Rahmen von Data Architektur und Data Organisation heraus.

Merkmale unstrukturierter Daten

  • Fehlendes Format: Keine festgelegte Struktur wie Tabellen oder Spalten
  • Variabler Inhalt: Kann Text, Bilder, Videos, Audio oder eine Kombination davon enthalten
  • Große Datenmengen: Kann von wenigen Kilobytes bis zu mehreren Petabytes reichen
  • Schwierige Verarbeitung: Erfordert spezielle Techniken wie maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP)

Chancen durch unstrukturierte Daten

Die Überwindung der Herausforderungen bei der Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten ermöglicht neue Erkenntnisse, bessere Entscheidungen und innovative Geschäftsmodelle.

  • Erweiterte Analyse: Unstrukturierte Daten liefern wertvolle Erkenntnisse, die aus strukturierten Daten nicht gewonnen werden können. Sie ermöglichen ein tieferes Verständnis von Kunden, Märkten und Geschäftsprozessen.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten können Unternehmen fundiertere und datenbasierte Entscheidungen treffen.
  • Innovation und Agilität: Unstrukturierte Daten können neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle ermöglichen und Unternehmen helfen, schneller auf Veränderungen zu reagieren.

Herausforderungen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten

  • Speicherung: Unstrukturierte Daten erfordern flexible Speicherlösungen, die mit großen Datenmengen und unterschiedlichen Formaten umgehen können.
  • Verarbeitung: Die Analyse und Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten ist komplex und erfordert leistungsstarke Rechenleistung und geeignete Algorithmen.
  • Abfrage: Das Auffinden relevanter Informationen in unstrukturierten Daten ist deutlich schwieriger als in strukturierten Daten.

Nutzung unstrukturierter Daten

  • Sentimentanalyse: Analyse von Meinungen und Stimmungen in Texten, z. B. in Social-Media-Beiträgen oder Kundenbewertungen.
  • Kundenanalyse: Verständnis von Kundenbedürfnissen und -verhalten durch die Analyse von Texten, Bildern und Videos.
  • Betrugserkennung: Identifizierung von betrügerischen Aktivitäten in Transaktionen oder Online-Aktivitäten.
  • Risikobewertung: Einschätzung von Risiken in Finanzwesen, Versicherungen oder anderen Bereichen.
  • Wartungsprognose: Vorhersage von Wartungsbedarf an Maschinen und Anlagen.

Beispiele für unstrukturierte Daten

  • Texte: Dokumente, E-Mails, Social-Media-Beiträge, Bücher
  • Bilder: Fotos, Grafiken, Scans
  • Videos: Filme, Clips, Webcams
  • Audio: Musik, Sprachnachrichten, Geräuschkulissen
  • Sensordaten: Messwerte aus IoT-Geräten

Weitere Varianten

Finde mehr über Data Architektur heraus.

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.

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Michael Hauschild

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Data Architektur

Die richtigen Tools am richtigen Ort

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Überhaupt nicht langweilig oder spießig: Vorstellungen und Regeln definieren

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Data Organisation

Damit die Daten Struktur bekommen und alle ihre Verantwortlichkeiten kennen.

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