Big Data Analytics: Nutzen Sie das Potenzial unstrukturierter Daten

06.10.2022 von Thomas Becker

Vom Bankensektor bis hin zur verarbeitenden Industrie, nutzen Unternehmen weltweit Big Data um ihre Arbeit zu revolutionieren. Trotz ständiger Innovationen in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und anderer Technologien wird eine leistungsfähige Ressource von vielen Unternehmen meist übersehen: unstrukturierte Daten.

Unstrukturierte Daten

Datenanalysen werden meist mit strukturierten Daten durchgeführt, die nach konventionellen Datenmodellen organisiert sind und in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert und verwaltet werden können. Die meisten der heute weltweit verfügbaren Daten sind jedoch unstrukturiert und die Menge dieser Daten nimmt in halsbrecherischem Tempo zu. Das sperrige Wesen dieser unstrukturierten Daten hat ihnen zu einem etwas schlechten Image verholfen. Mit ein bisschen Arbeit können sie sich jedoch als ungemein wertvolles Instrument erweisen.

Worum handelt es sich bei unstrukturierten Daten?

Im Gegensatz zu strukturierten Daten sind unstrukturierte Daten solche, die in keinem organisierten Format vorliegen bzw. keinen vordefinierten Zweck haben.1 Sie können von Menschen erstellt – wie Textmitteilungen, E-Mails, Postings in sozialen Medien usw. – oder maschinell produziert worden sein – etwa Informationen aus IoT-Geräten.

Auch wenn sie in vielen verschiedenen Formen auftreten, gibt es vier wesentliche Merkmale, die die meisten unstrukturierten Daten aufweisen:

  1. Sie sind textbasiert: Die Mehrzahl der unstrukturierten Daten besteht aus Textinformationen wie Nachrichtenartikeln, Unternehmenskommunikation, juristischer Kommunikation usw.
  2. Sie sind unhandlich: Bei unstrukturierten Daten handelt es sich im Wesentlichen um große Datenmengen, die ohne erkennbare Formatierung oder Ordnung gesammelt oder in ein System eingespeist wurden, weshalb Analysten nur schwer einen Nutzen daraus ziehen können.
  3. Sie sind qualitativer Natur: Im Gegensatz zu eindeutigen Zahlen und Finanzinformationen, mit denen Analysten üblicherweise arbeiten, handelt es sich bei diesen Informationen um qualitative Daten. Deshalb kann eine Interpretation Schwierigkeiten bereiten, bietet aber auch wertvolle Möglichkeiten, neue Arten von Analysen durchzuführen.
  4. Sie sind kontextbezogen: Unstrukturierte Daten, wie Nachrichten und biografische Informationen, sind äußerst hilfreich, da sie Analysten den Kontext zu elementaren Fakten und Zahlen liefern. So können sie verstehen, warum etwas Bestimmtes passiert.

Wie man das Potenzial unstrukturierter Daten nutzt

In ihrer Rohform sind unstrukturierte Daten für Unternehmen nicht sonderlich nützlich. Sie können jedoch im Prozess der Datenanalyse und in der diesbezüglichen Strategie eines Unternehmens eine wichtige Rolle spielen und bei fachkundiger Nutzung auch tatsächlich Wirkung zeigen.

Es gibt drei wesentliche Schritte, wenn man das Potenzial unstrukturierter Daten nutzen möchte:

  • Schritt 1: Kuratieren Sie die Daten, sodass nur geprüfte und vertrauenswürdige Quellen, die zu keinen falschen Schlussfolgerungen führen, einbezogen werden. In einer von Fake News überschwemmten Welt, in der nur 53 % der Menschen den Medien vertrauen, ist dieser Schritt wichtiger denn je.2
  • Schritt 2: Fügen Sie Kontextinformationen hinzu, die die Daten wertvoller machen, indem Sie sie gezielt und detailliert anreichern und so aus unstrukturierten Daten semistrukturierte Daten erzeugen, nach denen gesucht werden kann. Anreicherungen können etwa Informationen wie geografische Koordinaten, das Artikelthema, die Stimmung des Artikels und die verwendete Sprache umfassen.
  • Schritt 3: Führen Sie eine gute, umfassende Analyse durch, die aussagekräftige und verwertbare Erkenntnisse liefert.

Die tatsächliche Wirkung unstrukturierter Daten

Wir bei LexisNexis arbeiten mit hunderten Unternehmen und Organisationen zusammen, die unstrukturierte Daten für die Strategieentwicklung und Entscheidungsfindung nutzen. Dazu zählen Bildungseinrichtungen, gemeinnützige Organisationen und multinationale Konzerne.

Beispielsweise verwendet ein Öl- und Gasunternehmen, mit dem wir zusammenarbeiten, einige Content-Quellen und -Anreicherungen von LexisNexis zur Beobachtung von Nachrichten über ihren Markt. Die Analyse dieser unstrukturierten Daten von Dritten, darunter Nachrichten, Mitteilungen und Postings in sozialen Medien, ermöglicht dem Unternehmen, besser zu verstehen, wie sich Trends entwickeln, in den Medien niederschlagen und in Zukunft vielleicht vorhergesagt werden können.

Wenn Ihr Unternehmen das Potenzial unstrukturierter Daten noch nicht nutzt, könnten Ihnen wichtige Erkenntnisse und Informationen als Grundlage für zukünftige Geschäftsentscheidungen entgehen.

Nächste Schritte:

  1. In unserem kostenlosen Webinar „Unstructured: Unlocking the value of less-structured 3rd party data“ am 08. November 2022 erfahren Sie mehr über unstrukturierte Daten und ihre Relevanz für Unternehmen. Melden Sie sich jetzt hierfür an!
  2. Holen Sie das Beste aus Ihren Daten heraus und informieren sich über die Vorteile und Möglichkeiten von Nexis® Data Integration.
  3. Lesen Sie dazu auch unser Whitepaper „Unlocking the Value of Unstructured Data“.

Quellen:

1 Definition: Unstructured data, techtarget.com
2 Edelmann Trust Barometer 2022, edelman.com

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