Unstrukturierte Daten Was sind unstrukturierte Daten?
Im Zusammenhang mit der Datenspeicherung beziehen sich unstrukturierte Daten auf Informationen, die hinsichtlich Format und Inhalt stark variieren. Sie umfassen Datei- und Objektdaten und spielen eine wichtige Rolle in der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Art von Daten passt nicht genau in vordefinierte Datenmodelle, was das Speichern, Abrufen und Analysieren schwierig macht. Unstrukturierte Daten sind häufig qualitativ, haben verschiedene Formate, beispielsweise E-Mails, Social Media-Beiträge, Artikel, Fotos, Grafiken, Aufzeichnungen, Podcasts, Filme, Protokolle und Internet der Dinge-Streams (IoT), und werden häufig in ihrem nativen Format gespeichert. Sie machen einen wesentlichen Teil der weltweiten Daten aus und erfordern fortschrittliche Tools wie Natural Language Processing (NLP), Bilderkennung und KI-gestützte Analysen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
- Was sind Beispiele für unstrukturierte Daten?
- Welche KI-Chancen gibt es für unstrukturierte Daten?
- Wie kann HPE bei unstrukturierten Daten helfen?
Was sind Beispiele für unstrukturierte Daten?
Informationen ohne Format oder organisatorisches Framework lassen sich in herkömmlichen Datenbanken nur schwer speichern und handhaben. Diese vielfältigen Daten stammen aus zahlreichen Quellen und Formaten:
E-Mails, Social Media-Beiträge, Blog-Artikel, Kundenrezensionen, Chat-Protokolle, PDFs sowie Word- und Excel-Dateien: Diese Daten können nützliche Erkenntnisse liefern; für ihre Untersuchung sind jedoch NLP-Technologien erforderlich.
Multimedia: Dazu gehören Fotos, YouTube-Videos, Podcasts und Sprachaufnahmen. Diese Formate werden zunehmend bei der Bilderkennung, Videoanalyse und Sprach-zu-Text-Transkription eingesetzt.
Sensoren und IoT-Geräte: Beispiele hierfür sind Fitness Tracker, Temperatur- und Aktivitätssensoren für Smart Homes sowie Maschinenaufzeichnungen für Industrieanlagen. Diese Daten erfordern normalerweise eine Echtzeitverarbeitung und komplexe Analysen.
Internet: Dazu gehören HTML-Seiten, Clickstream-Navigationsmuster und Web-Scraping-Daten. Mithilfe dieser Quellen können Sie das Benutzerverhalten überwachen, Webseiten optimieren oder Markteinblicke gewinnen.
Protokolle von Kontaktzentren, Antworten auf offene Umfragen und Gerichtsakten: Diese Daten sind für den Kundenservice, die Marktforschung und rechtliche Analysen von entscheidender Bedeutung; für ihre Analyse sind jedoch komplexe Algorithmen erforderlich.
Welche KI-Chancen gibt es für unstrukturierte Daten?
KI bietet enorme Möglichkeiten, unstrukturierte Daten – die etwa 80 % der weltweiten Daten ausmachen – zu verstehen. KI kann Erkenntnisse aus Text-, Foto-, Audio- und Videodaten gewinnen, die nicht in Standarddatenbanken passen.
Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) können Dokumente, Social Media und Verbraucherfeedback analysiert werden, um Stimmungen zu erkennen, Material zusammenzufassen und wesentliche Aspekte zu identifizieren. Diese Funktionen unterstützen Chatbots, virtuelle Assistenten und Inhaltsklassifizierung und verbessern so die Kommunikation und Workflows in Unternehmen.
KI ermöglicht Gesichtserkennung, Objektidentifikation und Videozusammenfassung für Überwachung, medizinische Bildgebung und Inhaltskontrolle. Dieselben Techniken übersetzen gesprochene Wörter in Text, was eine automatische Transkription und Stimmerkennung ermöglicht, und analysieren den Stimmklang, um emotionale Erkenntnisse zu gewinnen.
KI eignet sich außerdem sehr gut dazu, Verknüpfungen zwischen Konzepten zu organisieren und Metadaten aus unstrukturiertem Material zu extrahieren, um Wissensgraphen zu erstellen. Diese Strategien verbessern die Suchbarkeit und ermöglichen semantischen Suchmaschinen genauere und mehr kontextbezogene Ergebnisse. Unstrukturierte Daten werden verwendet, um Empfehlungen basierend auf Benutzerpräferenzen, Bewertungen und Multimedia-Uploads anzupassen.
KI unterstützt die Diagnose und Behandlung von Patienten, indem sie Informationen aus medizinischen Bildern und klinischen Veröffentlichungen extrahiert. Analysesoftware für den Kundensupport untersucht Chatprotokolle, um Feedbacktrends zu erkennen und den Service zu verbessern. Die vorausschauende Analyse nutzt KI-Techniken, um Trends und Anomalien aufzudecken, die bei der Betrugserkennung und Marktanalyseentscheidungen hilfreich sind. KI erkennt Text- und Bildverzerrungen und überwacht Kommunikationsdaten auf Verstöße gegen Vorschriften, um die Einhaltung der Compliance und die Ethik zu verbessern. Diese Anwendungen fördern Standards und Fairness und verhelfen der KI so zu aussagekräftigen Erkenntnissen, die es Unternehmen ermöglichen, umsetzbare Pläne abzuleiten und Innovationen voranzutreiben.
Wie kann HPE bei unstrukturierten Daten helfen?
HPE bietet eine Vielzahl von Produkten und Services für unstrukturierte Daten. Dazu gehören:
- HPE Alletra Storage MP X10000: Eine schnelle Datenspeicher-Lösung, die das Potenzial Ihrer unstrukturierten Daten mit skalierbarem, leistungsstarkem und einfachem Management ausschöpft, um Innovationen voranzutreiben und die Time-to-Value zu verkürzen.
- HPE GreenLake for File Storage: Eine Datenspeicher-Lösung, die KI- und andere datenintensive Workloads mit Leistung der Enterprise-Klasse, Einfachheit und verbesserter Effizienz beschleunigt – und das alles im KI-Maßstab. Sie bietet ein durchgängiges HPE GreenLake-Erlebnis für die Speicherung und Verwaltung von Dateidaten.
- HPE Ezmeral: Eine integrierte Plattform zur Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten. Sie unterstützt Data Lake-Architekturen, erweiterte Analysen und Workflows für maschinelles Lernen und erleichtert so die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen wie Text-, Bild- und Videodaten.
- HPE GreenLake: Mit seinem As-a-Service-Modell bietet HPE GreenLake skalierbare, Cloud-ähnliche Lösungen für das Management unstrukturierter Daten. HPE GreenLake umfasst Datenspeicher-, Analyse- und KI-gestützte Verarbeitungsservices und bietet Unternehmen eine flexible und kosteneffiziente Möglichkeit, ihre Daten zu verarbeiten.
- HPE AIOps mit Data Services Cloud Console: Eine einheitliche Management-Steuerungsebene, die KI-gestützte vorausschauende Analyse zur Verwaltung und Optimierung strukturierter Daten umfasst. HPE AIOps unterstützt Unternehmen dabei, die Zuverlässigkeit, Leistung und Effizienz ihrer Datenspeichersysteme sicherzustellen, indem es potenzielle Probleme proaktiv erkennt und löst.
- HPE StoreOnce: Durch effiziente Sicherungs-, Wiederherstellungs- und Deduplizierungsfunktionen bietet HPE StoreOnce eine umfassende Datensicherung für unstrukturierte Daten. Die integrierte Verschlüsselung und Zugriffskontrollen gewährleisten die Sicherheit und Integrität vertraulicher Informationen.
- HPE Partnerschaften mit KI-Ökosystemen: HPE arbeitet mit führenden KI-Frameworks wie Apache Hadoop, TensorFlow und Spark zusammen, um seine Plattformen zu verbessern. Diese Partnerschaften ermöglichen es Unternehmen, fortschrittliche KI-Modelle für Anwendungen wie Bilderkennung, Natural Language Processing und Kundeneinblicke zu erstellen.
Die Produktpalette und Partnerschaften von HPE bieten durchgängige Lösungen für die Speicherung, Verwaltung, Analyse und Sicherung unstrukturierter Daten und ermöglichen Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu maximieren.
Unstrukturierte Daten vs. strukturierte Daten
Merkmale | Unstrukturierte Daten | Strukturierte Daten |
|---|---|---|
| Format | Es fehlt ein vordefiniertes Format oder eine organisatorische Struktur | Organisiert in einem vordefinierten Schema (z. B. Zeilen und Spalten in einer Datenbank) |
| Datenspeicher | Gespeichert in Data Lakes, NoSQL-Datenbanken oder Datei- bzw. Objektspeichersystemen | Gespeichert in relationalen Datenbanken (z. B. SQL) |
| Beispiele | - Social Media-Beiträge - Bilder, Videos, Audiodateien - E-Mail-Inhalte | - Kundendaten (Name, Alter, E-Mail) in einem CRM - Bestandsdaten in Excel |
| Abfragen | Erfordert ein Datei- oder Objektspeichersystem und spezielle Tools wie KI, NLP oder maschinelles Lernen zur Analyse | Einfache Abfrage per SQL oder ähnlichen Tools |
| Volumen | Normalerweise größer und die Anzahl der Dateien und/oder Objekte wächst schnell | Normalerweise kleiner und einfacher zu verwalten |
| Analyse | Erfordert fortschrittliche Analysetechniken, einschließlich KI und maschinelles Lernen | Einfache Analyse mit herkömmlichen BI-Tools |
| Anwendungen | Stimmungsanalyse, Bilderkennung, Videoanalyse, Trendprognose | Finanzberichterstattung, Bestandsverwaltung, Betriebsdatenbanken |
| Flexibilität | Hohe Flexibilität: Kann verschiedene und sich entwickelnde Datenformate verarbeiten | Unflexibel: Schemaänderungen erfordern erhebliche Anpassungen |
| Datenquellen | Social Media-Plattformen, IoT-Geräte, E-Mails, Multimedia-Inhalte | Transaktionale Systeme, strukturierte Umfragen |
