KI-Datenanalyse meistern: 3 Strategien für unstrukturierte Daten

CIOs zeigen: So entfesseln Sie das Potenzial KI-basierter Datenanalyse für unstrukturierte Daten.

Rund 90 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert. Anders als strukturierte Daten lassen sie sich schwer organisieren und auswerten. Dabei steckt in ihnen ein enormes Potenzial für KI-gestützte Innovation, effizientere Prozesse und besseres Kundenverständnis. Doch Datensilos und mangelnde Datenstrategien bremsen die Entwicklung.

Wie gelingt der Wandel? Salesforce hat mit 20 CIOs und IT-Führungskräften aus verschiedenen Branchen gesprochen. Das Ergebnis: drei zentrale Strategien, mit denen Unternehmen unstrukturierte Daten gezielt nutzbar machen und in echten Mehrwert verwandeln.

Inhaltsverzeichnis:

• Unstrukturierte Daten und KI-Datenanalyse
• KI-Datenanalyse erfolgreich umsetzen: Drei Strategien
• Strategie 1: Daten integrieren und KI-fähig machen
• Strategie 2: Vorausschauende Intelligenz nutzen
• Strategie 3: Governance und Sicherheit stärken
• Unstrukturierte Daten als Wettbewerbsvorteil
• FAQs zu KI-Datenanalyse und unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten und KI-Datenanalyse

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art, wie Unternehmen Daten analysieren – weg von statischen Reports und Dashboards hin zu automatisierten Prozessen und dynamischen Entscheidungsgrundlagen. Mit der KI-Datenanalyse lassen sich Trends frühzeitig erkennen und Prognosen erstellen.

Die zentrale Herausforderung bei der Datenanalyse mit KI: Die meisten Unternehmensdaten liegen nicht in strukturierten Tabellen vor, sondern ziemlich durcheinander.

Unstrukturierte Daten verstehen und nutzbar machen

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die kein konsistentes Format besitzen. Sie lassen sich daher nicht ohne Weiteres in relationalen Datenbanken speichern oder analysieren. Dazu zählen unter anderem:

• Chat-Verläufe,
• PDFs, 
• Audio- und Videodateien,
• Diagramme, Grafiken und Fotos,
• Social-Media-Posts,
• oder E-Mails.

In Salesforce können unstrukturierte Daten aus Wissens-Artikeln oder Gesprächsaufzeichnungen aus dem Vertrieb stammen.

Die Auswertung von unstrukturierten Daten ist komplex, da sie zuerst verstanden und kontextualisiert werden müssen. Konventionelle Datenanalysen stoßen hier an ihre Grenzen, weil sie auf klar definierte Felder, Spalten und Werte angewiesen sind.

Wie hilft KI, unstrukturierte Daten zu analysieren?

KI analysiert unstrukturierte Daten automatisiert und kontextbewusst. Mit Technologien wie Natural Language Processing erkennt sie Muster, Stimmungen und Zusammenhänge. So erschließt KI bislang schwer zugängliche Informationen und liefert in Echtzeit Erkenntnisse für datengestützte Entscheidungen, automatisierte Prozesse und präzise Forecasts.

Plattformen wie Agentforce oder die Salesforce Data Cloud schaffen dafür die nötige Struktur, Sicherheit und Skalierbarkeit.

KI-Datenanalyse erfolgreich umsetzen: Drei Strategien

Trotz rasanter technologischer Fortschritte schöpfen viele Unternehmen das Potenzial unstrukturierter Daten noch nicht aus. Werden die Daten gezielt mit KI analysiert, entstehen wertvolle Insights für datengetriebenes Wachstum.

Doch dieser strategische Einsatz gelingt bislang selten: 94 % der Führungskräfte sehen deutlichen Verbesserungsbedarf bei der Nutzung ihrer Daten.

Wie gelingt es also, unstrukturierte Daten gezielt zu nutzen?

Salesforce hat dazu mit 20 CIOs und IT-Führungskräften gesprochen, die diesen Wandel aktiv gestalten. Ihre Erfahrungen zeigen, welche strategischen Hebel notwendig sind und welche drei Strategien sich in der Praxis bewährt haben.

Strategie 1: Daten integrieren und KI-fähig machen

Chief Information Officers (CIOs) verfolgen ein klares Ziel: Alle Unternehmensdaten, ob strukturiert oder unstrukturiert, sollen in einer zentralen Datenplattform zusammenfließen. Der Weg dorthin erfordert jedoch eine durchdachte Strategie, eine solide Governance und fortschrittliche KI-Funktionen.

Ein CIO aus der Finanzbranche beschreibt das Ziel so:

Technologien für die Integration: Agentforce und Data Cloud

Mit modernen Tools wie Agentforce und der Salesforce Data Cloud wird diese Vision Realität. Dank hybrider Suche, Retrieval-Augmented-Generation (RAG) und integrierter Vektordatenbank lassen sich alle Datenquellen nahtlos verknüpfen.

Generative KI durchsucht diese Daten semantisch und liefert in Echtzeit präzise Antworten auf komplexe Fragen. Das Ergebnis: KI-gestützte Assistenten, die Informationen eigenständig finden, analysieren und nutzbar machen.

Praxisbeispiel: KI-Datenanalyse unstrukturierter Daten

Eine Führungskraft im Vertrieb möchte wissen, welche Kund:innen im letzten Quartal Interesse an einem bestimmten Produkt gezeigt, aber den Kauf noch nicht abgeschlossen haben. Statt in CRM-Systemen, E-Mails und Meeting-Notizen manuell zu suchen, reicht eine einfache Anfrage an den KI-Agenten:

“Zeig mir alle Kund:innen mit offenen Angeboten für Produkt X aus Q2, inklusive der Kontakthistorie und des nächsten geplanten Touchpoints.“

Innerhalb von Sekunden stellt der Agent die Übersicht zusammen.

Strategie 2: Vorausschauende Intelligenz nutzen

Daten sind die Basis für kluge Entscheidungen. Darin sind sich 80 % der Führungskräfte einig. Doch viele Unternehmen schöpfen ihr Potenzial nicht aus, weil sie unstrukturierte Datenquellen wie Kundenfeedbacks oder Markttrends nicht nutzbar machen. Dadurch bleiben wertvolle Insights verborgen.

Gerade CIOs sehen in KI-gestützten Datenanalysen die Chance, Veränderungen des Marktes oder in Kundenpräferenzen frühzeitig zu erkennen und dadurch Risiken zu minimieren.

Proaktive KI-Agenten im Einsatz

Was nach Zukunft klingt, ist längst Realität: Mit Agentforce und Data Cloud analysieren autonome Agenten Datenströme in Echtzeit, erkennen Auffälligkeiten und stoßen automatisch passende Maßnahmen an. So werden aus reaktiven Abläufen proaktive Prozesse – ganz ohne manuelles Eingreifen.

Oder wie Ryan Aytay, CEO von Tableau, es formuliert:

Praxisbeispiel: Proaktive Entscheidungen mit KI

Ein Handelsunternehmen beobachtet plötzliche Schwankungen im Lagerbestand bestimmter Filialen. Ein KI-Agent erkennt die Anomalie in Echtzeit, verknüpft Verkaufszahlen, Lieferketten-Logs und Kundenfeedback und leitet automatisch eine Umverteilung ein, bevor die Regale leer bleiben.

Strategie 3: Governance und Sicherheit stärken

Für CIOs zählt Datensicherheit zu den zentralen Aufgaben. Ohne klare Regeln verwandelt sich wertvolles Wissen schnell in einen unübersichtlicher Datensumpf. Das gefährdet nicht nur Compliance und Vertrauen, sondern auch die Effizienz ganzer Prozesse.

Eine Leitung Data & Analytics aus der Energiebranche bringt es treffend auf den Punkt:

Automatisierte Governance und KI-gesteuerter Zugriff

Damit Unternehmensdaten nicht im Chaos enden – Stichwort Datenwildwuchs – oder unkontrolliert genutzt werden, braucht es intelligente Governance-Frameworks. Diese müssen Sicherheit, Transparenz und Skalierbarkeit in Einklang bringen.

Drei entscheidende Bausteine sind dabei:

• Tagging und Klassifizierung: macht Daten auffindbar, verbessert Compliance und schafft Ordnung.
• Richtlinienbasierte Verschlüsselung und Aufbewahrung: stellt sicher, dass gesetzliche Vorgaben eingehalten werden.
• KI-gestützte Zugriffskontrollen: passen sich dynamisch an aktuelle Risikofaktoren an.

In Kombination mit Lösungen wie den Governance-Funktionen der Salesforce Data Cloud entsteht so eine robuste Basis für vertrauenswürdige, agentische KI. Das Ergebnis: KI-Agenten, die innerhalb klarer Regeln handeln und dennoch flexibel auf neue Anforderungen reagieren können.

Praxisbeispiel: Dynamische Zugriffsrechte mit KI

Ein global tätiges Unternehmen im Energiesektor nutzt eine Data Cloud mit integrierter Governance, um sensible Projekt- und Forschungsdaten zu verwalten. Dabei kommen KI-gestützte Zugriffskontrollen zum Einsatz:

Sobald sich das Risikoprofil eines Teammitglieds ändert, etwa durch einen Wechsel des Standorts, eine neue Rolle oder ungewöhnliche Zugriffsmuster, passt der KI-Agent die Zugriffsrechte automatisch an. Die Datensicherheit bleibt gewährleistet, Compliance-Anforderungen werden eingehalten und gleichzeitig können Teams agil arbeiten.

Unstrukturierte Daten als Wettbewerbsvorteil

Lange waren unstrukturierte Daten schwer nutzbar. Heute bilden sie die Grundlage für KI-basierte Datenanalyse und für eine neue Ära der Automatisierung. Unternehmen, die diese Daten gezielt nutzen, schaffen die Basis für nachhaltige Transformation und operative Exzellenz.

Was KI mit unstrukturierten Daten leisten kann:

• Echtzeit-Einblicke durch kontextbewusste Datenanalyse mit KI.
• Vorausschauende Intelligenz, die Risiken frühzeitig erkennt und Handlungsoptionen aufzeigt.
• Sichere und regelkonforme Nutzung durch automatisierte Governance-Prozesse.

Mit Plattformen wie Agentforce und der Salesforce Data Cloud entstehen vertrauenswürdige, autonome KI-Agenten. Sie verwandeln unstrukturierte Daten in Echtzeit in strategisch nutzbares Wissen. KI-Datenanalyse wird so zum Treiber intelligenter Entscheidungen.

Häufige Fragen rund um KI-Datenanalyse und unstrukturierte Daten

Wie gut kann KI Daten analysieren?

Moderne KI-Datenanalyse ermöglicht es, große und komplexe Datenmengen schnell und effizient auszuwerten. Künstliche Intelligenz erkennt Muster, Trends und Auffälligkeiten, die in herkömmlichen Analysen oft verborgen bleiben.

Wie funktioniert Datenanalyse mit KI?

Datenanalyse mit KI nutzt Technologien wie Machine Learning und Natural Language Processing. Damit verarbeitet die KI strukturierte und unstrukturierte Daten kontextsensitiv und liefert präzise Erkenntnisse in Echtzeit.

Wie hilft Künstliche Intelligenz bei der Analyse unstrukturierter Daten?

Künstliche Intelligenz macht unstrukturierte Informationen zugänglich. Sie filtert Relevantes heraus, erkennt Zusammenhänge und verwandelt Daten in Handlungsempfehlungen. So wird KI-basierte Datenanalyse zum Schlüssel für fundierte Entscheidungen.