Unstrukturierte Daten: Leitfaden, Anwendungsfälle und Vorteile

Unstrukturierte Daten sind Daten wie Bilder, Textdokumente, Social-Media-Beiträge, Daten aus dem Internet of Things (IoT), Videos, E-Mails, Fotos und Audiodateien, die kein festes Format haben und sich nur schwer in Zeilen, Spalten oder Feldern strukturieren lassen. Das macht sie schwieriger zu speichern, zu verarbeiten und abzurufen. Auch die Suche in diesen Daten ist anspruchsvoller, doch sie stecken voller wertvoller Erkenntnisse: Kundenfeedback, Wahrnehmungen, Meinungen, Tonfall und Stimmung. Die gute Nachricht: Sie verfügen über eine wahre Fundgrube davon. Schätzungen zufolge sind bis zu 80 % aller Daten unstrukturiert . Die weniger gute Nachricht: Nur 18 % der unstrukturierten Daten werden tatsächlich genutzt. Das volle Potenzial bleibt also weitgehend ungenutzt, was Unternehmen daran hindert, ihre Kundschaft besser zu verstehen, Kundenprofile weiter anzureichern und kontextreiche KI- und Customer 360-Erlebnisse zu schaffen.

Dieser Leitfaden erklärt, was unstrukturierte Daten sind, wie sie eingesetzt werden, wie sie sich von strukturierten Daten unterscheiden und wo Sie sie finden, damit Sie ihr volles Potenzial ausschöpfen können.

Stellen Sie sich unstrukturierte Daten als das wilde Geschwister vor und strukturierte Daten als das ordentliche. Beide haben ihre eigenen Stärken und ihr Potenzial in Ihrer Datenwelt.

Schauen wir uns genauer an, wie sich strukturierte und unstrukturierte Daten unterscheiden.

• Format: Strukturierte Daten liegen in festen Formaten vor, zum Beispiel als Zahlen. Unstrukturierte Daten hingegen können in beliebigen Formaten vorliegen – als Video, Audio, Bild oder Text.
• Speicherung: Strukturierte Datensätze lassen sich in Tabellen und SQL-Datenbanken speichern. Unstrukturierte Daten erfordern aufgrund ihres Umfangs und ihrer Beschaffenheit andere, größere Speicherlösungen, nämlich Data Lakes – in der Regel objektbasierte Speicherlösungen – sowie NoSQL-Datenbanken.
• Nutzbarkeit: Wer quantitative Ergebnisse sucht, ist mit strukturierten Daten am besten bedient. Um aus unstrukturierten Daten verwertbare Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, braucht es fortschrittliche Techniken mit integrierter Intelligenz, wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning. Unstrukturierte Daten liefern, was strukturierte Daten nicht können: tiefgehende qualitative Einblicke in die Beweggründe und Herausforderungen Ihrer Kundschaft.
• Volumen: Der Speicherplatz, den strukturierte Daten in einer relationalen Datenbank benötigen, ist nur ein Bruchteil des Speicherplatzes, den unstrukturierte Daten beanspruchen.

Semistrukturierte Daten bilden die Brücke zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten: Sie folgen keinem vordefinierten Schema wie strukturierte Daten, lassen sich aber einfacher speichern und durchsuchen als unstrukturierte Daten. Semistrukturierte Daten nutzen Metadaten, etwa Tags oder semantische Markierungen, um eine Hierarchie zu erstellen und einzelne Elemente innerhalb von Datensätzen voneinander abzugrenzen. Die Rohdaten einer Audioaufnahme sind beispielsweise unstrukturiert, während das Transkript dieser Aufnahme mit getaggter Überschrift, Textausschnitten oder Alt-Text bereits semistrukturiert ist.

Da unstrukturierte Daten in den unterschiedlichsten Formen auftreten können, werfen wir einen Blick auf die gängigsten Quellen.

• Textdateien: Textdateien sind häufig reich an unstrukturierten Daten. Sie finden sich in Kunden-E-Mails, Notizen, Kundenprotokollen und Chatbot-Unterhaltungen. Auch PDFs können unstrukturierte Daten enthalten.
• Multimediale Inhalte: Wenn Sie den Begriff „Big Data“ kennen, wissen Sie wahrscheinlich, dass der Großteil davon aus Multimedia besteht. Schätzungen zufolge erzeugt unsere digitale Welt täglich über 400 Terabyte an Daten, ein Großteil davon in Form von Videos, digitalen Fotos, Audiodateien, Podcasts und medizinischen Bilddaten. Jedes digitale Meeting oder jede Online-Konferenz, an der Sie teilnehmen, erzeugt unstrukturierte Daten. Auch Ihre Sicherheitskameraaufnahmen sind voll davon, ebenso wie alle Kundenvideos und Webinare, die Sie aufzeichnen.
• Social Media: X, LinkedIn, Facebook, TikTok, Instagram und YouTube gehören zu den beliebtesten sozialen Netzwerken. Jeder dieser Kanäle enthält große Mengen unstrukturierter Daten. YouTube-Videos, Kundeninterviews, Instagram-Kommentare zu Ihrem neuesten Beitrag und Facebook-Posts sind typische Beispiele dafür.
• Websites und Auszeichnungssprachen: Die Website Ihres Unternehmens ist voll von unstrukturierten Daten. HTML und XHTML bieten Markup-Tags als Bausteine für die Darstellung im Web, doch die Inhalte zwischen diesen Tags sind unstrukturiert.
• Mobil- und Kommunikationsdaten: Wie lange könnten Sie ohne Ihr Smartphone auskommen? Jede Voicemail, die Sie erstellen oder abrufen, und jede Kundennachricht sind reich an unstrukturierten Daten. Auch Messaging-Daten fallen in diese Kategorie.
• Maschinen- und Sensordaten: IoT-Geräte und -Sensoren sind voll von unstrukturierten Daten. Ein Lebensmittelhändler kann beispielsweise IoT Sensoren einsetzen, um Lebensmittellagertemperaturen zu überwachen und zu optimieren. Auch Daten aus medizinischen Tests, Wetterüberwachungssystemen, Bewegungssensoren und GPS-Systemen sind unstrukturiert.
• Historische Archive: Archivierte Dokumente, eingescannte historische Aufzeichnungen und andere Daten, die Sie im Laufe der Jahre auf externen Festplatten oder Netzlaufwerken gesammelt haben, sind häufig unstrukturiert. Behörden verfügen in ihren Archiven in der Regel über große Mengen an unstrukturierten historischen Daten.

Die unstrukturierten Daten Ihres Unternehmens können eine wertvolle Quelle aussagekräftiger Erkenntnisse über Ihre Kundschaft, Ihren Markt und Ihre Unternehmensleistung sein.

Werfen wir einen Blick auf vier leistungsstarke Anwendungsfälle für unstrukturierte Daten.

Egal wie fortschrittlich Ihre KI-Modelle sind, ihre Qualität hängt immer von den Daten ab, mit denen sie arbeiten. Damit KI-Agenten Ihre Kundschaft und Ihr Unternehmen verstehen können, benötigen sie Zugriff auf Ihre unternehmenseigenen Daten. Ohne diese Informationen, die hauptsächlich in unstrukturierten Daten verschiedenster Art vorliegen, liefern sie generische und unzuverlässige Ergebnisse. Doch wie gelangen diese Informationen tatsächlich zu den KI-Agenten? Genau hier kommen Vektordatenbanken und Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel.

Eine Vektordatenbank ist darauf ausgelegt, unstrukturierte Daten zu speichern und zu verwalten, indem sie in numerische „Vektoren“ umgewandelt werden, die ihre Bedeutung und Beziehungen abbilden. So kann KI problemlos Muster erkennen, etwa ähnliche Bilder identifizieren oder die Stimmungslage in Kundenbewertungen analysieren. Das vereinfacht die Verarbeitung und das Verständnis komplexer, unstrukturierter Daten erheblich.

Während Large Language Models (LLMs) hervorragend darin sind, Antworten auf Basis öffentlicher Daten zu generieren, erweitert RAG diese Antworten, indem private Unternehmensdaten aus Vektordatenbanken oder Data Lakes in die KI-generierten Ergebnisse einfließen. Das liefert zusätzlichen Kontext zu den an die KI gestellten Fragen und erhöht die Genauigkeit. Damit eignet sich RAG ideal für Echtzeit- oder fachspezifische Aufgaben wie Kundensupport oder detailliertes Reporting.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Eine hochwertige, einheitliche Datengrundlage, die reich an Erkenntnissen aus allen Ihren Daten ist, insbesondere aus Ihren unstrukturierten Daten, ist unverzichtbar. Sie stellt sicher, dass Ihre KI-Agenten ihre Entscheidungen auf Basis der aktuellsten und genauesten Informationen über Ihr Unternehmen und Ihre Kundschaft treffen. Technologien wie Vektordatenbanken und Retrieval Augmented Generation (RAG) können Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten für KI-Agenten nutzbar machen und sie befähigen, fundierte Entscheidungen zu treffen und wirkungsvolle Maßnahmen zu ergreifen. Unstrukturierte Daten sind im Grunde die Grundlage, die KI – insbesondere generative und agentische KI – erst möglich macht.

Unstrukturierte Datenquellen wie Kundenservice-Anrufe, Gesprächsprotokolle, Kundenfeedback, Sensordaten und Social-Media-Inhalte bieten zahlreiche Möglichkeiten, den Kundenservice zu verbessern. Die Analyse von Gesprächsprotokollen hilft Ihnen beispielsweise dabei, häufig auftretende Probleme zu erkennen und Ihre Self-Service-Angebote zu optimieren, sodass Ihre Kundschaft Antworten schneller selbst findet. Sensordaten von Produkten wie Fahrzeugen können Wartungsbedarf frühzeitig anzeigen, damit Sie proaktiv auf Ihre Kundschaft zugehen können, bevor Probleme entstehen. Social-Media-Feedback hilft Ihnen, Ihre Self-Service-Inhalte aktuell und relevant zu halten, damit Ihre Kundschaft schnell die benötigte Hilfe findet. Und wenn Sie die Leistungsfähigkeit von KI, Daten und CRM nutzen, um all diese Daten in detaillierten Kundenprofilen zusammenzuführen, können Sie nicht nur proaktiv agieren, sondern den Service sogar in neue Verkaufschancen verwandeln.

Die Analyse unstrukturierter Daten aus Vertriebs-E-Mails, CRM-Notizen und Meeting-Aufzeichnungen gibt Ihnen wertvolle Einblicke in Ihre Kundschaft, in deren Wahrnehmung Ihres Produkts sowie in deren Kaufabsichten. So können Sie beispielsweise Muster erkennen, die in der Vergangenheit zu erfolgreichen Abschlüssen geführt haben, oder häufig verwendete Begriffe Ihrer Kundschaft identifizieren, die einen jüngsten Rückgang im Vertrieb erklären könnten.

Diese neuen Erkenntnisse können Sie nutzen, um Ihre Vertriebsstrategien zu verfeinern, Ihre Kundschaft langfristig zu binden und Ihre Produkte oder Dienstleistungen stärker zu personalisieren.

Mit der enormen Zunahme täglich generierter Daten ist auch die Zahl der Cyberbedrohungen stark gestiegen. In den vergangenen Jahren haben Datensicherheit und Datenschutz für die meisten Führungskräfte und Datenfachleute höchste Priorität erlangt.

Unstrukturierte Daten aus Online-Transaktionen, E-Mails, Chat-Protokollen und weiteren Quellen helfen Ihren Sicherheitsteams dabei, Anomalien zu erkennen und potenzielle Bedrohungen zu melden. Ein ungewöhnlicher Ausdruck oder ein auffälliges Transaktionsmuster kann beispielsweise auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Durch den Einsatz automatisierter Betrugserkennung, die unstrukturierte Daten systematisch auf Warnsignale prüft, kann Ihre Organisation Cyberangriffe und die damit verbundenen Risiken, finanzielle Schäden und Reputationsverluste, frühzeitig erkennen und abwehren.

• Bessere Einblicke. Unstrukturierte Daten liefern qualitative Informationen, die wertvolle Kontextinformationen bieten und geschäftskritische Entscheidungen verbessern können. Mit den richtigen Technologien und dem nötigen Know-how lassen sich Schwachstellen identifizieren, Abläufe optimieren, Produkte und Services verbessern sowie die Marketingleistung steigern.
• Kundenverständnis. Wenn Sie die eigenen Worte und Reaktionen Ihrer Kundschaft analysieren, verstehen Sie deren Präferenzen und Verhaltensweisen besser. Kombinieren Sie unstrukturierte Daten aus Kundeninteraktionen und sozialen Medien mit strukturierten Daten wie vergangenen Kauftransaktionen, entsteht ein einheitliches Kundenprofil, das ein umfassendes Bild davon vermittelt, wer Ihre Kundschaft ist und was sie von Ihnen erwartet. So sind Sie auf dem besten Weg zum Ziel jeder Kundenstrategie: personalisierte Angebote und Services, die genau dann bereitstehen, wenn Ihre Kundschaft sie braucht.
• Wettbewerbsvorteil. Die digitale Welt fordert maximale Wettbewerbsfähigkeit. Wer unstrukturierte Daten aus Online-Bewertungen, Konkurrenzvideos und Social-Media-Beiträgen erfasst, verarbeitet und analysiert, erkennt Markttrends frühzeitig und kann Mitbewerber gezielt auf Abstand halten.

• Großes Datenvolumen: Unstrukturierte Daten können enorme Speicherkapazitäten beanspruchen. In vielen Unternehmen werden diese Daten entweder gar nicht erfasst oder über mehrere Datensilos verteilt gespeichert. Die Frage nach dem Speicherplatz stellt sich oft erst dann, wenn jemand diese Daten zusammenführen möchte. Wenn Sie nach der richtigen Speicherlösung für Ihr Unternehmen suchen, sollten Sie das zu erwartende Datenvolumen von Anfang an einkalkulieren.
• Datenkomplexität: Da unstrukturierte Daten keine vordefinierte Struktur aufweisen, lassen sie sich ohne spezialisierte Tools nur schwer analysieren. Gängige Werkzeuge zur Analyse unstrukturierter Daten sind Natural Language Processing (NLP), Business-Intelligence-Software wie Tableau sowie Machine Learning.
• Datenanalyse: Große Datenmengen in den unterschiedlichsten Formaten sind bekanntermaßen schwer zu analysieren. Aus unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist nicht nur zeitaufwendig, sondern erfordert auch „intelligente“ Verarbeitungskapazitäten.
• Data Governance und Datenverwaltung: Sobald Daten zugänglich gemacht werden, stellen sich entscheidende Fragen: Wer hat Zugriff? Wie werden Sicherheit und Datenschutz jederzeit und für alle Nutzenden und Anwendungsfälle gewährleistet? Und wie stellen Sie sicher, dass die richtigen Richtlinien in allen Anwendungen, die Ihre Daten verwenden, konsequent eingehalten werden? Ob strukturiert oder unstrukturiert: Daten müssen jederzeit sicher, geschützt und gesetzeskonform sein.

Die richtigen Datenstrategien machen den Unterschied, wenn es darum geht, Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu verwalten. Schauen wir uns drei Best Practices für unstrukturierte Daten an.

Definieren Sie zunächst Ihre wichtigsten Ziele, sei es die Verbesserung der Kundenbindung, die Vereinfachung von Abläufen oder bessere Entscheidungsgrundlagen, und ermitteln Sie, wie unstrukturierte Daten Ihnen helfen können, diese Ziele zu erreichen. Wenn Sie beispielsweise die Kundenzufriedenheit steigern möchten, bietet es sich an, Kundenbewertungen, Support-E-Mails und Reaktionen in sozialen Medien auszuwerten.

Wenn Sie Ihre Strategien für unstrukturierte Daten an konkreten Zielen ausrichten, bleiben Ihre Maßnahmen fokussiert und messbar. Außerdem hilft es Ihnen, Prioritäten zu setzen, welche Arten unstrukturierter Daten Sie erfassen und analysieren möchten.

Eine Plattform für Unified Data Management (UDM) konsolidiert und vereinheitlicht Ihre Datenquellen in einem zentralen Repository. Ein kohärentes Daten-Framework in Ihrer Plattform sorgt dafür, dass Ihre Daten unabhängig vom Format zugänglich, nutzbar und sicher bleiben. Ihr Datenmanagement-Framework sollte idealerweise Protokolle für die Datenaufnahme, Metadaten-Tagging sowie zentrale Speicherlösungen wie Data Lakehouses oder hybride Cloud-Umgebungen umfassen.

Ihr Daten-Framework sollte außerdem klare Data-Governance-Richtlinien beinhalten. So stellen Sie die Datenqualität sicher und bleiben compliant, was besonders in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen von großer Bedeutung ist.

Data Cloud ist eine Plattform, die Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten auf der Salesforce-Plattform vereinheitlicht, unabhängig von ihrer Herkunft. Da sie in das Salesforce-Metadaten-Framework integriert ist, können Sie Daten in die Standardobjekte und -felder umwandeln, mit denen Ihre Teams bereits vertraut sind und täglich arbeiten.

Sehen Sie sich unsere Infografik „5 Winning Strategies to Activate Unstructured Data“ an und erfahren Sie, wie product.data ungenutzte unstrukturierte Daten in Geschäftswert verwandelt.

Sehen Sie anschließend in einer Demo, wie Data Cloud Geschäftsprozesse optimiert, indem kritischer Kundenkontext aus unstrukturierten Daten – wie PDFs, Audiodateien und Videos – direkt an autonome KI-Agenten weitergegeben wird.