Gids voor ongestructureerde data: wat ze zijn, use cases en voordelen

Ongestructureerde data zijn gegevens zoals afbeeldingen, tekstdocumenten, berichten op social media, Internet of Things (IoT), video’s, e-mails, foto’s en audiobestanden. Deze bestanden hebben geen vaste indeling en zijn moeilijk te organiseren in rijen, kolommen of velden. Daardoor is het lastiger om deze op te slaan, te verwerken en op te halen. Hoewel deze data moeilijker te doorzoeken zijn, zitten ze vol waardevolle inzichten, zoals klantfeedback, percepties, meningen, toon en stemming. Het goede nieuws? Je beschikt over een schat aan ongestructureerde data. Sterker nog, er zijn schattingen dat maar liefst 80% van alle data ongestructureerd zijn . Het minder goede nieuws? Slechts 18% van de ongestructureerde data wordt ook echt gebruikt. Het grootste deel van het potentieel blijft dus onbenut, waardoor organisaties hun klanten niet beter leren kennen, de klantprofielen niet verder verrijken en geen contextrijke ervaringen met AI en Customer 360 kunnen creëren.

In deze gids lees je wat ongestructureerde data zijn, hoe ze worden gebruikt, hoe ze verschillen van gestructureerde data en waar je ze kunt vinden, zodat je optimaal van de gegevens profiteert.

Zie ongestructureerde data als het eigenzinnige broertje en gestructureerde data als het brave zusje. Ze hebben allebei hun eigen kwaliteiten en potentieel binnen jouw datafamilie.

Laten we de verschillen tussen gestructureerde en ongestructureerde data onder de loep nemen.

• Indeling: Gestructureerde data hebben een vaste indeling, zoals getallen. Ongestructureerde data kunnen echter allerlei indelingen hebben, waaronder video, audio, afbeelding of tekst.
• Opslag: Gestructureerde datasets sla je op in tabellen en SQL-databases. Ongestructureerde data vragen door hun volume en aard om andere en grotere opslagoplossingen: data lakes (doorgaans oplossing om objecten op te slaan) en NoSQL-databases.
• Bruikbaarheid: Voor kwantitatieve resultaten zijn gestructureerde data je beste optie. Wil je bruikbare informatie en inzichten uit ongestructureerde data halen, dan heb je geavanceerde technieken met ingebouwde intelligentie nodig, zoals verwerking van natuurlijke taal (NLP, natural language processing) en machine learning. Ongestructureerde data bieden wat gestructureerde data niet kunnen: diepgaande kwalitatieve inzichten in de drijfveren en pijnpunten van je klanten.
• Volume: De opslagruimte die je nodig hebt voor gestructureerde data in een relationele database is een fractie van de ruimte die ongestructureerde data innemen.

Semi-gestructureerde data bevinden zich tussen gestructureerde en ongestructureerde data in. Deze hebben geen vooraf vastgesteld schema zoals gestructureerde data, maar zijn makkelijker op te slaan en te doorzoeken dan ongestructureerde data. Semi-gestructureerde data maken gebruik van metadata, zoals tags of semantische markeringen, om een hiërarchie aan te brengen en afzonderlijke elementen in de datasets te onderscheiden. De ruwe data van een geluidsopname zijn bijvoorbeeld ongestructureerd, maar de uitgeschreven tekst met een getagde koptekst, fragmenten of alt-tekst zijn semi-gestructureerd.

Ongestructureerde data kunnen veel verschillende vormen aannemen. Hieronder bekijken we de meest voorkomende bronnen.

• Tekstbestanden: Tekstbestanden bevatten vaak veel ongestructureerde data. Je vindt deze in e-mails van klanten, notities, klantlogboeken en chatbotgesprekken. Ook je PDF’s kunnen ongestructureerde data bevatten.
• Multimediabestanden: Als je de term big data kent, weet je waarschijnlijk dat het grootste deel daarvan uit multimedia bestaat. Volgens een schatting genereert onze digitale wereld dagelijks meer dan 400 terabytes aan data, grotendeels in de vorm van video’s, digitale foto’s, audiobestanden, podcasts en medische beelden. Elke keer dat je deelneemt aan een digitale vergadering of conferentie, produceer je ongestructureerde data. Camerabeelden van beveiligingscamera’s staan vol ongestructureerde data, net als alle klantvideo's en webinars die je opneemt.
• Social media: X, LinkedIn, Facebook, TikTok, Instagram en YouTube zijn enkele van de populairste social media-platforms. Elk kanaal bevat grote hoeveelheden ongestructureerde data. YouTube-video’s, klantinterviews, Instagram-reacties op je meest recente post en Facebook-berichten zijn voorbeelden van ongestructureerde data.
• Websites en opmaaktalen: De website van je bedrijf staat vol ongestructureerde data. HTML en XHTML bieden opmaaktags die als bouwstenen dienen voor webweergave, maar de inhoud tussen die tags is ongestructureerd.
• Mobiele en communicatiedata: Hoelang kun jij zonder je telefoon? Elke voicemail die je ontvangt en beluistert en elk klantbericht staat vol ongestructureerde data. Berichtdata vallen ook in deze categorie.
• Machine- en sensordata: IoT-apparaten en -sensoren zijn rijk aan ongestructureerde data. Een supermarktretailer kan bijvoorbeeld IoT-sensoren gebruiken om opslagtemperaturen voor voedsel te bewaken en optimaliseren. Data van medische tests, weermonitoringsystemen, bewegingssensoren en GPS-systemen zijn ook ongestructureerd.
• Historische archieven: Gearchiveerde documenten, gescande historische records en andere data die je door de jaren heen hebt verzameld op externe harde schijven of netwerkschijven, zijn vaak ongestructureerd. Overheidsinstanties bewaren doorgaans veel ongestructureerde historische data in hun archieven.

De ongestructureerde data van jouw bedrijf kunnen waardevolle inzichten in je klanten, de markt en je bedrijfsprestaties bevatten.

Hier zijn vier krachtige toepassingen van ongestructureerde data.

Hoe geavanceerd je AI-modellen ook zijn, ze zijn nooit beter dan de data waarmee ze werken. Wil je AI-agents jouw klanten en bedrijf laten begrijpen, dan hebben ze toegang nodig tot je bedrijsgegevens. Zonder die informatie, die voornamelijk in allerlei soorten ongestructureerde data leeft, leveren ze generieke en onbetrouwbare resultaten op. Maar hoe geef je AI-agents dan toegang tot die informatie? Dat is waar vectordatabases en retrieval augmented generation (RAG) van pas komen.

Een vectordatabase is ontworpen om ongestructureerde data op te slaan en te beheren door deze om te zetten in numerieke vectoren die de betekenis en onderlinge relaties vastleggen. Zo kan AI eenvoudig patronen herkennen, zoals het herkennen van vergelijkbare afbeeldingen of het analyseren van de stemming in recensies van klanten. Dit maakt het verwerken en begrijpen van complexe, ongestructureerde data een stuk eenvoudiger.

Waar grote taalmodellen (LLM's, large language models) uitblinken in het genereren van antwoorden op basis van publieke data, verrijkt RAG die antwoorden door private bedrijfsdata uit vectordatabases of data lakes toe te voegen aan het door AI gegenereerde antwoord. Dit geeft meer context bij de gestelde vraag en verhoogt de nauwkeurigheid, waardoor het ideaal is voor realtime of domeinspecifieke taken zoals klantenservice of gedetailleerde rapportages.

Kortom, een hoogwaardig, geïntegreerd datafundament, rijk aan inzichten uit al jouw data (en zeker uit jouw ongestructureerde data) is onmisbaar. Hiermee nemen je AI-agents beslissingen op basis van de meest nauwkeurige en actuele informatie over jouw bedrijf en klanten. Technologieën zoals vectordatabases en RAG brengen inzichten uit ongestructureerde data naar AI-agents, zodat die relevante beslissingen kunnen nemen en actie kunnen ondernemen. Ongestructureerde data zijn eigenlijk het fundament dat AI mogelijk maakt, met name generatieve en agentische AI.

Ongestructureerde databronnen, zoals gesprekken met de klantenservice, transcripten, klantfeedback, sensordata en social media, kunnen de klantenservice op talloze manieren verbeteren. Zo kun je via een analyse van gespreksverslagen veelvoorkomende problemen signaleren en je selfservice-opties optimaliseren, zodat klanten sneller zelf antwoorden vinden. Sensordata van producten, zoals auto’s, kunnen voorspellen wanneer onderhoud nodig is, zodat je klanten proactief kunt benaderen voordat er problemen ontstaan. Feedback via social media helpt je selfservice-content actueel en relevant te houden, zodat klanten sneller worden geholpen. En door de mogelijkheden van AI, data en een CRM te combineren in gedetailleerde klantprofielen, kun je proactieve servicemomenten omzetten in verkoopkansen.

Door ongestructureerde data uit verkoop-e-mails, CRM-notities en vergaderregistraties te analyseren, krijg je beter inzicht in je klanten, hoe ze je product ervaren en in hoeverre ze bereid zijn items te kopen. Zo kun je bijvoorbeeld trends opsporen die eerder tot succesvolle deals hebben geleid, of terugkerende termen van kopers identificeren die een recente daling van de omzet kunnen verklaren.

Gebruik deze nieuwe inzichten om je verkoopstrategieën aan te scherpen, klanten te behouden en je producten of diensten te personaliseren.

De enorme toename van de hoeveelheid data die we dagelijks genereren, heeft ook geleid tot een forse stijging van het aantal cyberdreigingen. In de afgelopen jaren zijn databeveiliging en -bescherming voor de meeste executives en data-experts topprioriteiten geworden.

Met ongestructureerde data uit online transacties, e-mails, chatlogboeken en andere bronnen kunnen je beveiligingsteams afwijkingen herkennen en potentiële bedreigingen signaleren. Een ongebruikelijke formulering of een verdacht transactiepatroon kan bijvoorbeeld duiden op frauduleuze activiteit. Door ongestructureerde data systematisch te doorzoeken op waarschuwingssignalen met behulp van geautomatiseerde fraudedetectie, kan jouw organisatie cyberaanvallen en de bijbehorende risico’s, zoals financiële schade en reputatieschade, beter monitoren en voorkomen.

• Betere inzichten. Ongestructureerde data leveren kwalitatieve informatie op die waardevolle context toevoegt en bedrijfskritieke beslissingen verbetert. Met de juiste technologieën en expertise vind je knelpunten, stroomlijn je processen, verbeter je je diensten of producten, en versterk je de marketingprestaties.
• Klantinzicht. Door de eigen woorden en reacties van je klanten te analyseren, begrijp je hun voorkeuren en gedrag beter. Combineer je ongestructureerde data uit klantinteracties en social media met gestructureerde data (zoals eerdere verkooptransacties), dan bouw je stap voor stap aan een geïntegreerd klantprofiel. Dat is een volledig beeld van wie je klanten zijn en wat zij van jou verwachten. Zo kom je dichter bij het ultieme doel van klanttevredenheid: gepersonaliseerde aanbiedingen en diensten, precies op het juiste moment, elke keer dat je klanten deze nodig hebben.
• Concurrentievoordeel. In onze digitale wereld is de concurrentie enorm. Door ongestructureerde data uit online reviews, video’s van concurrenten en social posts te verzamelen, verwerken en analyseren, speel je in op markttrends voordat ze zich volledig ontwikkelen. Zo blijf je de concurrentie een stap voor.

• Groot volume en grote schaal: Ongestructureerde data kunnen enorm veel opslagruimte innemen. In veel bedrijven worden deze data niet vastgelegd, of zijn ze verspreid over meerdere datasilo's. Opslagruimte wordt dan vaak pas een probleem als iemand besluit alles samen te brengen. Denk bij het kiezen van de juiste opslagoplossing goed na over het volume aan data dat je wilt bewaren.
• Datacomplexiteit: Omdat ongestructureerde data geen vooraf gedefinieerde structuur hebben, zijn deze lastig te analyseren zonder gespecialiseerde tools. Veelgebruikte tools voor de analyse van ongestructureerde data zijn verwerking van natuurlijke taal (NLP), software voor business intelligence , zoals Tableau , en machine learning.
• Data-analyse: Grote hoeveelheden data in allerlei verschillende indelingen zijn notoir moeilijk te analyseren. Als je wilt profiteren van de waarde die ongestructureerde data in de vorm van inzichten bieden, kost dat niet alleen veel tijd, het vraagt ook om 'intelligente' verwerkingscapaciteiten.
• Data governance en databeheer: Als data eenmaal toegankelijk zijn, wie kan ze dan openen? Hoe blijven ze altijd veilig en privé voor alle gebruikers en in alle situaties? En hoe zorg je ervoor dat het juiste beleid wordt toegepast in alle applicaties die jouw data gebruiken? Of data nu gestructureerd of ongestructureerd zijn: de processen moeten altijd veilig, beschermd en compliant blijven.

De juiste datastrategieën maken het verschil bij het beheer van data gedurende de hele levenscyclus. Laten we drie best practices voor ongestructureerde data bekijken.

Zet eerst je belangrijkste doelstellingen op papier, of het nu gaat om het verbeteren van de klantbetrokkenheid, het vereenvoudigen van processen of het ondersteunen van de besluitvorming. Bedenk vervolgens hoe je met ongestructureerde data deze doelen kunt bereiken. Wil je de klanttevredenheid verhogen? Analyseer dan klantreviews, supportmails en reacties van klanten op social media.

Door strategieën voor ongestructureerde data te koppelen aan concrete doelen, houd je je inspanningen gefocust en meetbaar. Zo zie je ook gemakkelijker welke soorten ongestructureerde data je wilt verzamelen en analyseren.

Een platform voor geïntegreerd databeheer (UDM, unified data management) consolideert en verenigt al je databronnen in één centrale repository. Door een samenhangend dataframework in te richten, blijven je data in alle indelingen toegankelijk, bruikbaar en veilig. Het kader bevat idealiter protocollen voor data-inname, metadata-tagging en gecentraliseerde opslagoplossingen, zoals data lakehouses of hybride cloudomgevingen.

Je dataframework moet ook met een duidelijk beleid voor data governance werken. Zo waarborg je de datakwaliteit en blijf je voldoen aan wet- en regelgeving, wat vooral belangrijk is in sectoren zoals financiën en zorg.

Data Cloud is een platform dat je ongestructureerde en gestructureerde data op het Salesforce-platform verenigt, wat de bron ook is. Omdat het is geïntegreerd met het Salesforce-metadataframework, zet je data eenvoudig om naar de standaardobjecten en -velden waarmee je teams al vertrouwd zijn.

Bekijk onze infographic 5 Winning Strategies to Activate Unstructured Data en ontdek hoe je product.data onbenutte ongestructureerde data omzet in waardevolle info voor je bedrijf.

Onderzoek hoe Data Cloud bedrijfsprocessen stroomlijnt door kritieke klantcontext die verborgen zit in ongestructureerde data, zoals PDF’s, audiobestanden en video’s, rechtstreeks aan autonome AI-agents beschikbaar te stellen.