Das Management unstrukturierter Daten im Jahr 2026 beherrschen

Zusammenfassung

Bedeutung und Herausforderungen

• Ein effektives Management unstrukturierter Daten ist entscheidend, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen, KI-Initiativen voranzutreiben, die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

• Zu den zentralen Herausforderungen zählen die schiere Menge und Vielfalt der Formate, Datensilos, mehrere Repositories, Probleme mit der Datenqualität, Schwierigkeiten bei der Nachverfolgung der Datenherkunft im Hinblick auf die Einhaltung von Vorschriften und die Skalierung der Zugriffsverwaltung.

Strategien und KI-Integration

• Effektive Strategien umfassen die Definition klarer Anforderungen, die Verbesserung der Auffindbarkeit durch Metadaten, die Implementierung robuster Zugriffskontrollen, die Nachverfolgung der Datenherkunft und die Sicherstellung der Datenqualität.

• Die Aufbereitung unstrukturierter Daten für KI erfordert die Zentralisierung, Anreicherung von Metadaten, Optimierung der Verarbeitung und Integration verschiedener Datentypen.

• KI-gestützte Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten ermöglichen prädiktive Analysen, Automatisierung und fortschrittliche KI-Funktionen.

Die Landschaft der unstrukturierten Daten

Der Begriff „unstrukturierte Daten“ bezieht sich auf Informationen, die nicht einem vordefinierten Datenmodell oder Schema entsprechen und kein konsistentes Format haben. Sie existieren in einem Freiformformat, das für Menschen konzipiert ist, was es für traditionelle Computersysteme schwierig macht, sie zu verstehen und zu verwenden. Hinzu kommt, dass es schwierig ist, die Daten zu sammeln, da sie oft über mehrere Repositorys verteilt sind – laut Forrester im Durchschnitt 21.

Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• Textdokumente: Textverarbeitungsdateien, PDFs, Sitzungsnotizen, E-Mails, Social-Media-Beiträge, Webinhalte und interne Kommunikation

• Multimedia: Bilder, Audiodateien und Videoaufnahmen

• Andere: Wie zum Beispiel Zip-Dateien, Webinhalte und Protokolldateien

Im Gegensatz dazu verfügen strukturierte Daten über ein festes Schema und lassen sich ordentlich in Zeilen und Spalten einordnen, wie beispielsweise in relationalen Datenbanken und Tabellenkalkulationen. Semistrukturierte Daten liegen zwischen diesen beiden und besitzen einige organisatorische Elemente, jedoch ohne ein starres Schema. Beispiele hierfür wären Formate wie CSV, XML und JSON.

Warum unstrukturiertes Datenmanagement wichtig ist

Das Erschließen des Potenzials unstrukturierter Daten verwandelt Ihre Daten in einen Treiber für Effizienz, Innovation und strategische Entscheidungsfindung. Hier sind die wichtigsten Vorteile:

KI und maschinelles Lernen vorantreiben

Eine aktuelle Studie des MIT hebt eine deutliche Realität bei der KI-Einführung hervor: 95 % der generativen KI-Projekte erzielen keine messbare Rentabilität. Der Bericht führt dieses Versagen nicht auf die KI-Modelle selbst zurück, sondern auf eine grundlegende Lern- und Kontextlücke.

Die meisten KI-Tools für Unternehmen sind statisch und können sich weder in Arbeitsabläufe integrieren noch aus dem jeweiligen Geschäftskontext lernen, in dem sie eingesetzt werden. Hier sind unstrukturierte Daten die Lösung. Sie enthält den entscheidenden Kontext, den KI-Agenten und -Systeme benötigen, um effektiv zu arbeiten. Ohne diese umfassenden Informationen aus der realen Welt arbeitet die KI mit einem unvollständigen Bild.

Durch die Analyse dieser Daten gewinnen KI-Agenten ein tieferes Verständnis für Geschäftsabläufe und Branchenfeinheiten. Dieser erweiterte Kontext ermöglicht es ihnen, genauere Entscheidungen zu treffen.

Verbesserung der Entscheidungsfindung und Effizienz

Die Fähigkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten zu kombinieren, schafft eine ganzheitliche Sicht. Dies führt zu einer fundierteren und verbesserten Entscheidungsfindung.

Die Analyse unstrukturierter Daten bietet den entscheidenden Kontext, der zur Verbesserung der Entscheidungsfindung sowohl für KI-Systeme als auch für die Menschen, die sie nutzen, benötigt wird.

Derselbe Kontext stärkt auch die Position von KI-Agenten. Indem sie die Nuancen des Geschäfts verstehen, können Agenten klügere Entscheidungen treffen und sowohl individuelle Entscheidungen als auch gesamte automatisierte Prozesse beschleunigen.

Darüber hinaus können verborgene Muster und Trends in diesen Daten neue Ideen anregen und Innovationsmöglichkeiten aufdecken.

Verbesserung der Zusammenarbeit und Compliance

Die Zentralisierung von Informationen aus dem gesamten Unternehmen fördert die Zusammenarbeit und unterstützt eine stärkere Compliance durch den Abbau von Datensilos. Durch effizientes Management lassen sich auch die Kosten optimieren, indem inaktive oder redundante Daten identifiziert und archiviert werden, was die Speicherkosten reduziert. Ein ordnungsgemäßes Management sorgt zudem für eine bessere Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, indem es den Zugriff, die Speicherung und Nutzung sensibler Informationen kontrolliert. 

Innovationsmöglichkeiten aufdecken

Die Analyse unstrukturierter Daten kann Ineffizienzen aufzeigen, wie etwa häufig wiederkehrende Probleme im Kundensupport. Die Berücksichtigung dieser Erkenntnisse kann zu Kosteneinsparungen und einer besseren Gesamtleistung führen.

Verbesserte betriebliche Effizienz

In unstrukturierten Daten sind Muster und Trends verborgen, die neue Ideen hervorbringen können. Ob es darum geht, eine verpasste Nische auf dem Markt zu identifizieren oder das Nutzererlebnis auf der Grundlage von Kundenfeedback zu verbessern: Innovation entsteht durch tiefere Einblicke. 

Datensilos aufbrechen

Die Zentralisierung von Daten aus dem gesamten Unternehmen fördert die Zusammenarbeit und unterstützt eine stärkere Einhaltung der Vorschriften. Mit einer einheitlichen Ansicht können Teams nahtlos arbeiten und sicher sein, dass sie genaue, aktuelle Informationen verwenden.

Wichtige Herausforderungen bei der Verwaltung unstrukturierter Daten

Die Verwaltung unstrukturierter Daten stellt Unternehmen vor einige große Herausforderungen:

Volumen und Vielfalt

Die schiere Menge an unstrukturierten Daten, gepaart mit ihren vielfältigen Formaten, erschwert Entdeckung und Klassifizierung für herkömmliche Tools.

Probleme mit der Datenqualität

Die Aufrechterhaltung von Genauigkeit und Qualität ist eine Herausforderung. Veraltete, duplizierte und triviale Daten können KI-Initiativen behindern. Tools wie Hyland Knowledge Enrichment helfen, die Datenqualität zu verbessern, indem sie kontextuelle Informationen extrahieren und Beziehungen innerhalb und zwischen Dokumenten identifizieren, während die Semantik erhalten bleibt.

Datenherkunft und Compliance

Die dynamische Natur unstrukturierter Daten und ihre Transformationen über verschiedene Systeme hinweg erschweren die Nachverfolgung von Datenquellen und die Überprüfung der Integrität. Dies kann zu Compliance- und Sicherheitsrisiken führen. Unstrukturierte Daten enthalten oft große Mengen an personenbezogenen Informationen (PI.), die angemessene Kontrollen für die Schwärzung oder Verschlüsselung erfordern, um Bedrohungen zu vermeiden und Daten- und KI-Gesetze einzuhalten.

Mit Hyland Knowledge Enrichment können Unternehmen sensible Informationen in über 600 unterstützte Dateitypen identifizieren und maskieren. Konfigurierbare Richtlinien ermöglichen es Entwicklern, festzulegen, was maskiert, geschwärzt oder beibehalten werden soll.

> Mehr erfahren | Was können Sie mit Hyland Knowledge Enrichment tun?

Governance und Skalierbarkeit

Ineffiziente Zugriffskontrollen können zur Offenlegung sensibler Daten führen, insbesondere beim Umgang mit Petabyte-Volumina. Diese Herausforderung wird bei der Einführung von KI noch verstärkt, da eine solide Daten-Governance die unerlässliche Grundlage für eine effektive KI-Governance bildet. Wenn Unternehmen mehr in KI investieren, müssen sie sicherstellen, dass ihre Governance sowohl auf der Daten- als auch auf der KI-Ebene skalierbar ist.

Komplexe Verarbeitung und Informationsverlust

Multimodale unstrukturierte Daten sind in ihrer Rohform nicht direkt nutzbar und erfordern eine komplexe Verarbeitung. Generische KI-Ansätze zerlegen diese Daten jedoch oft in willkürliche Stücke, was kritischen Kontext entfernt und zu erheblichen Informationsverlusten führen kann. Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, die ihm zugrunde liegen, und seine Ausgaben leiden, wenn die ursprüngliche Bedeutung während der Verarbeitung verloren geht.

Redundanzen

Daten, die sich auf verschiedenen Speicherplattformen befinden, und die komplexe Natur der Assets erschweren die Kennzeichnung und Verfolgung von Änderungen, was zu Inkonsistenzen führt, wenn sie nicht zentral verwaltet werden.

Strategien für das effektive Management unstrukturierter Daten

Sobald eine Organisation die Herausforderungen versteht, können mehrere Strategien für ein effektives Management unstrukturierter Daten eingesetzt werden:

Anforderungen und Governance definieren

Effektives Management beginnt mit der Definition von klaren Ziele für die Datenerfassung und -nutzung. Von dort aus müssen Unternehmen ein robustes Governance-Framework implementieren, das Datenqualität, Sicherheit und Verfügbarkeit abdeckt. Dieser Rahmen ist die wesentliche Grundlage für eine vertrauenswürdige und effektive KI-Governance.

Datenschutz und Dateneigentum sind im Zeitalter der KI von entscheidender Bedeutung. Alle Kundendaten sollten in getrennten Mandanten gespeichert und Föderationsfunktionen genutzt werden, um die strikte Trennung der Informationen zu gewährleisten.

Hyland und KI-Governance

Hyland hilft Unternehmen dabei, robuste KI-Governance-Kontrollen anzuwenden, um sicherzustellen, dass die richtigen Personen und Modelle auf die richtigen Daten zugreifen. Auf diese Weise können Unternehmen die Reaktion von KI abstimmen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, Risiken zu verringern und das Vertrauen und die Akzeptanz zu verbessern.

Verbesserung der Auffindbarkeit durch Metadaten

Damit KI Ihre Inhalte verstehen kann, müssen deren Metadaten mit Kontext angereichert werden. Dieser Prozess beinhaltet den Einsatz von KI, um tiefergehende Bedeutungsebenen hinzuzufügen, wie z. B. die Identifizierung von Themen, Geschäftsentitäten und Beziehungen zwischen Dokumenten.

Hyland Knowledge Enrichment nutzt KI, um Ihren Metadaten semantische Vektoren, Themenhierarchien und Qualitätsmetriken hinzuzufügen. Dies liefert den kritischen Kontext, den KI-Agenten benötigen, um besser zu arbeiten, was zu intelligenteren Entscheidungen und verbesserter Leistung führt.

Einheitlicher Zugriff auf Ihre Daten

Um einen vollständigen Überblick über Ihr Unternehmenswissen zu erhalten, müssen Sie Informationen aus verstreuten Systemen zusammenführen. Dadurch werden die Datensilos beseitigt, die Analysen und Innovationen verlangsamen, und Ihre Inhalte werden für KI-Systeme besser zugänglich.

Daten vereinheitlichen mit Hyland

Die Lösungen von Hyland erfordern keine kostspieligen und aufwändigen Datenmigrationen. Ein Content Lake kann als Ausgangspunkt für diese Transformation dienen und ermöglicht Ihnen den einheitlichen Zugriff auf Ihre Informationen vor Ort.

> Mehr erfahren | Ihre Inhalte mit KI stärken

Datenentdeckung und -extraktion automatisieren

Um unstrukturierte Inhalte nutzbar zu machen, müssen Unternehmen diese zunächst automatisch identifizieren, klassifizieren und wichtige Informationen daraus extrahieren. Dieser Prozess verwendet KI-gestützte Techniken wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und optische Zeichenerkennung (OCR), um große Dokumentenmengen mit verbesserter Geschwindigkeit und Qualität zu verarbeiten.

Hyland IDP liefert KI-gestützte agentenbasierte Dokumentenverarbeitung, um diese Aufgaben zu automatisieren. Die Lösung klassifiziert auf intelligente Weise verschiedene Dokumenttypen, trennt Pakete mit mehreren Dokumenten in einzelne Dateien auf und extrahiert wichtige Daten für Ihre Geschäftsprozesse, wodurch manuelle Eingriffe minimiert werden. Und da sie große Sprachmodelle (LLMs) für KI nutzt, kann Hyland IDP all dies ohne umfangreiches Training durch bestehende Erfassungslösungen erledigen, was Ihre Zeit bis zum Nutzen drastisch verkürzt.

Daten für die KI-Nutzung aufbereiten

Rohdaten müssen bereinigt, strukturiert und standardisiert werden, damit KI-Tools sie schnell und genau verarbeiten können. Dieser Prozess der Datenkuratierung wandelt unterschiedliche Inhalte in ein konsistentes, KI-fähiges Format um, das von Systemen leicht verstanden und genutzt werden kann.

Die Content-Intelligence-Tools von Hyland helfen Ihnen bei der Kuratierung Ihrer Daten und stellen sicher, dass die Ausgabe strukturiert und für KI vorbereitet ist. Dies ist der entscheidende Schritt, der Rohdaten in ein zuverlässiges, KI-fähiges Asset verwandelt.

Qualitätssicherung und Lebenszyklusmanagement

Konzentrieren Sie sich auf Aktualität, Einzigartigkeit, Vollständigkeit, Genauigkeit und Relevanz, indem Sie Metadaten ableiten und Dateien auswerten. Verwalten Sie Daten von der Erstellung bis zur Löschung, einschließlich Speicherung, Migration und Archivierung. 

Sicherheits- und Abrufsysteme

Richten Sie integrierte Datenschutz- und Sicherheitskontrollen für die Interaktionen von Daten und KI-Modellen ein, weisen Sie entsprechende Berechtigungen zu und formulieren Sie Richtlinien. Implementieren Sie Informationsabrufsysteme mit fortgeschrittenen KI-Algorithmen für natürliche Sprach-Suchabfragen, um die Suchbarkeit und Auffindbarkeit zu verbessern.

Eine kontextuelle Grundlage schaffen

Um KI wirklich zum Erfolg zu verhelfen, müssen Unternehmen eine einheitliche, dynamische Sicht auf ihre Abläufe schaffen. Dies beinhaltet die Erstellung einer lebendigen Aufzeichnung der Unternehmensaktivitäten, die alle relevanten Informationen miteinander verbindet.

Diese kontextbezogene Grundlage wird durch die nahtlose Verknüpfung unstrukturierter Inhalte mit Prozessen, Personen und Daten aus anderen Kernanwendungen geschaffen. Dies schafft eine visuelle Karte, die darstellt, wie Informationen im gesamten Geschäftslebenszyklus entstehen, sich verändern und genutzt werden.

Durch die Kuratierung von Daten innerhalb dieses vernetzten Modells gewährleisten Organisationen deren Integrität und Zuverlässigkeit. Dadurch erhalten KI-Systeme und -Agenten den tiefen, transparenten Kontext, den sie benötigen, um wirklich intelligente und vertrauenswürdige Entscheidungen zu treffen.

Reale Auswirkungen: Unstrukturierte Daten in Aktion

Der Wert unstrukturierter Daten ist in verschiedenen Branchen offensichtlich. Sie verbessern Arbeitsabläufe und führen zu konkreten Ergebnissen:

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen können KI-gestützte Ontologien die Beziehungen zwischen der Diagnose eines Patienten, seinen Laborergebnissen und seiner Behandlungshistorie definieren. Dies geht über die isolierte Analyse einzelner Dokumente hinaus.

Durch die Verknüpfung dieser Informationen erhalten Ärzte ein vollständiges, kontextbezogenes Bild des Krankheitsverlaufs eines Patienten. Dieses umfassende Verständnis steigert die Effizienz der Behandlung und trägt zur Verbesserung der Patientenergebnisse bei.

> Mehr erfahren | Verbesserung der Interoperabilität im Gesundheitswesen mit unstrukturierten Daten

Versicherungen

In der Versicherungsbranche kann ein Wissensgraph einen eingehenden Anspruch nicht nur mit der Police des Kunden, sondern auch mit allen zugehörigen Kommunikations- und unterstützenden Dokumenten verknüpfen. Dadurch entsteht eine einheitliche 360-Grad-Ansicht des gesamten Schadens.

Dieser vollständige Kontext ermöglicht es den Sachbearbeitern, Informationen schneller zu validieren, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und potenzielle Betrugsmuster leichter zu erkennen.

Finanzdienstleistungen

Finanzinstitute können ein umfassendes Bild eines Kunden erstellen, indem sie strukturierte Transaktionsdaten mit unstrukturierten Inhalten wie Kreditanträgen, E-Mails und Support-Chat-Protokollen verknüpfen.

Dieses einheitliche Profil bietet einen tieferen Kontext und ermöglicht eine schnellere und präzisere Betrugserkennung sowie eine genauere Risikobeurteilung.

Patientendienste

Die Aufnahme von Patienten für Spezialmedikamente beinhaltet die Verarbeitung einer großen Menge unstrukturierter Inhalte, von Krankenakten und Laborergebnissen bis hin zu Versicherungsformularen. Diese Dokumente kommen oft als große, gemischte Pakete in einer einzigen digitalen Datei an, was einen umfangreichen manuellen Aufwand erfordert, um die Daten korrekt zu sortieren, zu klassifizieren und einzugeben.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) automatisiert diesen gesamten Frontend-Workflow. Die Technologie verwendet KI, um ein gemischtes Paket zu analysieren, jeden einzelnen darin enthaltenen Dokumenttyp intelligent zu klassifizieren und die Datei dann entsprechend zu trennen. Nach der Trennung extrahiert das System automatisch wichtige Datenpunkte wie Patientennamen, Versicherungsnummern und klinische Details und validiert die Informationen.

Dadurch entfallen die zeitaufwändigen und fehleranfälligen Aufgaben der manuellen Trennung und Dateneingabe. Durch die beschleunigte Erfassung präziser Informationen können Organisationen den Patientenaufnahmeprozess deutlich verkürzen und sicherstellen, dass die Menschen lebenswichtige Medikamente mit weniger Verzögerungen erhalten.

> Mehr zur Fallstudie lesen | Wie Hyland IDP den Patientenaufnahmeprozess beschleunigt hat

Hyland Content Innovation Cloud™

Die vereinheitlichte Content-, Process- und Application-Intelligence-Plattform von Hyland wandelt unstrukturierte Daten in KI-fähige Ressourcen um. Sie liefert den umfassenden Kontext, den KI-Lösungen und -Agenten benötigen, um effektiv zu arbeiten und intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Hyland Enterprise Context Engine: Diese erste Lösung ihrer Art in der Branche bietet eine einheitliche, dynamische Ansicht Ihrer Betriebsabläufe, indem sie Inhalte, Prozesse und Anwendungen verknüpft. Sie dient als lebende Aufzeichnung von Unternehmensaktivitäten, die intelligente Automatisierung und Entscheidungsfindung ermöglichen.

Hyland Cloud Content Repository: Das Open-Source Cloud Content Repository von Hyland ist eine KI-fähige Lösung der nächsten Generation, die für massive Skalierung und Leistung ausgelegt ist. Es verfügt über eine integrierte semantische Suche, die eine tiefere und intelligentere Inhaltsentdeckung ermöglicht.

Hyland IDP: Diese Lösung nutzt fortschrittliche KI, um die Erfassung, Extraktion und Klassifizierung von Dokumenten für eine effiziente Datenverarbeitung zu automatisieren. Sie bietet KI-gestützte agentische Dokumentenverarbeitung, um komplexe Inhalte schnell zu verarbeiten.

> Weiterlesen | Was können Sie mit Hyland IDP tun?

Hyland Knowledge Enrichment: Dieses Tool wandelt rohe, unstrukturierte Inhalte in strukturierte, hochwertige, kontextbezogene Daten für KI-gestützte Automatisierung um. Es reichert Inhalte an, indem es Beziehungen erkennt und Informationen extrahiert, die fortschrittliche KI-Anwendungen unterstützen.

Hyland Knowledge Discovery: Diese KI-gestützte Anwendung für Suche und Informationsentdeckung ermöglicht relevante Geschäftserkenntnisse. Sie verwendet KI-Agenten, um genaue Informationen zu suchen und zu generieren, und beschleunigt so die Entscheidungsfindung.

Hyland Automate: Diese robuste agentenbasierte Automatisierungs- und Orchestrierungslösung bietet alles, was Sie benötigen, um Ihre Prozesse mit KI-Agenten zu automatisieren. Mit einem intuitiven, promptbasierten Designstudio und einfachen Integrationsoptionen können Sie schnell manuelle Aufgaben automatisieren und die operative Effizienz steigern.

Hyland Agent Builder: Dies ist ein Tool für die Konfiguration und das Lebenszyklusmanagement von Agenten zur Implementierung von KI im großen Maßstab. Es ermöglicht Benutzern, spezialisierte KI-Agenten zu erstellen, zu konfigurieren und bereitzustellen, um die menschliche Arbeitskräfte zu ergänzen.