Zusammenfassung
- Unstrukturierte Daten bleiben oft in Silos oder inkonsistenten Formaten gefangen, was die Effizienz, die Entscheidungsfindung und die KI-Bereitschaft einschränkt.
- Hyland Knowledge Enrichment verwandelt unstrukturierte Daten in verwertbare Erkenntnisse – durch Tools wie Extraktion, Metadaten-Tagging und Named Entity Recognition –, um die Bereitschaft von Inhalten für KI und Automatisierung zu gewährleisten.
- Verbessern Sie die Datenqualität, Entscheidungsfindung und betriebliche Skalierbarkeit mit Knowledge Enrichment und statten Sie Data Engineers mit Tools aus, um die Datenqualität zu verbessern, App-Entwicklern die Beschleunigung der Entwicklung und Verbesserung der App-Funktionalität zu ermöglichen und Lösungsentwickler in die Lage zu versetzen, Innovationen und ganzheitliche Lösungen zu entwickeln.
Unstrukturierte Daten sind überall: E-Mails, Verträge, Berichte, Kundeninteraktionen, gescannte Dokumente und vieles mehr. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die sich gut in Datenbanken einfügen lassen, sind unstrukturierte Inhalte sehr variabel, was es schwierig macht, sie zu organisieren, zu analysieren und in Geschäftsprozesse zu integrieren.
Das schiere Volumen ist erschütternd: 80 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert und auf mehrere Systeme verteilt – im Durchschnitt 21 verschiedene Repositories innerhalb eines Unternehmens, laut einer von Hyland in Auftrag gegebenen Forrester-Studie.
Diese Fragmentierung kritischer Inhalte über Repositories hinweg führt zu erheblichen Herausforderungen, darunter:
- Ineffizienter Zugriff: Wertvolle Informationen sind in Silos gefangen, was es schwierig macht, sie zu finden und effektiv zu nutzen.
- Inkonsistente Formate: Die Dokumente liegen in einer Vielzahl von Dateitypen und Layouts vor, deren Normalisierung einen hohen Aufwand erfordert.
- Probleme mit der Datenqualität: Doppelte oder veraltete oder unvollständige Daten behindern die Entscheidungsfindung und Automatisierung.
- KI- und Automatisierungsbarrieren: KI-Modelle benötigen strukturierte, saubere Eingaben, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, doch die meisten unstrukturierten Daten sind verrauscht und nicht für die KI-Nutzung vorbereitet.
Trotz dieser Herausforderungen bergen unstrukturierte Daten ein enormes Potenzial. Wenn sie korrekt verarbeitet werden, werden sie zu einer Goldgrube an Erkenntnissen, die die KI-gesteuerte Entscheidungsfindung, Automatisierung und Lösungsentwicklung vorantreiben.
Der Schlüssel zur Erschließung des Potenzials unstrukturierter Daten: Knowledge Enrichment.
Was ist Hyland Knowledge Enrichment?
Knowledge Enrichment ist die API-gesteuerte Lösung von Hyland, die rohe, unstrukturierte Inhalte in aussagekräftige, strukturierte Daten umwandelt, die für KI, Automatisierung, Analysen und Lösungserstellung sofort einsetzbar sind. Dies umfasst die Extraktion von Schlüsselentitäten, die Anwendung von Metadaten, die Verknüpfung von Kontextinformationen und die Sicherstellung dessen, dass Inhalte von Anfang an maschinenlesbar und umsetzbar sind.
Knowledge Enrichment besteht aus zwei Hauptkomponenten:
- Data Curation konzentriert sich auf die Strukturierung und Normalisierung unstrukturierter Daten, damit sie sauber und nutzbar sind. Dieser Prozess wird von Hyland Document Filters unterstützt, einem Tool für Inspektion, Extraktion und Transformation, das die Strukturierung von Daten aus über 600 Dateiformaten ermöglicht, während der Kontext des Originaldokuments erhalten bleibt.
- Context Enrichment verbessert unstrukturierte Daten, indem es sie mit relevanten Kontextinformationen verknüpft, was die Durchsuchbarkeit, die KI-Verarbeitung und die Entscheidungsfindung verbessert.
Wie verändert Knowledge Enrichment Ihre Arbeitsweise?
Anstatt sich auf mehrere Nachbearbeitungsschritte zu verlassen, um Daten zu bereinigen und zu strukturieren, bettet Knowledge Enrichment Intelligenz frühzeitig in den Workflow ein und stellt sicher, dass Inhalte für nachgelagerte Anwendungen optimiert werden, sobald sie aufgenommen werden.
So funktioniert Knowledge Enrichment: Eine semitechnische Übersicht
Die Knowledge Enrichment API basiert auf einer Kombination aus robusten Technologien und Automatisierungsfunktionen, die eine qualitativ hochwertige Ausgabe strukturierter Daten gewährleisten:
Datenkuration mit bewährten Tools
Document Filters extrahiert, normalisiert und strukturiert Inhalte aus über 600 Dateiformaten und sorgt so für saubere und einheitliche Daten, die für nachgelagerte Anwendungen bereit sind, während die logische Struktur des Dokuments beibehalten wird. Auf diese Weise können Unternehmen Daten aus verschiedenen Dokumenttypen nahtlos integrieren, ohne dass ihre ursprüngliche Bedeutung oder Absicht verlorengeht.
Automatisiertes Metadaten-Tagging
Automatisiertes Metadaten-Tagging analysiert Bilder, um Schlüsselelemente wie Objekte, Szenen und Text zu identifizieren, und generiert dann Metadaten, um die Durchsuchbarkeit und Genauigkeit des KI-Modells zu verbessern. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, Bilder effizienter zu kategorisieren und abzurufen und so die Zugänglichkeit und Relevanz von Inhalten zu verbessern.
Datennormalisierung und -strukturierung
Durch die Umwandlung von unstrukturiertem Text in standardisierte Formate bereitet Knowledge Enrichment Inhalte für maschinelles Lernen, Analysen und Automatisierungsworkflows vor. Dieser Prozess umfasst Deduplizierung, Formatstandardisierung und intelligente Content-Segmentierung.
Named Entity Recognition (NER)
Die NER-Technologie identifiziert wesentliche Entitäten wie Personen, Organisationen und Standorte aus Dokumenten und weist ihnen eine kontextuelle Bedeutung zu. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Kategorisierung zu rationalisieren und intelligente Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Durch die Automatisierung dieser Prozesse kann Knowledge Enrichment:
- die Abhängigkeit von manueller Datenaufbereitung reduzieren
- die Datenkonsistenz verbessern
- die Time-to-Insight für KI- und Analyseanwendungen verkürzen
Vorteile von Knowledge Enrichment
Von der Umwandlung unstrukturierter Inhalte in verwertbare Erkenntnisse bis hin zur Optimierung der KI-Leistung und -Skalierbarkeit: Knowledge Enrichment strafft Arbeitsabläufe und verbessert die betriebliche Effizienz. Sehen wir uns die wichtigsten Vorteile der Lösung an, einschließlich ihrer Auswirkungen auf die Datenqualität, die Kostensenkung und die Entscheidungsfindung.
Macht unstrukturierte Daten verwertbar
Durch die Anreicherung von Daten zum Zeitpunkt der Aufnahme verwandelt Knowledge Enrichment Rohdokumente in strukturierte, KI-bereite Inhalte. Dadurch entfallen kosten- und zeitintensive Vorverarbeitungsschritte. Indem die Datenorganisation und -indizierung verbessert wird, trägt Knowledge Enrichment außerdem zur Zugänglichkeit bei, sodass Unternehmen relevante Informationen schnell finden und rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können. Dies stellt sicher, dass kritische Erkenntnisse leicht verfügbar sind, und reduziert Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung bei gleichzeitiger Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
Verbessert die Leistung von KI und Analysen
Saubere, strukturierte Daten führen zu:
- verbesserten KI-Vorhersagen
- besserer Entscheidungsfindung
- kürzeren Verarbeitungszeiten
Unternehmen können sich darauf verlassen, dass ihre Erkenntnisse auf qualitativ hochwertigem Input basieren.
Reduziert die Betriebskosten
Durch die Einbettung von Enrichment in den Content-Workflow reduzieren Unternehmen den Aufwand für die manuelle Datenverarbeitung. Dadurch werden Ressourcen freigesetzt und die Effizienz in Teams und Arbeitsabläufen verbessert.
Verbessert die Skalierbarkeit
Da Unternehmen mit größeren Mengen an Inhalten umgehen, stellt Knowledge Enrichment sicher, dass sie mehr Daten ohne zusätzliche Komplexität verarbeiten können, was ein nahtloses Wachstum ermöglicht.
Verbessert die Datenqualität
Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage für eine effektive Entscheidungsfindung und KI-gestützte Erkenntnisse.
Knowledge Enrichment verbessert die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten, indem es unstrukturierte Inhalte strukturiert, Metadaten anwendet und sinnvolle Beziehungen zwischen unterschiedlichen Informationen herstellt. Dies gewährleistet, dass Unternehmen mit den zuverlässigsten und relevantesten Daten arbeiten, reduziert Fehler und verbessert die allgemeine betriebliche Effektivität.
Leider ist eine schlechte Content-Hygiene – wie veraltete, nicht vertrauenswürdige oder doppelte Informationen – eine allzu häufige Herausforderung. 62 % ergreifen Maßnahmen, um ihre Inhalte anzureichern oder zu verbessern, damit sie besser für Content Intelligence geeignet sind. 52 % geben jedoch an, dass die meisten ihrer Inhalte nicht KI-bereit sind.
— Der Aufstieg der Content Intelligence: Eine neue Ära der Innovation im ECM, Forrester, 2025
Anwendungen von Knowledge Enrichment in der Praxis
Von der Verbesserung der Auffindbarkeit von Produkten über die Rationalisierung der Schadensabwicklung bis hin zur Strukturierung von Patientenakten: Knowledge Enrichment versetzt Unternehmen in die Lage, bessere Ergebnisse zu erzielen und nahtlos zu skalieren. Sehen wir uns einige Anwendungen in der Praxis an, die den Wert des Knowledge Enrichment bei der Lösung komplexer Datenherausforderungen verdeutlichen.
Einzelhandel: Automatisierung der Metadatengenerierung
Ein großes Einzelhandelsunternehmen benötigte eine Lösung, um die Generierung von Metadaten zu automatisieren und benannte Entitäten in Produktkatalogen zu identifizieren. Knowledge Enrichment wandte einheitliches Metadaten-Tagging an und erstellte kontextualisierte Beschreibungen. Dies ermöglichte genauere Daten über die Dokumente und eine effizientere Suche in natürlicher Sprache sowie verbesserte Empfehlungs-Engines.
So half Knowledge Enrichment:
- Data Curation extrahierte und strukturierte Produktdetails über verschiedene Dokumentenformate hinweg.
- Context Enrichment identifizierte Schlüsselattribute wie Marken, Spezifikationen und Kategorien.
- Automatisiertes Metadaten-Tagging optimierte die Suchgenauigkeit und Auffindbarkeit von Produkten.
Diese Verbesserungen führten zu zuverlässigeren Produktdaten, einer verbesserten Suchrelevanz und einer besseren Personalisierung der Empfehlungen.
21
die durchschnittliche Anzahl der Content-Repositories in Unternehmen
65 %
der Anteil derer, die angeben, dass unstrukturierte Daten eine weitgehend ungenutzte Chance in ihrem Unternehmen sind
89 %
der Anteil der Unternehmen, die den Einsatz von KI für Content Intelligence nicht maximieren
– Der Aufstieg der Content Intelligence: Eine neue Ära der Innovation im ECM, Forrester, 2025
Versicherungswesen: Verbesserte Schadensabwicklung
Stellen Sie sich eine Versicherungsgesellschaft vor, die täglich Tausende von Schadensmeldungen bearbeitet. Traditionell enthalten diese Meldungen eine Mischung aus strukturierten Formularen und zugehörigen Dokumenten wie medizinischen Berichten und Fotos. Ohne Knowledge Enrichment würde die Schadensabwicklung umfangreiche manuelle Eingriffe, unnötig langsame Genehmigungen und höhere Betriebskosten erfordern.
Das leistet die Implementierung von Knowledge Enrichment:
- Data Curation extrahiert und strukturiert Inhalte aus verschiedenen Dateitypen unter Beibehaltung des Dokumentkontexts (z. B. Elemente einer Schadensmeldung, wie beispielsweise Fotos, Dokumente, E-Mails usw.).
- Context Enrichment identifiziert wichtige Entitäten wie Anspruchsberechtigte, medizinische Leistungserbringer und Fahrzeugdetails und verknüpft sie mit relevanten Policen- und Schadendaten.
- Die Bildanalyse erkennt wichtige Aspekte der eingereichten Bilder, wie z. B. Fahrzeugmarke und -modell, Ausmaß des Schadens und mögliche Unstimmigkeiten, und hilft so bei der Betrugserkennung und der Validierung von Ansprüchen auf Versicherungsleistungen.
Die Anwendung von Knowledge Enrichment führt zu einer schnelleren Schadensabwicklung, einem geringeren manuellen Arbeitsaufwand und einer verbesserten Genauigkeit bei der Betrugserkennung.
Gesundheitswesen: Strukturierung von Patientenakten für bessere Einblicke
Gesundheitsdienstleister haben es mit riesigen Mengen unstrukturierter Patientendaten zu tun, darunter Arztbriefe, Krankenakten, Rezepte und Testergebnisse. Das manuelle Extrahieren aussagekräftiger Informationen aus diesen Datensätzen ist zeitaufwändig und fehleranfällig.
Das leistet die Implementierung von Knowledge Enrichment:
- Context Enrichment extrahiert wichtige Details wie Diagnosen, Medikamente, Allergien und Testergebnisse aus verschiedenen medizinischen Dokumenten.
- Data Curation strukturiert Patientendaten in standardisierte Formate und gewährleistet so die Interoperabilität zwischen elektronischen Patientenaktensystemen (EHR).
- Knowledge Enrichment verbessert die Entscheidungsfindung, indem kritische Patienteninformationen für KI-gesteuerte Analysen, prädiktive Modellierung und klinische Entscheidungsunterstützung leicht verfügbar gemacht werden.
Durch die Umwandlung unstrukturierter Patientenakten in strukturierte, verwertbare Daten können Gesundheitsdienstleister die betriebliche Effizienz verbessern, bessere Patientenergebnisse unterstützen und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen optimieren.
Warum Sie sich für Hyland Knowledge Enrichment entscheiden sollten
Hyland verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in den Bereichen Dokumentenverarbeitung und Content Intelligence und ist damit einzigartig positioniert, um qualitativ hochwertige Lösungen für die Datenpflege und Content Enrichment zu liefern. Das gewährleistet unser Ansatz:
- Die Daten sind von Anfang an strukturiert und KI-bereit.
- Workflows sind optimiert und skalierbar für zukünftiges Wachstum.
- KI-gesteuerte Erkenntnisse sind schneller, genauer und kostengünstiger.
- Document Filters bietet beispiellose Unterstützung für mehr als 600 Dateiformate und stellt sicher, dass die Datenpflege nahtlos über eine breite Palette von Dokumenttypen hinweg funktioniert, während der Kontext erhalten bleibt.
Mit Hyland Knowledge Enrichment verschaffen sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und verwandeln unstrukturierte Daten in ein strategisches Asset, das eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglicht und die Innovation fördert.
