Unstrukturierte Daten werden oft als Quelle für Insights übersehen, obwohl sie dabei helfen können, dass Unternehmen bessere Entscheidungen treffen.

Die Technologien in diesem Bereich entwickeln sich weiter und können uns dabei helfen, in diesen unstrukturierten Daten Erkenntnisse zu finden, seien es Posts auf Instagram, Anrufprotokolle oder Interviewnotizen.

In diesem Blogpost zeigen wir, was unstrukturierte Daten sind, stellen einige Beispiele vor, erklären, was Sie damit machen können und abschließend, warum es eine gute Idee ist, diese mit strukturierten Daten zu kombinieren.

Unstrukturierte Daten definieren

In unserem neuen Guide bringen wir strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen. Wir definieren unstrukturierte Daten so:

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die nicht einfach durchsucht werden können. Es sind mehr Verarbeitungsschritte erforderlich, da die Daten nicht in ordentlichen Bereichen organisiert oder angeordnet sind.

Beispiele von unstrukturierten Daten

Quellen, die wahrscheinlich unstrukturierten Daten enthalten, können sein:

  • Social-Media-Beiträge
  • Fotos
  • Anrufprotokolle von Kundenservicegesprächen
  • Offene Fragebögen
  • Audioaufnahmen

Mit unstrukturierten Daten arbeiten

Eines der besten Dinge an unstrukturierten Daten ist, die schiere Menge, die es davon gibt.

Denken Sie an all die Emails in Ihrem Kundenservicepostfach oder all die Web Chats, die Ihre Kunden mit Ihren Mitarbeitern hatten. Mit den richtigen Tools können Sie Struktur in diese Art von Daten bringen und aus ihnen lernen.

Aber es nicht immer so einfach und anders als bei strukturierten Daten sind die Tools, die für den Prozess benötigt werden, sind noch relativ neu auf dem Markt. Zum Beispiel gibt es Bildanalysesoftware, mit denen Unternehmen ihr Logo in Tausenden Social Media Posts finden können, im Vergleich zu Datenbanken mit Kennnummern noch nicht so lange.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Vor- und Nachteile:

Unstrukturierte Daten: Vor- und Nachteile

Positiv Negativ
Es gibt eine riesige Fülle von diesen Daten und diese befinden sich bereits oft innerhalb des Unternehmens Die Daten sind schwieriger zu analysieren, da spezialisierte Software und manchmal Training für verschiedene Datentypen erforderlich ist
Alle Arten von Daten können analysiert werden, oft auf eine Art und Weise, an die Unternehmen zuvor nicht gedacht haben und mit der Analyse können sie einen Wettbewerbsvorteil erhalten Sie können sich nicht ausschließlich auf unstrukturierte Daten verlassen. Es ist wichtig, einen Blick auf strukturierte Daten zu werfen, um ein ganzheitliches Bild zu erhalten

Alternative Datensätze zusammenbringen

Wir haben uns angesehen, warum unstrukturierte Daten toll sind, aber wir haben noch keinen Blick auf strukturierte Daten geworfen.

Diese Art von Daten, die in ordentlichen, formatierten Paketen erscheinen, sind von Anfang an einfacher zu bearbeiten.

Klicken Sie hier, um mehr über strukturierte Daten zu erfahren oder lesen Sie unseren neuen Guide und erfahren Sie, warum das Kombinieren von strukturierten und unstrukturierten Datensätzen von Vorteil ist.