Unstructured Data (Unstrukturierte Daten)
Unstructured Data (unstrukturierte Daten) sind Informationen ohne festes, tabellarisches Schema – z. B. freie Texte, PDFs, E-Mails, Chatverläufe, Notizen oder Dokumente mit wechselndem Layout. Sie lassen sich nicht direkt wie Datenbankfelder filtern, sind aber oft der wertvollste Wissensbestand in Unternehmen (Support, Vertrieb, HR, Legal).
Was bedeutet „unstrukturiert“ konkret?
„Unstrukturiert“ heißt nicht „chaotisch“, sondern: Die Inhalte sind für Menschen gut lesbar, für Maschinen aber schwer eindeutig zu interpretieren. In einer E-Mail steckt z. B. ein Anliegen, eine Kundennummer, ein Datum und eine Dringlichkeit – aber diese Elemente sind nicht zuverlässig an derselben Stelle oder im selben Format. Bei PDFs kommt hinzu, dass Text, Tabellen, Kopf-/Fußzeilen oder Scans gemischt sein können.
Typische Beispiele für unstrukturierte Daten
- Texte: Word-Dokumente, Wikis, Meeting-Notizen, Verträge
- Kommunikation: E-Mails, Slack/Teams-Chats, Tickets, Call-Transkripte
- Dateien: PDFs (auch gescannt), Präsentationen, Anhänge
- Multimodal: Bilder/Scans, Audio (z. B. Sprachnachrichten), Video (mit Transkript)
Wie funktioniert die Verarbeitung unstrukturierter Daten in KI-Projekten?
Damit KI-Systeme unstrukturierte Daten zuverlässig nutzen können, werden sie meist in eine „maschinenfreundliche“ Form überführt. Ein typischer Ablauf sieht so aus:
- 1) Ingestion: Daten einsammeln (z. B. aus Drive, E-Mail, CRM, Ticketsystem; oft via Connectors oder n8n).
- 2) Extraktion: Text aus Dokumenten ziehen (bei Scans häufig via OCR; für komplexe Dokumente via Document AI (Intelligent Document Processing, IDP)).
- 3) Bereinigung & Normalisierung: Duplikate, Signaturen, Boilerplate, Formatmüll entfernen; Metadaten (Quelle, Datum, Autor) ergänzen.
- 4) Chunking: Inhalte in sinnvolle Abschnitte teilen (Chunking (Text-Chunking)) – wichtig für Qualität und Kosten.
- 5) Repräsentation: Abschnitte als Vektoren ablegen (Embeddings) und in einer Vektordatenbank (Vector Database) speichern.
- 6) Nutzung: Bei Fragen passende Textstellen suchen (Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search) und mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) in ein Large Language Model (LLM) geben, z. B. ChatGPT.
Warum sind unstrukturierte Daten so wichtig (und schwierig)?
Der Nutzen ist groß: Unstrukturierte Daten enthalten Kontext, Begründungen, Ausnahmen und „Zwischen-den-Zeilen“-Wissen, das in strukturierten Feldern fehlt. Gleichzeitig sind sie fehleranfällig: Layoutwechsel, Mehrdeutigkeit, fehlende Metadaten und sensible Inhalte (PII) erschweren Automatisierung. Deshalb sind Themen wie Structured Data Extraction (Information Extraction), Human-in-the-Loop (HITL), PII Redaction (PII-Schwärzung) sowie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI in der Praxis entscheidend.
Praxisbeispiele in Automation & LLM-Workflows
- Support-Automation: E-Mails/Tickets klassifizieren, passende Antwortvorschläge generieren und Wissensartikel per RAG (Retrieval-Augmented Generation) zitieren.
- Dokumentenprozesse: Rechnungen/Verträge aus PDFs auslesen, Felder extrahieren und als strukturierte Datensätze ins ERP schreiben.
- Unternehmenssuche: Chat- und Dokumentbestände semantisch durchsuchbar machen (Enterprise Search) statt nur nach Keywords.
Kurz: Unstructured Data ist der Rohstoff vieler KI-Anwendungen – und wird durch Extraktion, Vektorisierung und Retrieval erst wirklich nutzbar für Automatisierung und zuverlässige LLM-Antworten.