«Unstrukturierte Daten sind nur schwer analysierbar». Diese Aussage ist veraltet und nicht wahr. Dank moderner Technologien lassen sich sowohl Bilder, Texte, Audio- als auch Videoaufnahmen elektronisch verarbeiten und analysieren. Auch in der Schweiz fangen Unternehmen an, ihre unstrukturierten Daten produktiv einzusetzen. Hast du Daten in deinem Unternehmen Daten, die du gerne nutzen würden? Dieser Beitrag zeigt dir einige mögliche Anwendungsfälle von unstrukturierten Daten.
Unstrukturierte Daten lassen sich nicht sinnvoll als Tabelle darstellen
Ein Bild wird als Zahlenwert in drei Farbkanälen aufgenommen, bearbeitet, verschickt und gespeichert, aber der relevante Inhalt bleibt so verborgen: Das Bild vom letzten Familienfest, ein Schadensfoto vom Verkehrsunfall vergangene Woche, oder Ferienerinnerungen – ein Mensch wird diese Bilder nicht nach ähnlicher Verteilung von roten, grünen und blauen Farbwerten gruppieren, sondern nach den gleichen abgebildeten Personen, Objekten, Destinationen und Stimmungen.
Gleiches gilt bei einem Text: Ein Text ist eine Aneinanderreihung von Buchstaben und Wörtern – aber die Ähnlichkeit von Pöstler und Briefträger erkennt nur ein System, das den Zusammenhang von Wörtern im Kontext erkennen kann. Nur so lässt sich unterscheiden, ob mit Bank nun ein Geldinstitut oder ein Sitzplatz gemeint ist.
Die Forschung hat in den vergangenen zehn Jahren gewaltige Fortschritte auf dem Gebiet der unstrukturierten Daten gemacht
Die Verfügbarkeit von leistungsstarken Grafikprozessoren hat einen Boom im Deep Learning ausgelöst. Basierend auf riesigen Datenbeständen und mit grossem Rechenaufwand haben Amazon, Facebook, Google, Microsoft und andere grosse Technologiekonzerne, komplexe neuronale Netzwerke entworfen und trainiert. Diese können beispielsweise komplexe Sätze verstehen und übersetzen oder eine sinnvolle Antwort auf Fragen geben. Bei der Objekterkennung von Bildern erreichen diese Systeme heute regelmässig höhere Genauigkeit, als Menschen. Ausserdem können diese Systeme Objekte sehr feingranular erkennen und auch den Gesamteindruck einer Szenerie verstehen. Auf Eingabetexte können diese Systeme mittlerweile so natürlich reagieren, dass die Antworten kaum mehr von Antworten eines Menschen unterschieden werden können.
Immer mehr mächtige KI-Modelle werden durch die Community zugänglich gemacht.
KI-Modelle ermöglichen, bestehende Modelle auf einem sehr hohen Niveau auf Anwendungsfälle anzupassen, z.B.:
- Emails automatisch der richtigen Person zuordnen
- Inhalte aus Emails extrahieren und automatisch einen Entwurf einer Offerte erstellen
- Gescannte Dokumente von Kunden automatisch in Geschäftsprozesse einbeziehen und durchsuchbar machen
- Telefongespräche im Service Center automatisch transkribieren, zusammenfassen und im Kundenmanagement-System (CRM) speichern
- Die Stimmungslage eines Kommentars auf Social Media automatisch erkennen, um bei Bedarf entsprechend darauf zu reagieren
- Vor Abschluss einer Versicherung Bilder eines Autos automatisch auf Vorschäden untersuchen
- Die benötigte Versicherungssumme für eine Hausratversicherung automatisch anhand von Bildern der Einrichtung vorschlagen
Dies sind nur einige Beispiele von unzähligen Anwendungsmöglichkeiten.
Unstrukturierte Daten lassen sich analysieren und bringen einen Mehrwert
Hast du einen Schatz an unstrukturierten Daten in Form von Texten, Bildern oder Tonaufnahmen in deinem Unternehmen und dir fehlen die Arbeitskräfte diese zu analysieren? Oder denkst du, dass deine Arbeitskräfte zu lange mit dem Analysieren oder Erstellen unstrukturierter Daten beschäftigt sind? Dann kannst du von den Fortschritten der künstlichen Intelligenz profitieren. Definiere konkrete Fragestellungen und Anwendungen, die du mit deinen unstrukturierten Daten beantworten und umsetzen willst. Dein Data Science Team kann dann an die Arbeit gehen und mittels Experimenten die richtigen Technologien und Modelle evaluieren.
