Unstrukturiertes

Unstrukturiertes ist ein Begriff der Informationsverarbeitung und bezeichnet Daten, die keinem festen Schema oder Modell folgen. In der Praxis umfasst es Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte sowie Mischformen, die sich nicht einfach in Tabellen oder vordefinierte Felder pressen lassen.

Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die in klar definierten Feldern vorliegen, und zu semi-strukturierten Formaten wie XML oder JSON, die eine Teilstruktur besitzen, fehlen bei Unstrukturiertem konsistente Metadaten und Schema. Dadurch ist die Form der Informationen heterogen und oft schwer direkt nutzbar.

Typische Beispiele sind Textdokumente, E-Mails, Chats, Social-Media-Beiträge, Multimediainhalte sowie Webseiteninhalte. Trotz fehlender schemaorientierter Struktur enthalten solche Daten oft Bedeutungen, Muster oder Konzepte, die für Analysen genutzt werden können.

Die Analyse unstrukturierter Daten erfordert fortgeschrittene Verfahren wie Natural Language Processing, Computer Vision, Spracherkennung oder maschinelles Lernen. Methoden umfassen Text Mining, Named-Entity-Recognition, Embeddings und Themenerkennung, die semantische Beziehungen auch ohne vorgegebenes Schema erschließen.

Anwendungsfelder finden sich in Kundenservice, Wissensmanagement, Compliance, Risiko- und Betrugserkennung sowie in der Entscheidungsunterstützung. Wichtige Herausforderungen betreffen Speicherung, Indizierung, Suche und Qualitätssicherung; zudem sind Skalierbarkeit, Transparenz und Nachvollziehbarkeit oft schwierig, weshalb Metadaten, Governance und Provenance eine zentrale Rolle spielen.