Ordnung ins Chaos – Bringing order to chaos

Bei jeder Interaktion zwischen Kund:innen, Mitarbeiter:innen und Parter:innen entstehen neue Inhalte. Diese unstrukturierte Art der Daten liegt Unternehmen in einer Vielzahl von Formaten vor, von Texten und Bildern über Audio und Video bis hin zu Social-Media-Posts. Bis 2027 wird eine die Menge der erstellten und replizierten Daten von bis zu 284 Zettabyte prognostiziert. Und mit ihr steigt auch die Menge der unstrukturierten Daten weiter.

Für wertschöpfungsorientierte Geschäftsmodelle sind unstrukturierte Daten von unschätzbarem Wert: Sie erhalten detaillierte und komplexe Informationen, die strukturierte Daten nicht bieten können. Strukturierte Daten sind bereits in eine bestimmte Form gebracht und für Geschäftsanwender:innen einfach nutzbar.

Allerdings schränken der vordefinierte Zweck und Format ihre Verwendungsmöglichkeiten stark ein. Unstrukturierte Daten hingegen werden in ihrem nativen Format gespeichert. Dadurch können sie einfach und schnell angehäuft werden und bieten einen größeren Pool an Anwendungsmöglichkeiten, da der Zweck der Daten anpassbar ist.

Allerdings erforderten sie bisher intensive Analysen und Interpretationen von Datenspezialisten, um ihren tatsächlichen Mehrwert zu realisieren. Nutzer:innen ohne Spezial-Know-How können unstrukturierte Daten kaum interpretieren. Aber auch IT- und Datenentscheidungsträger stehen weltweit vor der Herausforderung, sinnvoll auf unstrukturierte Daten zuzugreifen, relevante und qualitativ hochwertige Inhalte zu identifizieren und diese sicher sowie regelkonform zu speichern.

Das Potenzial unstrukturierter Daten durch generative KI nutzen

Im Kontext generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschine Learning (ML) erkennen Firmen zunehmend das Potenzial hinter unstrukturierten Daten bewusst. KI und ML ermöglichen es, große Datenmengen automatisch zu verarbeiten sowie zu strukturieren. Während die Diskussion über Big Data und unstrukturierte Daten in der Informations- und Technologiebranche bereits seit über einem Jahrzehnt läuft, haben Fortschritte in der generativen KI es Unternehmen erleichtert, den Wert dieser Daten zu erschließen.

Fortschrittliche intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing; kurz IDP) ermöglicht es, Daten zugänglich und nutzbar zu machen und sicher sowie konform zu speichern. Natural Language Processing (NLP) klassifiziert Dokumente in vordefinierte Kategorien, indem der Inhalt und die Textzusammenhänge erfasst werden. So können die in den Dateien enthalten Informationen exakt extrahiert und zwischen den Dateien Verknüpfungen hergestellt werden. Dies erleichtert es Unternehmen, einen umfassenden Überblick zu behalten, manuelle Aufwände zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und strategische Initiativen voranzutreiben.

Daten müssen digital zugänglich und verfügbar sein

Für den Erfolg von KI-Initiativen sind die Digitalisierung von Unternehmensinformationen sowie eine einheitliche Asset-Strategie entscheidend. Während ein Großteil der Daten bereits digital vorliegt, sind viele Informationen noch in (Alt-)systemen oder analogen Formaten wie Papier oder Film gespeichert. Um alle Daten automatisiert analysieren zu können, müssen diese Informationen bedarfsgerecht digitalisiert und zentral verwaltet werden.

Dies muss allerdings nicht mit einem Mal geschehen: Eine vollumfängliche Digitalisierung ist nicht nur selten zielführend. Mit Lösungen wie „Image on Demand“ können Papierunterlagen schrittweise elektronisch erfasst und die physische mit der digitalen Welt sukzessive miteinander verknüpft werden. Eine durchdachte Digitalstrategie gewährleistet dabei die Dokumenten- und Informationssicherheit und berücksichtigt die sichere Entsorgung von Papierdokumenten.

Um eine einheitliche Asset-Strategie und damit einen nachhaltigen Informationsfluss im Unternehmen erfolgreich umzusetzen, ist außerdem eine robuste IT-Infrastruktur nötig. Diese muss eine nahtlose Integration von Datenquellen und Tools ermöglichen, damit Informationen schnell und präzise verfügbar sind.

Anpassbare Datenmanagement-Tools vereinfachen komplexe Informationsökosysteme

Traditionelle Datenmanagementprozesse sind oft unzureichend, um die Menge dieser Informationen zu bewältigen und effizient zu verarbeiten. Umfassende Software-as-a-Service-Lösungen können helfen, den digitalen Informationslebenszyklus zu steuern. Sie vereinfachen komplexe Informationsökosysteme in Unternehmen, indem sie physische Informationen digitalisieren, Arbeitsabläufe automatisieren und Informationsmanagement-Fähigkeiten verbessern.

Um KI-fähig zu werden, ist eine skalierbare Plattform erforderlich, um unstrukturierte Inhalte zu integrieren und zu verarbeiten, damit sie in bestehende Systeme aufgenommen werden können. Dabei sind IDPs Teil der Lösung, diese Informationen zu extrahieren, zu klassifizieren und nutzbar zu machen. So werden physische und digitale unstrukturierte Informationen in strukturierte, verwertbare Daten umgewandelt, die in integrierten Geschäftsanwendungen sowie als Grundlage für KI-Initiativen verwendet werden können. Vorgefertigten Konnektoren, Arbeitsabläufe und Metadaten-Tagging erleichtern das Suchen, Kategorisieren und Aktivieren von Daten.

Außerdem gilt es darauf zu achten, ein Low-Code-Lösungsdesign zu wählen. Dieses ermöglicht es, benutzerdefinierte automatisierte Arbeitsabläufe intuitiv durch Drag-and-Drop-Funktionen zu erstellen. Dies erleichtert es Organisationen, sich flexibel an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen, verkürzt die Entwicklungszeit, senkt die Kosten und beschleunigt Innovation.

Mit einem entsprechenden Tool können Unternehmen Aufgaben wie die Einarbeitung und Compliance-Prüfungen vereinfachen. Gleichzeitig schafft das Datenmanagement-Tool Freiräume und wertvolle Zeit für Mitarbeiter:innen. Wenn sie von repetitiven Tätigkeiten und der Suche nach den passenden Daten befreit sind, können sie sich noch besser auf kreative Tätigkeiten, Innovation und strategisches Wachstum zu konzentrieren.

Erfahrene Partner innovieren das Informationsmanagement 

Um das volle Potenzial aller Unternehmensdaten auszuschöpfen, können erfahrene Partner eine maßgebliche Unterstützung sein. Sie helfen, die jeweilige Situation konkret zu erfassen und Lösungen bedarfsgerecht umzusetzen. Die Wahl des richtigen Tools macht Assets zugänglich und KI-fähig, automatisiert Workflows und sorgt für die Einhaltung von Audit-Vorschriften.

Die kürzlich erschienene Iron Mountain InSight Digital Experience Platform (DXP) wäre ein solches Tool. Damit verwandelt der Spezialist für Archivierungs- und Digitalisierungslösungen physische und digitale, strukturierte und unstrukturierte Informationen von ungenutztem Potenzial in wertvolle, umsetzbare Leistung.

New content is created with every interaction between customers, employees, and partners. This unstructured data is available to organizations in a variety of formats, from text and images to audio, video, and social media posts. By 2027, the amount of data created and replicated is expected to reach 284 zettabytes. And with it, the amount of unstructured data will continue to grow.

Unstructured data is invaluable to value-added business models, providing detailed and complex information that structured data cannot. Structured data has already been put into a specific form and is easy for business users to work with.

However, its predefined purpose and format severely limit its use. Unstructured data, on the other hand, is stored in its native format. This makes it easy and fast to collect and offers a wider range of applications because the purpose of the data can be customized.

However, it has required intensive analysis and interpretation by data specialists to realize its true value. Unstructured data is difficult for non-specialist users to interpret. But IT and data decision makers around the world also face the challenge of accessing unstructured data in a meaningful way, identifying relevant and high-quality content, and storing it securely and compliantly.

Unlocking the Potential of Unstructured Data with Generative AI

With the advent of generative artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), organizations are increasingly realizing the potential of unstructured data. AI and ML make it possible to automatically process and structure large volumes of data. While the information and technology industry has been discussing big data and unstructured data for more than a decade, advances in generative AI have made it easier for organizations to unlock the value of this data.

Advanced Intelligent Document Processing (IDP) makes data accessible, usable, and stored securely and compliantly. Natural Language Processing (NLP) classifies documents into predefined categories by capturing content and textual context. This allows the information contained in the files to be accurately extracted and links between files to be established. This makes it easier for organizations to maintain visibility, reduce manual effort, increase efficiency, and drive strategic initiatives.

Data Must Be Digitally Accessible and Available

Digitization of enterprise information and a unified asset strategy are critical to the success of AI initiatives. While much data is already available digitally, much information is still stored in (legacy) systems or in analog formats such as paper or film. To be able to automatically analyze all this data, it needs to be digitized and centrally managed.

But this does not have to happen all at once: Complete digitization is not always the best solution. With solutions such as Image on Demand, paper documents can be captured electronically step by step, and the physical and digital worlds can gradually be linked. A well-thought-out digital strategy ensures document and information security and provides for the secure disposal of paper documents.

A robust IT infrastructure is also required to successfully implement a unified asset strategy and ensure a sustainable flow of information across the enterprise. It must enable the seamless integration of data sources and tools so that information is available quickly and accurately.

Customizable Data Management Tools Simplify Complex Information Ecosystems

Traditional data management processes are often inadequate to handle and efficiently process this volume of information. Comprehensive software-as-a-service solutions can help manage the digital information lifecycle. They simplify complex enterprise information ecosystems by digitizing physical information, automating workflows, and improving information management capabilities.

Becoming AI-enabled requires a scalable platform to integrate and process unstructured content so that it can be integrated into existing systems. IDPs are part of the solution to extract this information, classify it, and make it actionable. This transforms physical and digital unstructured information into structured, actionable data that can be used in integrated business applications and as the basis for AI initiatives. Pre-built connectors, workflows, and metadata tagging make it easy to search, categorize, and activate data.

It is also important to choose a low-code solution design. This allows for intuitive drag-and-drop creation of custom automated workflows. This makes it easier for organizations to flexibly adapt to changing business needs, shorten development time, reduce costs, and accelerate innovation.

With the right tool, organizations can simplify tasks such as onboarding and compliance checks. At the same time, the data management tool frees up valuable time for employees. Freed from repetitive tasks and searching for the right data, they can focus on creativity, innovation, and strategic growth.

Expert partners for information management

To realize the full potential of all enterprise data, experienced partners can provide critical support. They can help you understand your specific situation and implement solutions that meet your needs. Choosing the right tool makes assets accessible and AI-enabled, automates workflows, and ensures audit compliance.

The recently released Iron Mountain InSight Digital Experience Platform (DXP) is one such tool. With it, the archiving and digitization solutions specialist transforms physical and digital, structured and unstructured information from untapped potential into valuable, actionable power.