Unstrukturierte Datenerfassung bezieht sich auf den Prozess der Gewinnung und Verarbeitung von Daten, die nicht in strukturierter Form vorliegen. Im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) handelt es sich dabei um Informationen, die nicht in herkömmlichen Datenbanken oder Tabellen organisiert sind, wie beispielsweise Textdokumente, Bilder, Videos, Sprachaufnahmen oder unstrukturierte Texte aus E-Mails, Social-Media-Beiträgen oder Berichten.
Die Erfassung unstrukturierter Daten ist von zentraler Bedeutung, da ein Großteil der weltweit verfügbaren Informationen in unstrukturierter Form existiert. KI-Systeme wie maschinelles Lernen und Deep Learning können diese Daten mithilfe von Techniken wie Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR) oder Computer Vision analysieren und interpretieren. Durch die Verarbeitung unstrukturierter Daten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die zur Entscheidungsfindung, zur Verbesserung von Prozessen oder zur Entwicklung neuer Dienstleistungen genutzt werden können.
Die Herausforderung bei der unstrukturierten Datenerfassung liegt in der Vielfalt und Komplexität der Daten. So müssen beispielsweise Texte auf ihre Bedeutung hin analysiert, Bilder auf Inhalte untersucht oder Sprachaufnahmen transkribiert werden. Moderne KI-Systeme sind jedoch in der Lage, diese Aufgaben zunehmend effizient und zuverlässig zu übernehmen. Durch den Einsatz solcher Technologien können Unternehmen nicht nur die Datenmenge, sondern auch die Datenqualität steigern und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.