Wussten Sie, dass 80–90 % aller Unternehmensdaten unstrukturiert sind? E-Mails, PDFs, Bilder, Meeting-Notizen — ein riesiger Datenschatz, der bis vor kurzem für AI praktisch unbrauchbar war. Dank moderner Modelle wie Claude Opus 4.6 und GPT-5 ändert sich das gerade grundlegend. Wer den Unterschied zwischen Datentypen versteht, trifft bessere Entscheidungen für AI-Projekte.
| Eigenschaft | 🗄️ Strukturiert | 🔀 Semi-strukturiert | 📄 Unstrukturiert |
|---|---|---|---|
| Format | Tabellen, feste Spalten | Flexibles Schema | Kein Schema |
| Beispiele | SQL-Datenbanken, CSV, Excel | JSON, XML, E-Mails mit Headern | Freitext, Bilder, Videos, Audio |
| Anteil im Unternehmen | 10–20 % | 5–10 % | 80–90 % |
| Klassische Analyse | Einfach (SQL, Pivot) | Mittel (Parser nötig) | Schwer bis unmöglich |
| AI-Analyse | Prognosen, Klassifikation | Extraktion, Kategorisierung | NLP, Computer Vision, Multimodal |
📖 Definition: Strukturierte Daten folgen einem festen Schema mit definierten Feldern und Typen. Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Format und erfordern Interpretation, um Informationen zu extrahieren.
Daten in tabellarischer Form mit klaren Spalten und Datentypen:
Typischer AI-Einsatz: Prognosen, Klassifikation, Anomalie-Erkennung, Clustering
💡 Tipp: Strukturierte Daten sind der einfachste Einstieg in AI. Wenn Ihre Daten bereits in einer sauberen Datenbank liegen, können Sie sofort mit Predictive Analytics starten.
Der Großteil aller Unternehmensdaten hat kein festes Schema:
Typischer AI-Einsatz: Zusammenfassung, Sentiment-Analyse, Informationsextraktion, semantische Suche, Dokumentenklassifikation
Die Fähigkeiten aktueller Modelle (Stand Februar 2026):
| Modell | Strukturiert | Semi-strukturiert | Unstrukturiert | Multimodal |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | ✅ Exzellent | ✅ Exzellent | ✅ Exzellent | ✅ Text, Bilder, Code |
| GPT-5 | ✅ Exzellent | ✅ Exzellent | ✅ Exzellent | ✅ Text, Bilder, Audio, Video |
| Gemini 3.1 | ✅ Sehr gut | ✅ Sehr gut | ✅ Exzellent | ✅ Nativ multimodal |
| Llama 4 | ✅ Sehr gut | ✅ Gut | ✅ Sehr gut | ✅ Text, Bilder |
🏢 Praxis-Beispiel: Eine Versicherung nutzt Claude Opus 4.6, um täglich 2.000 Schadensmeldungen (unstrukturierte PDFs und E-Mails) automatisch zu kategorisieren, Schlüsselinformationen zu extrahieren und in ihr strukturiertes CRM-System zu überführen. Bearbeitungszeit pro Fall: von 25 Minuten auf 3 Minuten.
⚠️ Achtung: Nicht jede Konvertierung lohnt sich. Manchmal ist es effizienter, AI direkt auf unstrukturierte Daten anzusetzen, als diese erst aufwändig in Tabellenform zu bringen.
Konvertieren Sie, wenn:
Nutzen Sie AI direkt, wenn:
Eine bewährte Pipeline für die Aufbereitung von Unternehmensdaten:
| Schritt | Aktion | Tools |
|---|---|---|
| 1️⃣ Inventur | Datenquellen identifizieren und katalogisieren | Data Catalog, Spreadsheet |
| 2️⃣ Extraktion | Daten aus Quellsystemen exportieren | APIs, ETL-Tools, Python |
| 3️⃣ Bereinigung | Duplikate, Fehler, Lücken beheben | OpenRefine, Pandas, dbt |
| 4️⃣ Transformation | Formate vereinheitlichen, Anreichern | Python, Power Query, SQL |
| 5️⃣ Validierung | Qualitätsprüfung gegen definierte Standards | Great Expectations, eigene Scripts |
🔑 Merke: Die Datenaufbereitung ist keine einmalige Aufgabe, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Automatisieren Sie so viel wie möglich — das spart bei jedem AI-Projekt erneut Zeit.
🎯 Übung: Erstellen Sie eine Inventur Ihrer wichtigsten Datenquellen. Kategorisieren Sie jede Quelle als strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert — und notieren Sie, welche AI-Anwendungsfälle damit möglich wären.
Nächste Lektion: Bias in AI-Systemen erkennen — und warum kein Modell neutral ist.