6 Die meisten Unternehmensdaten wurden nie für KI erstellt. Verträge kommen als gescannte PDFs. Inspektionen vor Ort liefern Smartphone-Fotos. Kundengespräche erzeugen Audioaufnahmen. Sicherheitssysteme produzieren fortlaufend Videostreams. Unternehmen haben jahrzehntelang Systeme rund um strukturierte Daten aufgebaut, doch der Großteil der Informationen, aus denen KI lernen kann, liegt in Formaten ohne vordefinierte Struktur vor. Um diese Informationen so aufzubereiten, dass KI-Systeme sie durchsuchen, verstehen und nutzen können, braucht es eine Reihe von Verarbeitungstechniken für Text, Bilder, Audio, Video und PDFs. Zudem braucht es eine Infrastruktur, die über den gesamten Datenlebenszyklus sehr unterschiedliche Anforderungen an Leistung, Kapazität und Governance bewältigen kann. Dieser Leitfaden erklärt die zentralen Techniken der KI-gestützten Verarbeitung unstrukturierter Daten, wie sie sich je nach Datentyp unterscheiden und was Plattformteams beachten sollten, wenn sie diese Workloads im großen Maßstab unterstützen. Was ist KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten? KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten bezeichnet die Umwandlung roher Inhalte in maschinenlesbare Darstellungen, die KI-Systeme analysieren und für Aktionen nutzen können. Die Quelldaten können umfassen: Dokumente PDFs Bilder Audioaufnahmen Videodateien E-Mails und Chatprotokolle Bevor ein Modell aus diesen Quellen Erkenntnisse gewinnen kann, müssen die Informationen extrahiert, organisiert, angereichert und indiziert werden. Der genaue Workflow variiert je nach Datentyp, doch die meisten Pipelines kombinieren: Textextraktion Optische Zeichenerkennung (OCR) Transkription Objekterkennung Inhaltsklassifizierung Erzeugung von Embeddings Anreicherung mit Metadaten Indizierung und Retrieval Das Ergebnis sind Inhalte, die Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Zusammenfassungen, Analysen und KI-gestützte Automatisierung unterstützen können. Warum unstrukturierte Daten eine andere Herausforderung sind Unternehmen verwalten strukturierte Daten seit Langem in Datenbanken und Data Warehouses. Unstrukturierte Daten bringen andere Anforderungen mit sich. Das Volumen wächst schnell Branchenschätzungen zufolge sind 80 bis 90 % der neu erzeugten Unternehmensdaten unstrukturiert. Hochauflösende Bilder, Audioaufnahmen und Videoarchive können in relativ kurzer Zeit von Terabytes auf Petabytes anwachsen. Verarbeitungspipelines müssen skalieren können, ohne dass die Infrastruktur ständig erweitert werden muss. Die Zugriffsmuster unterscheiden sich stark Unterschiedliche KI-Workloads greifen auf unterschiedliche Weise auf Daten zu. Ein Modelltrainingsjob liest große Datensätze womöglich stundenlang sequenziell. Eine RAG-Anwendung ruft vielleicht in Millisekunden eine Handvoll kleiner Objekte ab. Ein Compliance-Audit muss womöglich eine einzelne Datei abrufen, die seit Jahren archiviert ist. Um alle drei Workloads effizient zu unterstützen, braucht es mehr als reine Kapazität. Governance reicht über die Datei selbst hinaus Unternehmen müssen zunehmend nachvollziehen können, wie Inhalte verarbeitet wurden, welche Modelle sie berührt haben und wie abgeleitete Ergebnisse entstanden sind. Das bedeutet, Folgendes zu erfassen: Quelldateien Metadaten Embeddings Transkripte Verarbeitungsverlauf Aufbewahrungsrichtlinien Mit zunehmender Verbreitung von KI werden Governance-Anforderungen oft ebenso wichtig wie Leistungsanforderungen. Die zentralen Phasen der KI-gestützten Verarbeitung unstrukturierter Daten Die Techniken unterscheiden sich zwar je nach Modalität, doch die meisten Pipelines folgen einem gemeinsamen Muster. 1. Extraktion von Inhalten Im ersten Schritt werden Informationen zugänglich gemacht. Bei Textdokumenten kann das bedeuten, Text aus einem nativen PDF zu extrahieren. Gescannte Dokumente erfordern womöglich OCR. Audioaufnahmen müssen transkribiert werden. Bei Videos sind oft sowohl visuelle als auch akustische Extraktion nötig. Ziel ist es, rohe Inhalte in Formate umzuwandeln, die nachgelagerte Systeme verarbeiten können. 2. Strukturierung von Inhalten Sobald Informationen extrahiert sind, müssen sie organisiert werden. Ein Dokument enthält Überschriften, Absätze, Tabellen und Abbildungen. Ein Gespräch enthält Sprecher und Zeitstempel. Ein Video enthält Szenen und Ereignisse. Die Strukturierung bewahrt diese Beziehungen, damit KI-Systeme Inhalte genauer interpretieren können. 3. Anreicherung Anschließend werden die Daten um zusätzlichen Kontext ergänzt. Beispiele sind: Extraktion von Entitäten Inhaltsklassifizierung Objekterkennung Sprechererkennung Stimmungsanalyse Themenkennzeichnung Diese Metadaten verbessern die Suchqualität und die Leistung nachgelagerter KI. 4. Erzeugung von Embeddings Moderne KI-Anwendungen stellen Inhalte oft als Vektoren dar. Embeddings erfassen die semantische Bedeutung und ermöglichen es Systemen, verwandte Inhalte zu finden, auch wenn genaue Schlüsselwörter fehlen. Text, Bilder, Audio und Video lassen sich alle in Embeddings umwandeln. 5. Indizierung und Retrieval Im letzten Schritt werden Inhalte durchsuchbar gemacht. Indizes verbinden Quelldaten, Metadaten und Embeddings, damit Anwendungen relevante Informationen schnell abrufen können. Diese Phase ist besonders wichtig für RAG, Unternehmenssuche, KI-Agenten und Empfehlungssysteme. Techniken der Textverarbeitung Text bleibt eine der häufigsten Formen von Unternehmensinformationen. Verträge, Richtlinien, technische Dokumentation, Berichte und E-Mails müssen alle verarbeitet werden, bevor KI-Systeme sie wirksam nutzen können. OCR und Textextraktion Bei nativen digitalen Dokumenten lässt sich Text oft direkt extrahieren. Gescannte Dokumente und Bilder erfordern OCR, um visuell dargestellten Text in maschinenlesbare Inhalte umzuwandeln. Moderne OCR-Systeme können zudem Dokumentstruktur, Tabellen und Formularfelder erkennen. Layoutanalyse Dokumente enthalten wichtige Strukturinformationen, die bei einer reinen Textextraktion verloren gehen können. Die Layoutanalyse erkennt: Titel Überschriften Absätze Tabellen Bildunterschriften Fußnoten Wer diese Struktur bewahrt, verbessert nachgelagertes Retrieval und Zusammenfassungen. Chunking Große Dokumente überschreiten oft die Kontextgrenzen von Modellen. Chunking teilt Inhalte in kleinere Abschnitte auf, die sich effizient verarbeiten lassen und dabei ihre Bedeutung behalten. Je nach Retrieval-Anforderungen nutzen Unternehmen in der Regel Chunking-Strategien mit fester Größe, auf Satzbasis oder semantisch. Text-Embeddings Text-Embeddings wandeln Textabschnitte in Vektordarstellungen um. Diese Vektoren treiben semantische Suche, Dokumentenabruf, Ranking-Systeme und RAG-Anwendungen an. Techniken der Bildverarbeitung Bilder bringen Herausforderungen mit sich, die es bei textbasierten Inhalten nicht gibt. KI-Systeme müssen zunächst verstehen, was auf einem Bild zu sehen ist, bevor diese Informationen indiziert oder analysiert werden können. Vorverarbeitung von Bildern Die Vorverarbeitung bereitet Bilder für die Analyse vor, etwa durch: Größenanpassung Normalisierung Qualitätsbewertung Deduplizierung Eine einheitliche Vorverarbeitung verbessert die Modellgenauigkeit und verringert Inferenzfehler. Objekterkennung Die Objekterkennung identifiziert bestimmte Gegenstände in einem Bild und bestimmt ihre Position. Typische Anwendungsfälle sind: Inspektion in der Fertigung Medizinische Bildgebung Sicherheitsüberwachung Analysen im Einzelhandel Bildsegmentierung Die Segmentierung liefert detailliertere Informationen, indem sie die genauen Grenzen von Objekten oder Bereichen bestimmt. Das ist besonders wertvoll, wenn präzise Messungen oder Klassifizierungen erforderlich sind. Bild-Embeddings Bild-Embeddings ermöglichen Ähnlichkeitssuche und multimodales Retrieval. So können Benutzer beispielsweise nach visuell ähnlichen Bildern suchen oder Bilder mit Abfragen in natürlicher Sprache finden. Techniken der Audioverarbeitung Audiodaten enthalten wertvolle Informationen, doch die meisten KI-Systeme benötigen sie in strukturierten Formaten, bevor sie nutzbar sind. Spracherkennung Die Spracherkennung wandelt gesprochene Sprache in Texttranskripte um. Unternehmen nutzen Transkription für: Analysen im Kundenservice Besprechungszusammenfassungen Compliance-Überwachung Klinische Dokumentation Sprecherdiarisierung Die Diarisierung erkennt, wer wann spricht. So werden aus rohen Gesprächen strukturierte Datensätze, die Analysen und Workflow-Automatisierung unterstützen können. Audio-Embeddings Audio-Embeddings erfassen die Eigenschaften von Sprache und Klang. Sie unterstützen Anwendungsfälle wie Ähnlichkeitssuche, Anomalieerkennung, Audioklassifizierung und multimodales Retrieval. Techniken der Videoverarbeitung Video vereint visuelle Informationen, Audio und zeitlichen Kontext. Daher ist es oft die ressourcenintensivste Form der Verarbeitung unstrukturierter Daten. Szenen- und Shot-Erkennung Videos werden vor der weiteren Analyse in der Regel in logische Segmente unterteilt. Wer lange Aufnahmen in Szenen aufteilt, verbessert die Verarbeitungseffizienz und verringert den Indizierungsaufwand. Extraktion von Keyframes Statt jedes Einzelbild zu analysieren, ermitteln Systeme repräsentative Bilder, die eine Szene zusammenfassen. Das senkt den Rechenaufwand erheblich und bewahrt zugleich wichtige visuelle Informationen. Videoverständnis und Embeddings Moderne KI-Systeme können Embeddings für Clips, Szenen oder ganze Videos erzeugen. Diese Embeddings unterstützen: Videosuche Auffinden von Inhalten Untersuchung von Vorfällen Multimodale KI-Anwendungen PDFs: mehrere Verarbeitungstechniken kombinieren PDFs sind in Unternehmensumgebungen oft die komplexesten Dokumente, weil sie mehrere Arten von Inhalten in einer einzigen Datei enthalten können. Ein PDF kann enthalten: Digitalen Text Gescannte Seiten Tabellen Bilder Diagramme Eingebettete Medien Die Verarbeitung solcher Dokumente erfordert oft mehrere Techniken im Zusammenspiel. Ein einzelner PDF-Workflow kann OCR, Layoutanalyse, Tabellenextraktion, Bildverarbeitung, Anreicherung mit Metadaten und Erzeugung von Embeddings kombinieren, bevor das Dokument für das Retrieval bereit ist. Das ist ein Grund, warum PDFs ein grundlegender Anwendungsfall für KI-Initiativen in Unternehmen bleiben. Infrastrukturaspekte der KI-gestützten Verarbeitung unstrukturierter Daten Die Verarbeitungstechniken selbst sind nur ein Teil der Herausforderung. Unternehmen müssen auch die Infrastrukturanforderungen erfüllen, die diese Techniken mit sich bringen. Unterschiedliche Workloads erfordern unterschiedliche Leistungsprofile Ein Vektorindex, der eine KI-Anwendung bedient, hat ganz andere Anforderungen als ein Langzeitarchiv mit den ursprünglichen Quelldateien. Dieselbe Umgebung muss womöglich Folgendes unterstützen: Batch-Verarbeitung mit hohem Durchsatz Retrieval mit geringer Latenz Langzeitaufbewahrung Compliance-gesteuerten Zugriff Werden alle Daten gleich behandelt, führt das oft zu unnötigen Kosten oder geringerer Leistung. Abgeleitete Daten wachsen schnell Viele Unternehmen konzentrieren sich auf Quelldateien, unterschätzen aber die Menge abgeleiteter Daten, die bei der Verarbeitung entstehen. Beispiele sind: Transkripte Metadaten Embeddings Suchindizes Verarbeitungsprotokolle Lineage-Datensätze In großen KI-Bereitstellungen können diese Artefakte selbst zu erheblichen Workloads werden. Governance sollte in die Plattform integriert sein Unternehmen müssen wissen, woher Daten stammen, wie sie verarbeitet wurden und welche Systeme mit ihnen interagiert haben. Das erfordert Unterstützung für: Unveränderlichkeit Lebenszyklusmanagement Nachverfolgung der Herkunft Aufbewahrungsrichtlinien Zugriffskontrollen Ohne diese Fähigkeiten wird Governance mit wachsenden KI-Initiativen immer schwieriger. Best Practices für die KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten Mehrere Grundsätze tauchen bei erfolgreichen Bereitstellungen immer wieder auf. Originale Quelldaten bewahren Quelldateien sollten unveränderlich bleiben und für künftige Validierung, erneute Verarbeitung und Audit-Anforderungen verfügbar sein. Metadaten früh erfassen Metadaten lassen sich später in der Pipeline nur schwer rekonstruieren. Wer sie bei der Aufnahme erfasst, verbessert Suche, Governance und Lineage-Nachverfolgung. Modelle und Verarbeitungspipelines versionieren Unternehmen sollten festhalten, welche Modelle, Konfigurationen und Verarbeitungsschritte jedes Ergebnis erzeugt haben. Das vereinfacht die Fehlerbehebung und künftige erneute Verarbeitung. Mehrere Speicherebenen einplanen Aktive Verarbeitung, Retrieval-Workloads und Langzeitaufbewahrung erfordern oft unterschiedliche Speichereigenschaften. Ein mehrstufiger Ansatz hilft, Leistung und Kosten auszubalancieren. Wie Scality ADI die KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten unterstützt KI-Verarbeitungspipelines erzeugen eine Vielzahl von Daten, darunter Quelldateien, Transkripte, Metadaten, Embeddings, Indizes und Governance-Datensätze. Scality ADI (Autonomous Data Infrastructure) bietet eine einheitliche S3-kompatible Architektur für diese Workloads – über mehrere Speicherebenen. Statt Unternehmen zu zwingen, getrennte Umgebungen für aktive Verarbeitung, Retrieval-Infrastruktur und Langzeitaufbewahrung zu verwalten, lässt ADI Daten ihren Lebenszyklus innerhalb einer einheitlichen Plattform durchlaufen. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, KI-Workloads im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte zu unterstützen und dabei Cyber-Resilienz, Governance-Kontrollen und betriebliche Effizienz zu wahren. Häufig gestellte Fragen Was ist KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten? KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten bezeichnet die Umwandlung von Dokumenten, Bildern, Audio, Video und anderen unstrukturierten Inhalten in maschinenlesbare Formate, die KI-Systeme analysieren und nutzen können. Welche Techniken werden bei der KI-gestützten Verarbeitung unstrukturierter Daten eingesetzt? Gängige Techniken sind OCR, Transkription, Layoutanalyse, Objekterkennung, Segmentierung, Erzeugung von Embeddings, Anreicherung mit Metadaten und Indizierung. Warum sind unstrukturierte Daten für KI wichtig? Die meisten Unternehmensinformationen liegen in unstrukturierten Formaten vor. Ihre Verarbeitung macht sie für Suche, Analysen, Automatisierung und generative KI-Anwendungen zugänglich. Welche Rolle spielen Embeddings bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten? Embeddings wandeln Inhalte in Vektordarstellungen um, die semantische Suche, Retrieval, Ranking und Ähnlichkeitsabgleich unterstützen. Fazit Die KI-gestützte Verarbeitung unstrukturierter Daten vereint eine Reihe von Techniken, die rohe Inhalte in Informationen verwandeln, die KI-Systeme verstehen und nutzen können. Ob die Quelle ein Dokument, ein Bild, eine Audioaufnahme, ein Video oder ein PDF ist – das Ziel bleibt dasselbe: Informationen extrahieren, mit Kontext anreichern, durchsuchbar machen und über den gesamten Lebenszyklus Governance sicherstellen. Wenn Unternehmen ihre KI-Initiativen ausweiten, hängt der Erfolg nicht nur von den eingesetzten Modellen ab, sondern auch von der Fähigkeit, die unstrukturierten Daten zu verarbeiten, zu verwalten und abzurufen, auf die diese Modelle angewiesen sind. Weiterführende Lektüre KI-Datenpipelines: Architektur, Phasen und Best Practices KI-Datenverarbeitung: Methoden und Techniken erklärt (auf Englisch) KI-Dokumentenverarbeitung: Methoden, Tools und Muster (auf Englisch) Speicher für Vektordatenbanken GPU-Direct-Storage Indizierung von Objektspeicher-Metadaten Mehrstufiger Speicher für KI: skalierbare Leistung und Kostenkontrolle S3-API-Kompatibilität
