Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: eine Kurzanleitung zu den Grundlagen der Finanzautomatisierung

Zur Förderung eines digitalen Arbeitsablaufs und der Prozessautomatisierung gehört auch die Verbesserung der Qualität der Finanzdaten in Ihrem Unternehmen. Viele CFOs scheitern bei diesem Schritt an der Vielfalt der Datentypen, die von den Unternehmen heute verwendet werden.

Inkonsistenz ist der Feind einer angemessenen Automatisierung. Wenn Sie also wissen, welche Arten von Daten es gibt, können Sie Ihre Chancen erheblich verbessern. Untersuchen wir die Unterscheidung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten und wie sie sich auf die Unterstützung der digitalen Transformation von Stammdaten und Finanzprozessen beziehen.

Ein strukturierter Datensatz ist organisiert, quantifizierbar, einheitlich formatiert und kann von Software und Algorithmen leicht verstanden werden. Diese Art von Daten ist ideal für die Prozessautomatisierung, da die Technologie im Allgemeinen keine Probleme beim Parsen, Suchen und Bearbeiten der Informationen hat.

Beispiele aus dem Finanzbereich sind:

Auch wenn es verschiedene Formate für dieselbe Art von strukturierten Daten gibt (Telefonnummern können z. B. Klammern, Leerzeichen oder nur Bindestriche zwischen den Zahlen enthalten), ist die Konvertierung zwischen den Formaten einfach und kann auch von einer Maschine durchgeführt werden.

Strukturierte Daten werden in der Buchhaltung für Rechnungen und Belege verwendet, wenn Transaktionsdaten und Geldbeträge erfasst werden. Auch das von Ihrem Unternehmen verwendete CRM-Tool (Customer Relationship Management) arbeitet in hohem Maße mit strukturierten Datensätzen.

Einer der einzigen Nachteile von strukturierten Daten ist, dass sie nicht so flexibel sind. Ein Format ist nur für den vorgesehenen Zweck nützlich, für den es entwickelt wurde.

Unstrukturierte Daten sind genau das, wonach sie klingen: Daten, denen eine einfache Struktur fehlt, die die meisten automatisierten Tools und Plattformen nur schwer analysieren können. Beispiele hierfür sind:

Im Vergleich zu strukturierten Daten liegt diese Art von Informationen in einem "rohen" Format vor, das für jeden Zweck, den Sie später benötigen, angepasst werden kann. Unternehmen nutzen sie häufig für Data-Mining-Zwecke oder die Entwicklung von Chatbots. Da keine vordefinierte Struktur erforderlich ist, lassen sie sich auch viel schneller erfassen und speichern.

Da diese Daten jedoch schwer zu analysieren und zu verarbeiten sind, stellt ihre Verwendung zusammen mit Ihren Automatisierungswerkzeugen eine Herausforderung dar. Sie benötigen entweder einen Datenveredelungsprozess oder eine spezielle Reihe von Tools, die unstrukturierte Daten verarbeiten können.

Unstrukturierte Daten werden in den kommenden Jahren ein wichtiger Schwerpunkt sein, da sie fast 4/5 aller internen Daten in Unternehmen ausmachen. Ein Datenverwaltungsplan, der auch unstrukturierte Daten berücksichtigt, wird eine Priorität sein.

Unternehmensdaten sind umfangreich und vielfältig, so dass es nicht verwunderlich ist, dass einige Informationstypen die Grenze zwischen strukturiert und unstrukturiert überschreiten. JSON- und XML-Daten sind beispielsweise mit "Metadaten" oder semantischen Markierungen versehen, die helfen, Merkmale eines ansonsten unstrukturierten Datensatzes zu identifizieren.

Mit anderen Worten: Halbstrukturierte Informationen sind einfacher zu verarbeiten, auch wenn sie nicht vollständig strukturiert sind. Metadaten können die Form von Überschriften oder Alt-Texten von Bildern in einem Online-Artikel annehmen, um zu bestimmen, worum es in dem Text geht.

Es ist leicht zu erkennen, wo potenzielle Probleme für Unternehmen liegen könnten, die mit großen Datenmengen arbeiten. Inkonsistente Formate können Probleme bei der Automatisierung von Roboterprozessen verursachen, und die manuelle Arbeit, die zur kurzfristigen Behebung dieser Probleme erforderlich ist, kann zu menschlichen Fehlern und Ineffizienzen führen.

Als CFO, der entschlossen ist, den nächsten Schritt in der digitalen Transformation seiner Finanzabteilung zu tun, ist es Ihre Pflicht, dieses Durcheinander in den Griff zu bekommen, bevor es sich auf Ihre Geschäftsabläufe auswirkt. Finden Sie einen Weg, um analoge Eingaben in verwertbare digitale Daten umzuwandeln. Optimieren Sie auf diese Weise die Finanzprozesse, um die Produktivität zu steigern und gleichzeitig die Fehlerquote zu senken. Und stellen Sie insgesamt sicher, dass Sie mit dem Big-Data-Analytics-Markt Schritt halten, der bis 2023 einen Wert von 103 Billionen Dollar erreichen soll.

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