Effiziente Datenanalyse: Wie GenAI unstrukturierte Daten nutzbar macht

Von unstrukturierten Daten zu verwertbaren Erkenntnissen

Bilder, Nutzerkommentare, Bewertungen – die Menge an unstrukturierten Daten wächst exponentiell. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Daten effizient zu verarbeiten und das darin liegende Potenzial in vollem Umfang zu nutzen. Doch wie lassen sich aus Millionen von Bildern oder Texten objektive Informationen gewinnen? Oft ist die manuelle Verarbeitung aufwändig, fehleranfällig oder sogar schlichtweg unmöglich.

Unser Team bei Ubilabs hat einen GenAI-gestützten Ansatz entwickelt, der unstrukturierte Daten automatisiert in maschinenlesbare Formate übersetzt. Damit können Unternehmen Daten kategorisieren, analysieren und mit Metadaten anreichern – und das in einem Bruchteil der Zeit, die bisherige Ansätze erfordern.

Unser Vorgehen folgt dabei einem festen Aufbau, der sicherstellt, dass die unstrukturierten Daten direkt aus der bestehenden Datenbasis des Kunden gezogen werden. Diese Daten werden in die KI überführt, wo sie in einem mehrstufigen Prozess analysiert werden. Ein zentraler Schritt ist das Grounding: Die KI gleicht generierte Informationen mit externen Quellen ab, um präzisere Ergebnisse zu liefern. Unsere geprüften Prompts sorgen dafür, dass die Daten genau nach den spezifischen Anforderungen des Kunden verarbeitet werden. Die maschinenlesbaren Ergebnisse sind so stringent definiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren.

Von Bild zu Text in wenigen Sekunden

Ein zentraler Use Case unseres Vorgehens zur Gewinnung von neuen Informationen aus unstrukturierten Datensätzen ist die Generierung von präzisen Kontextinformationen aus Bilddaten. Dabei wird jedes Bild analysiert und in strukturierte, maschinenlesbare Informationen übersetzt. In einem Proof of Concept (PoC) haben wir zwei wichtige Branchen näher betrachtet:

Immobilien: Beschreibungen direkt aus Fotos

Immobilienfotos sind eine wertvolle Quelle, um den Zustand, die Ausstattung und die Besonderheiten einer Immobilie zu erfassen. Unser GenAI-Ansatz analysiert diese visuellen Details und verwandelt sie in automatisierte, präzise und konsistente Textbeschreibungen. Diese Texte enthalten alle relevanten Informationen, die für Exposés benötigt werden – von der Raumaufteilung über den Zustand bis hin zu besonderen Merkmalen wie hochwertigen Bodenbelägen oder modernen Heizsystemen. Durch diesen Prozess sparen Makler und Immobilienportale nicht nur Zeit, sondern erhöhen auch die Einheitlichkeit und Qualität ihrer Exposés. Damit können sie schneller auf Kundenanfragen reagieren und potenzielle Interessenten besser informieren.

E-Commerce: Produktbeschreibungen ohne manuellen Aufwand

Für Online-Shops mit großen Produktkatalogen ist die manuelle Erstellung von Produktbeschreibungen ein ressourcenintensiver und zeitaufwändiger Prozess. Häufig mangelt es an Kapazitäten, um die enorme Menge an Produkten zeitnah und konsistent zu beschreiben. Unsere Lösung setzt hier an: Durch die Analyse von Produktbildern und die automatische Ergänzung fehlender Details mittels Grounding generiert unser Ansatz konsistente und aussagekräftige Texte. So wird die Datenpflege nicht nur erheblich beschleunigt, sondern auch die Qualität der Produktbeschreibungen verbessert. Unternehmen können ihre Produktkataloge effizienter verwalten, konsistente Kundenerlebnisse schaffen und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit steigern. Dies reduziert interne Aufwände und minimiert Fehlerquellen, die bei manueller Arbeit auftreten können.

Unser PoC zeigt, wie GenAI unstrukturierte Bilddaten in wertvolle, maschinenlesbare Texte und Informationen umwandelt. Unser mehrstufiger Ansatz – von der Datenextraktion über die KI-gestützte Analyse bis zur klar definierten Ausgabe – bleibt dabei skalierbar und flexibel anwendbar auf verschiedene Datenquellen und ist somit auf viele Anwendungsfälle anpassbar.

Technischer Hintergrund: Transparenz und Flexibilität

Das Herzstück des Projekts ist eine Architektur, die alle Prozessschritte vereint – vom Input der Daten über deren Verarbeitung mit KI-Modellen bis hin zur Integration in bestehende Systeme.

Schlüsselkomponenten unseres Frameworks:

• Fester, skalierbarer Aufbau: Die unstrukturierten Daten werden aus der bestehenden Datenbasis des Kunden entnommen und in die KI überführt, wo sie mehrstufig analysiert werden.
• Geprüfte Prompts: Durch von uns entwickelte Prompts wird sichergestellt, dass die KI genau die Form von Informationen generiert, die für den spezifischen Anwendungsfall notwendig sind.
• Multimodale KI-Modelle: Unsere GenAI-Lösungen verarbeiten nicht nur Bilder, sondern auch Texte und Nutzerbewertungen, sehr wahrscheinlich sogar Audio.
• Grounding: Die KI verbindet Ergebnisse mit externen Daten, etwa durch Abgleich mit Informationen aus dem Web.
• Präzision und Skalierbarkeit: Im Gegensatz zu manuellen Ansätzen bleibt die Qualität der Ergebnisse auch bei sehr großen Datenmengen konstant hoch.
• Maschinenlesbare Outputs: Das Ausgabeformat ist stringent definiert, sodass es von Maschinen direkt weiterverarbeitet werden kann. Dies ermöglicht die nahtlose Integration in bestehende Geschäftsprozesse.

Mehr als reine Datenanalyse

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Technologien wie GenAI wird es für Unternehmen immer einfacher, unstrukturierte Daten nutzbar zu machen. Ob Bilder, Bewertungen oder Texte –Ubilabs unterstützt Unternehmen dabei, KI nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse einzubinden. So werden Abläufe nicht nur automatisiert, sondern auch gezielt optimiert, um Kosten zu senken und Unternehmensprozesse zu beschleunigen. 

Während GenAI bisher hauptsächlich zur Neugenerierung von Texten, Bildern und Tönen genutzt wurde, erweitern wir die Anwendungsmöglichkeiten grundlegend: Wir setzen KI gezielt ein, um unstrukturierte Daten systematisch zu analysieren und daraus strukturierte Datensätze zu erstellen. Dieser innovative Ansatz schafft eine neue Ebene der Integration und Weiterverarbeitung und bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Datenprozesse effizienter und leistungsfähiger zu gestalten.