Die konsequente Auswertung von Daten unterstützt Unternehmen bei der Optimierung ihrer gesamten Wertschöpfungskette. Als besondere Herausforderung erweist sich dabei die Analyse unbenutzter und unstrukturierter Daten, die – richtig ausgewertet – Prozesse straffen und eine bessere Entscheidungsfindung möglich machen. In diesem Kontext spielt daher die sogenannte Dunkelverarbeitung eine immer wichtigere Rolle.
Die Dunkelverarbeitung ermöglicht es Organisationen, ungenutzte Ressourcen in wertvolle Informationen zu verwandeln und so innovative Lösungen zu fördern. Wir erklären Ihnen, wie die Dunkelverarbeitung funktioniert, welche konkreten Beispiele Sie aus der Anwendungspraxis kennen sollten und mit welcher Software auch Sie die Dunkelverarbeitung in Ihrem Unternehmen einführen.
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Das Wichtigste in Kürze
- Mit der automatisierten Dunkelverarbeitung erschließen Unternehmen automatisiert ungenutzte Daten und generieren aus diesen wertvolle Informationen.
- Besonders verbreitet ist die Dunkelverarbeitung unter anderem im Input-Management von Versicherungen und in der Qualitätskontrolle der Fertigung.
- Mit der KI-Software von Konfuzio automatisieren Unternehmen die Dunkelverarbeitung in Dokumenten jeder Art. Testen Sie die Software jetzt kostenlos!
Dunkelverarbeitung – Definition
Dunkelverarbeitung bezeichnet Geschäftsvorgänge, die vollautomatisch und ohne menschliche Interaktion im Hintergrund stattfinden. Sie laufen sozusagen “im Dunkeln” ab, ohne dass Unternehmen den Prozess beobachten oder beeinflussen.
Der Fokus der Dunkelverarbeitung liegt auf der Extraktion, Analyse und Nutzung von unstrukturierten Daten.
Diese Daten fallen häufig in großen Mengen an. Organisationen vernachlässigen sie jedoch oftmals aufgrund ihrer nicht offensichtlichen Bedeutung oder ihrer unklaren Struktur. Die Dunkelverarbeitung zielt darauf ab, diese Datenquellen zu erschließen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Dazu verwandelt sie die Rohdaten aus verschiedenen Quellen, wie Textdokumenten, E-Mails, Logdateien oder sozialen Medien, in nutzbare Informationen – ohne dass Mitarbeiter eingreifen oder den Prozess überwachen müssen. Dazu wendet die Dunkelverarbeitung Techniken des maschinellen Lernens, der Textanalyse und der Datenvisualisierung an.
Die Dunkelverarbeitung findet in verschiedenen Branchen Anwendung. Dazu zählen unter anderem das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, der Einzelhandel und die Fertigung. Die Technologie ermöglicht es Unternehmen, Trends zu identifizieren, Probleme frühzeitig zu erkennen, Prozesse zu optimieren, fundierte Entscheidungen zu treffen – und so die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Wie funktioniert die Dunkelverarbeitung?
Die Dunkelverarbeitung ermöglicht es Unternehmen, ungenutzte Datenquellen zu erschließen und wertvolle Informationen aus diesen zu gewinnen. In der Regel erfolgt der Prozess in 5 Schritten:
- Datensammlung
Zunächst sammeln Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Textdokumenten, Datenbanken, Sensoren oder sozialen Medien. Diese Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein und in verschiedenen Formaten vorliegen.
- Datenbereinigung
Nach der Datensammlung ist es notwendig, die Daten zu bereinigen. Das bedeutet, dass Unternehmen fehlerhafte, redundante oder irrelevante Informationen entfernen, um die Qualität der Daten zu verbessern. Dieser Prozess umfasst in der Regel das automatisierte Entfernen von Duplikaten, die Korrektur von Tippfehlern und die Standardisierung von Daten.
- Datenanalyse
Eine leistungsstarke Software mit künstlicher Intelligenz für die Dunkelverarbeitung zeigt ab diesem Schritt ihre Stärken: Sie analysiert die Daten nach vorgegebenen Kriterien. Dabei durchsucht die Software die Daten nach Mustern, Zusammenhängen oder Trends. Ergänzend kommen Techniken des maschinellen Lernens, der statistischen Analyse und der Textverarbeitung zum Einsatz.
- Erkenntnisse gewinnen
Die automatisierte Datenanalyse führt zur Gewinnung von Erkenntnissen. Das sind beispielsweise neue Informationen über Kundenverhalten, Markttrends, Effizienzprobleme oder andere relevante Aspekte.
- Entscheidungen treffen
Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen treffen Unternehmen Entscheidungen. Diese umfassen beispielsweise die Optimierung von Prozessen, die Entwicklung neuer Produkte oder die Verbesserung der Kundenerfahrung.
Übrigens
Die Dunkelverarbeitung ist kein einmaliger Vorgang, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Unternehmen generieren ständig neue Daten, so dass sie diese konstant analysieren müssen, um stets über Informationen und Erkenntnisse zu verfügen.
Sie haben Fragen dazu, wie die Dunkelverarbeitung Ihr Unternehmen unterstützen kann? Dann sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten!
Anwendungsfelder der Dunkelverarbeitung
Die Dunkelverarbeitung findet in den Branchen Anwendung, wo Unternehmen mit großen Mengen unstrukturierter Daten konfrontiert sind. Besonders verbreitet ist die Technologie daher in den folgenden Anwendungsfeldern:
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen sammeln Einrichtungen Datenberge in Form von Patientenakten, medizinischen Bildern und Forschungsergebnissen. Die Dunkelverarbeitung trägt dazu bei, klinische Erkenntnisse zu gewinnen, die Patientenversorgung zu verbessern und Kosten zu senken.
Praxisbeispiel
Ein Krankenhaus verfügt über eine umfangreiche Datenbank, die medizinische Bilder, Patientenakten und Labortests enthält. Die Dunkelverarbeitung integriert und bereinigt diese Daten automatisiert, standardisiert sie und analysiert medizinische Bilder, um Anomalien zu erkennen. Zusätzlich erstellt sie umfassende Patientenprofile anhand von Gesundheitsdaten und Labortestergebnissen. Mithilfe von maschinellem Lernen trainiert die Dunkelverarbeitungs-Software zudem Modelle, um Ärzte bei der Krebsdiagnose zu unterstützen und personalisierte Behandlungspläne zu empfehlen.
Darüber hinaus ermöglicht die Dunkelverarbeitung die Nutzung von Daten für medizinische Forschungszwecke, um neue Erkenntnisse über Krebserkrankungen zu gewinnen. Dadurch erkennt die Gesundheitsbranche Krankheiten frühzeitiger und entwickelt lebensrettende Therapien.
Finanzdienstleistungen
Banken und Finanzinstitute verfügen über große Mengen an Transaktionsdaten, Kundeninformationen und Handelsdaten. Durch die Analyse dieser Daten decken sie Betrug auf, managen Risiken besser und bieten personalisierte Finanzdienstleistungen an.
Praxisbeispiel
Ein großer Finanzdienstleister sammelt umfangreiche Transaktionsdaten von Tausenden von Kunden, darunter Kreditkarten- und Kontonutzungsinformationen. Eine Software für die Dunkelverarbeitung erfasst diese Daten in Echtzeit und prüft sie auf Unregelmäßigkeiten und Fehler. Durch den Einsatz von fortgeschrittenen Analysetechniken und maschinellem Lernen erkennt die Software in Echtzeit ungewöhnliche Muster und verdächtige Aktivitäten in den Transaktionsdaten.
Sobald sie Abweichungen feststellt, löst sie einen Alarm aus. Dies ermöglicht es dem Finanzinstitut, sofort zu handeln, indem es verdächtige Transaktionen stoppt und den Kunden über mögliche betrügerische Aktivitäten informiert. Diese proaktive Maßnahme hilft dabei, finanzielle Verluste zu minimieren und das Vertrauen der Kunden zu stärken.
Einzelhandel
Im Einzelhandel fallen unzählige Verkaufs-, Kunden- und Inventardaten an. Die Dunkelverarbeitung trägt dazu bei, das Kaufverhalten der Kunden besser zu verstehen, Lagerbestände zu optimieren und personalisierte Marketingkampagnen durchzuführen.
Praxisbeispiel
Ein großer Einzelhändler verwendet die Dunkelverarbeitung, um das Einkaufsverhalten seiner Kunden genauer zu analysieren. Dazu sammelt das Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Point-of-Sale-Transaktionen, Online-Einkäufe und Kundenbewertungen. Durch die Analyse dieser Daten findet das Unternehmen heraus, welche Produkte besonders beliebt sind und zu welchen Zeiten die meisten Einkäufe getätigt werden. Auf dieser Grundlage verwaltet der Einzelhändler seine Lagerbestände effizienter, indem er sicherstellt, dass beliebte Produkte immer verfügbar sind und Überbestände vermieden werden.
Darüber hinaus nutzt das Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse, um personalisierte Marketingkampagnen durchzuführen. Kunden erhalten maßgeschneiderte Angebote und Empfehlungen basierend auf ihren bisherigen Einkaufsgewohnheiten. Dies führt zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit und erhöht die Wahrscheinlichkeit von erneuten Käufen.
Fertigung
In der Fertigungsindustrie gibt es riesige Mengen an Maschinen-, Produktions- und Qualitätsdaten. Die Dunkelverarbeitung hilft hier, die Produktionseffizienz zu steigern, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und Wartungsbedarf vorherzusagen.
Praxisbeispiel
Ein Unternehmen, das Metallteile für die Automobilindustrie herstellt, setzt die Dunkelverarbeitung ein, um die Effizienz seiner Produktionsanlagen zu verbessern. Die Maschinen in der Fertigungslinie generieren kontinuierlich Daten, darunter Informationen zu Geschwindigkeit, Temperatur und Druck während des Herstellungsprozesses.
Durch die Anwendung von Dunkelverarbeitungstechniken analysiert das Unternehmen diese Maschinendaten in Echtzeit. Es verwendet maschinelles Lernen, um normale Betriebsmuster zu identifizieren. Wenn Abweichungen von diesen Mustern auftreten, löst die Dunkelverarbeitungs-Software automatisch Warnungen aus. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, Qualitätsprobleme oder Anomalien in der Produktion sofort zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten, bevor fehlerhafte Teile in die Endmontage gelangen.
Darüber hinaus verwendet das Unternehmen die automatisierte Dunkelverarbeitung, um den Wartungsbedarf seiner Maschinen vorherzusagen. Anhand historischer Daten und maschineller Lernalgorithmen prognostiziert es, wann das Unternehmen bestimmte Komponenten austauschen oder warten muss, um ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
Logistik und Transport
Unternehmen in dieser Branche verwalten komplexe Datenströme im Zusammenhang mit Lieferketten, Routenoptimierung und Fahrzeugüberwachung. Die Dunkelverarbeitung unterstützt dabei, Logistikprozesse zu verbessern und Verzögerungen zu reduzieren.
Praxisbeispiel
Ein internationales Speditionsunternehmen sammelt über die Dunkelverarbeitung Daten aus verschiedenen Quellen, darunter GPS-Tracking-Daten von Lieferfahrzeugen, Wetterdaten, Verkehrsberichte und Informationen zu Liefereingängen. Diese Daten sind vielfältig und unstrukturiert, aber sie bieten wertvolle Einblicke in den Zustand der Lieferkette.
Durch die Anwendung von Dunkelverarbeitungstechniken analysiert das Unternehmen diese Daten und identifiziert Muster in den alltäglichen Prozessen.
Zum Beispiel stellt es fest, dass Lieferungen auf bestimmten Routen aufgrund von Verkehrsproblemen wiederholt verzögert werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen ergreift das Unternehmen Maßnahmen, um diese Engpässe zu minimieren. Dazu passt es Routen an, wählt alternative Transportmittel und plant Lieferzeiten besser.
Darüber hinaus unterstützt die Dunkelverarbeitung das Unternehmen dabei, den Wartungsbedarf an Fahrzeugen vorherzusagen, indem sie Daten aus Sensoren an den Fahrzeugen analysiert. Dies ermöglicht es, Ausfälle zu verhindern und die Effizienz der Flotte zu steigern.
Versicherung
Versicherungsunternehmen verarbeiten große Mengen an Versicherungsanträgen, Schadensfällen und Kundenkommunikation. Mit der Dunkelverarbeitung automatisieren sie unter anderem das Input-Management.
Praxisbeispiel
Mit der Dunkelverarbeitung im Input-Management verarbeiten Versicherungen eingehende Dokumente wie Schadensmeldungen oder Versicherungsanträge ohne menschliche Intervention. Dazu verwandelt die Dunkelverarbeitung Dokumente in der Regel zunächst über die optische Zeichenerkennung (OCR) in maschinenlesbaren Text. Sie identifiziert dann die Art des Dokuments, klassifiziert es entsprechend (zum Beispiel als Schadensmeldung) und extrahiert relevante Informationen wie Namen, Adressen und Schadensnummern. Diese extrahierten Daten prüft sie auf Richtigkeit und Vollständigkeit, bevor sie in das interne IT-System oder die Datenbank der Versicherung integriert werden.
Die Dunkelverarbeitung im Input-Management ermöglicht Versicherungen eine erhebliche Beschleunigung der Arbeitsabläufe, da sie manuelle Schritte minimiert. Zudem reduziert sie menschliche Fehler, was zu einer höheren Datenqualität führt. Das Ergebnis: Versicherungen gestalten ihr Input-Management effizienter, senken die Bearbeitungszeit von Kundenanfragen und steigern so die Kundenzufriedenheit.
Energie und Versorgung
Unternehmen im Bereich Energie und Versorgung verfügen über viele Daten im Zusammenhang mit Energieerzeugung, Verbrauchsmustern und Umweltauswirkungen. Die Dunkelverarbeitung trägt dazu bei, die Energieeffizienz zu steigern und Umweltauflagen einzuhalten.
Praxisbeispiel
Ein ausführliches Beispiel aus der Praxis ist die Anwendung der Dunkelverarbeitung in einem großen Stromversorgungsunternehmen. Dies sammelt kontinuierlich Daten aus Sensoren in Kraftwerken, Zählern bei Kunden und meteorologischen Stationen. Die Daten sind vielfältig und enthalten unter anderem aktuelle Informationen über die Stromerzeugung, den Verbrauch und die Wetterbedingungen. Um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, analysiert das Unternehmen Verbrauchsmuster, um Spitzenzeiten zu identifizieren und die Stromerzeugung entsprechend anzupassen. Auf diese Weise vermeidet es Engpässe. Zudem verwendet es die Daten, um die Nutzung von Wind- und Solarenergie basierend auf den Wetterprognosen zu optimieren.
Zusätzlich unterstützt die Dunkelverarbeitung den Stromversorger dabei, Umweltdaten zu überwachen und sicherzustellen, dass das Unternehmen die geltenden Umweltauflagen einhält. Dazu überwacht und analysiert es Emissionsdaten: Auf diese Weise stellt es sicher, dass die Luft- und Wasserverschmutzung innerhalb der gesetzlichen Grenzwerte bleibt.
Bildung
Bildungseinrichtungen sammeln unter anderem Daten zu Schülerleistungen und Lehrplänen. So sind sie in der Lage, ihre Lehre auf die Anforderungen und Bedürfnisse der Schüler abzustimmen.
Praxisbeispiel
Ein konkretes Beispiel aus der Praxis in der Bildungsbranche ist die Verwendung von Dunkelverarbeitungstechniken zur Personalisierung des Lernens. Wenn eine Schule oder Hochschule Lernplattformen und E-Learning-Tools verwendet, generieren die Schüler während ihres Lernprozesses eine Vielzahl von Daten, darunter Antworten auf Quizfragen, Zeit für bestimmte Lernmodule, Klickverhalten innerhalb von Online-Kursen und Interaktionen in Diskussionsforen. Dabei legt sie unter anderem offen, dass einige Schüler Schwierigkeiten mit einem bestimmten Lernkonzept oder einem Fach haben, da sie länger als der Durchschnitt für dieses Modul benötigen oder mehrfach falsche Antworten geben.
Basierend auf diesen Erkenntnissen entwerfen Bildungseinrichtungen eine personalisierte Unterstützung. Ein Schüler, der Schwierigkeiten mit Mathematik hat, erhält daher zum Beispiel automatisch zusätzliche Übungen oder Ressourcen zu diesem Thema.
Vorteile der Dunkelverarbeitung
Über die Dunkelverarbeitung verschaffen sich Unternehmen und Organisationen einen Wettbewerbsvorteil. Welche Benefits führen im Detail dazu?
Erkenntnisgewinn
Dunkelverarbeitung ermöglicht es Organisationen, versteckte Muster, Trends und Zusammenhänge in ihren Daten offenzulegen. Dies führt zu einem tieferen Verständnis und neuen Erkenntnissen, die bei der Entscheidungsfindung und der Problembehebung helfen.
Bessere Entscheidungsfindung
Die gewonnenen Erkenntnisse aus der Dunkelverarbeitung dienen als Grundlage für fundierte, datengestützte Entscheidungen. Auf diese Weise minimieren Unternehmen und Institutionen Risiken im alltäglichen Geschäftsablauf und identifizieren ungenutzte Chancen.
Effizienzsteigerung
Durch die Analyse von Datenquellen optimieren Unternehmen ineffiziente Prozesse. Dies führt zu Kosteneinsparungen und einer besseren Nutzung von Ressourcen.
Höhere Datenqualität
Automatisieren Sie manuelle Prozesse über die Dunkelverarbeitung, erhalten sie eine höhere Datenqualität. Denn: Ohne manuelle Eingriffe passieren in der Datenauswertung weniger Fehler. Das bedeutet auch, dass Sie Ihre Entscheidungen auf eine sichere Datenbasis stützen können.
Kundenverständnis
Die automatisierte Dunkelverarbeitung hilft dabei, Kundenverhalten und -präferenzen besser zu verstehen. Unternehmen entwickeln so personalisierte Angebote und Marketingstrategien, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Kundenbindung zu fördern.
Früherkennung von Problemen
Die Dunkelverarbeitung trägt dazu bei, Probleme und Abweichungen frühzeitig zu erkennen. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Fertigung, wo eine rechtzeitige Intervention lebenswichtig bzw. geschäftsentscheidend sein kann.
Risikomanagement
Unternehmen verwenden die Dunkelverarbeitung, um Risiken und Bedrohungen besser zu erkennen und proaktiv darauf zu reagieren. Dies ist entscheidend, um finanzielle Verluste und Rufschäden zu vermeiden.
Innovation
Die Analyse ungenutzter Daten führt zu neuen Ideen und Innovationen. Auf diese Weise unterstützt die Dunkelverarbeitung Unternehmen dabei, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und den Horizont für zukünftige Geschäftsmöglichkeiten zu erweitern.
Transparenz und Compliance
In einigen Branchen, wie dem Gesundheitswesen und der Finanzbranche, ist die Dunkelverarbeitung wichtig, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Transparenz in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
Fachkräftemangel abfedern
Mit der Dunkelverarbeitung federn Unternehmen den Fachkräftemangel in einigen Bereichen ab. Denn: Wenn Sie weniger Prozesse von Mitarbeitern händisch erledigen lassen müssen, stehen mehr Ressourcen für komplexere, strategische Aufgaben zur Verfügung.
Herausforderungen der Dunkelverarbeitung
Die Dunkelverarbeitung bringt verschiedene Herausforderungen mit, die Unternehmen mit einer sorgfältigen Planung, durchdachten Ressourcenallokation und der Bereitschaft, in Technologie und Schulungen zu investieren, meistern. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören die folgenden Punkte:
Datensicherheit und Datenschutz
Die Dunkelverarbeitung erfordert den Zugriff auf sensible Daten, was Sicherheits- und Datenschutzbedenken aufwirft. Die Verarbeitung sensibler Daten erfordert daher robuste Sicherheitsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks geschützt sind.
Datenqualität
Oft sind ungenutzte Daten unstrukturiert und von geringer Qualität. Das Bereinigen und Aufbereiten dieser Daten ist daher ein entscheidender, aber zeitaufwändiger Schritt, um sicherzustellen, dass die Analyse korrekte und aussagekräftige Ergebnisse liefert.
Mangel an Fachwissen
Die Dunkelverarbeitung erfordert Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und statistische Methoden. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten zu finden oder auszubilden.
Integration von Datenquellen
Organisationen verfügen oft über Daten in verschiedenen Formaten und aus unterschiedlichen Quellen. Das Zusammenführen und Integrieren dieser Daten ist ein wichtiger Schritt, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Ohne eine leistungsstarke Software ist das für Unternehmen eine Herausforderung.
Skalierbarkeit
Wenn Unternehmen wachsen und mehr Daten generieren, müssen sie sicherstellen, dass ihre Dunkelverarbeitungssysteme skalierbar sind. Nur so sind sie in der Lage, mit dem steigenden Datenvolumen umzugehen.
Ethik und Compliance
Die Verwendung von Dunkelverarbeitungstechniken wirft ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf die Privatsphäre und die Nutzung von Daten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie ethische Standards einhalten und sich an Datenschutzbestimmungen halten.
Kosten
Die Implementierung der Dunkelverarbeitung erfordert Investitionen in Technologie und Fachkräfte. Dabei müssen Organisationen auch die langfristigen Kosten, einschließlich der Wartung und Aktualisierung von Systemen, berücksichtigen.
Konfuzio – Intelligente KI-Software für die Dunkelverarbeitung
Dunkelverarbeitung bedeutet Automatisierung und Konfuzio ist ein ausgewiesener Experte für die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Dafür verfügt der Anbieter über eine intelligente Software, die künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning kombiniert. Für die Praxis heißt das: Unternehmen setzen Konfuzio ein, um den gesamten Prozess der Dunkelverarbeitung automatisiert vorzunehmen. Dafür ist die Software in der Lage, unbenutzte und unstrukturierte Daten in Dokumenten jeder Art zu extrahieren, zu analysieren und auszuwerten – ohne manuelle Eingriffe oder Überprüfung. Die Folge: Unternehmen verfügen automatisiert über hochqualitative, aussagekräftige Daten, mit denen sie bessere, fundierte Entscheidungen treffen.
Jetzt Konfuzio kostenlos testen!
Fazit
Dunkelverarbeitung findet im „Dunkeln“ statt, ohne dass ein Anwender die Durchführung mitverfolgt oder beeinflusst.
Damit ist die Dunkelverarbeitung eine Form der Automatisierung, die für Unternehmen zahlreiche Benefits generiert. Sie schonen auf diese Weise nicht nur die Ressourcen ihrer Mitarbeiter, sondern erhalten auch eine hochqualitative Datenbasis, auf der sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Es ist daher kein Wunder, dass Firmen die automatisierte Dunkelverarbeitung bereits in zahlreichen Branchen wie im Versicherungswesen, im Bankwesen, der Fertigung sowie in der Logistik einsetzen.
