LDOX.DMS / LDOX.ECM
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten im DMS – einfach erklärt
Was strukturierte und unstrukturierte Daten unterscheidet und warum dieser Unterschied im DMS so wichtig ist, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Warum dieses Thema für Unternehmen immer wichtiger wird
Unternehmen erzeugen heute mehr Daten als je zuvor: Verträge, Rechnungen, E-Mails, Scans, PDFs, Office-Dokumente, ERP-Daten.
Doch nicht alle Daten sind gleich aufgebaut. Für ein modernes Dokumentenmanagementsystem (DMS) ist der Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten entscheidend – für Effizienz, Automatisierung und Compliance.
Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem klar definierten Schema vorliegen und eindeutig auswertbar sind.
Typische Merkmale
- ZFeste Felder und Formate
- ZKlar definierte Datentypen
- ZDirekt durchsuch- und auswertbar
- ZIdeal für Automatisierung & Reporting
Beispiele strukturierter Daten
- Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Betrag
- Kundennummern aus ERP-Systemen
- Vertragslaufzeiten und Kündigungsfristen
- Metadaten wie Aktennummer, Dokumententyp, Status
Indexwerte oder Metadaten
In einem DMS werden strukturierte Daten meist als Indexwerte oder Metadaten geführt.Was sind unstrukturierte Daten?
Unstrukturierte Daten liegen ohne festes Schema vor. Sie enthalten wertvolle Informationen, sind aber nicht sofort maschinenlesbar.
Typische Merkmale
- ZFreitext oder Dokumentinhalte
- ZKeine festen Felder
- ZSchwieriger automatisiert auszuwerten
- ZHoher manueller Aufwand ohne DMS
Beispiele unstrukturierter Daten
- iPDF-Dokumente
- gescannte Verträge
- E-Mails und Anhänge
- iWord-, Excel- oder PowerPoint-Dateien
- hNotizen, Freitextfelder
Potential
Rund 80–90 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert – und genau hier liegt das größte Optimierungspotenzial.
Warum ein DMS beide Datenarten verbinden muss
Ein leistungsfähiges DMS verwaltet nicht nur Dokumente, sondern verknüpft strukturierte und unstrukturierte Daten sinnvoll miteinander.
Beispiel aus der Praxis: Eingangsrechnung
Unstrukturierte Daten
- PDF der Rechnung
Strukturierte Daten
- Lieferant
- Rechnungsnummer
- Betrag
- Fälligkeitsdatum
automatische Workflows möglich
revisionssichere Archivierung gewährleistet
eine schnelle Suche realisierbar
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten – der direkte Vergleich
| Kriterium | Strukturierte Daten | Unstrukturierte Daten |
|---|---|---|
| Aufbau | Klar definiert | Frei, ohne Schema |
| Speicherung | Datenbanken | Dateien, Dokumente |
| Auswertbarkeit | Sehr hoch | Eingeschränkt |
| Automatisierung | Einfach | Nur mit Zusatzlogik |
| Suchbarkeit | Sehr schnell | Volltext / OCR nötig |
Die Rolle von OCR, KI & Metadaten im DMS
Moderne DMS-/ECM-Systeme setzen auf Technologien, um unstrukturierte Daten zu strukturieren:
OCR (Texterkennung)
Wandelt Scans in durchsuchbaren Text
Regelbasierte Erkennung
z. B. Rechnungsnummer, Datum, Betrag
KI & Machine Learning
Klassifikation und Inhaltsanalyse
Metadaten
Warum das für Compliance & GoBD entscheidend ist
Für Themen wie GoBD, DSGVO und revisionssichere Archivierung sind strukturierte Daten unverzichtbar:
- Nachvollziehbarkeit von Prozessen
- Schnelle Auskunftsfähigkeit bei Prüfungen
- Klare Aufbewahrungs- und Löschregeln
Ein DMS schafft hier die notwendige Ordnung und Transparenz.
