Aunque los datos no estructurados más comunes consisten en texto, también pueden incluir números, imágenes y audio. Los datos no estructurados se utilizan en todas las funciones del negocio. Algunos ejemplos son: Finanzas (facturas, formularios), sanidad (historiales médicos e imágenes), sector público (documentos, datos de investigación), fabricación (archivos de diseño), marketing (fotos), TI (datos del IoT), ventas (correos electrónicos con clientes), atención al cliente (redes sociales) y mucho más.
Aunque está cambiando y acumulándose rápidamente, gran parte de los datos no estructurados que se recopilan y almacenan se procesan manualmente, si es que se procesan. Por ejemplo, los correos electrónicos suelen ser procesados por una persona que los lee, extrae la información importante (a veces copiándola y pegándola en otro correo electrónico o en una aplicación) y toma medidas en función de su contenido.
Sin embargo, con el avance de tecnologías de IA como el aprendizaje automático, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, es posible aprovechar y analizar automáticamente una mayor cantidad de esta información no estructurada, lo que permite obtener información empresarial más rápidamente.