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Textanalyse für unstrukturierte Daten

Wie man unstrukturierten Daten eine Struktur verleiht.

DAS WACHSTUM VON UNSTRUKTURIERTEN GESCHÄFTSKRITISCHEN DATEN

  • Führende Analysten gehen davon aus, dass mehr als 80 % aller Daten in unstrukturiertem Format vorliegen (man denke nur an Social Media, E-Mails, Telefongespräche, Kundendienstanfragen, Nutzerbewertungen usw.).
  • Struktur ist für jede Form der Analyse notwendig.
  • Wenn man Erkenntnisse aus unstrukturierten Inhalten gewinnen will, muss man zuerst Struktur hinzufügen. Dabei ist es wichtig, wie genau man diese Aufgabe angeht.

BEISPIELE FÜR TEXTANALYSE BEI UNSTRUKTURIERTEN DATEN

Durch Werkzeuge, Techniken und erprobte Ansätze für die Textanalyse bei unstrukturierten Daten haben wir vielen Kunden geholfen, ihren Geschäftsbetrieb zu optimieren:

  • Extrahierung von Felddaten und Beziehungen – Analyse von Patientenakten, Verträgen, Lieferantenvereinbarungen usw.
  • Optimierung der semantischen Suche – Verbindungen erstellen zwischen Mitarbeitern und Unternehmensdaten, Tabellen, Informationen und Ressourcen
  • Chatbots und Kundendienst – Beantwortung von Fragen, Weiterleitung zu Handbüchern oder Produkten, automatische Beantwortung oder Weiterleitung von Anfragen
  • E-Commerce – Verbessern der Sentimentanalyse, Suchrelevanz, Liefern von gezielten Antworten und personalisierten Ergebnissen basierend auf der Absicht der Abfrage

DEM UNSTRUKTURIERTEN STRUKTUR VERLEIHEN – DURCH TEXTANALYSE

Laut IBM ist der Wahrheitsgehalt (engl. „Veracity“) eins der „Vier V für Big Data“.  Der Wahrheitsgehalt beschreibt die Ungewissheit und die unbekannte Qualität des unstrukturierten Contents. Wenn Nutzer analytischer Systeme kein Vertrauen in die zugrundeliegenden Daten haben, werden sie auch die daraus gewonnenen Erkenntnisse nicht nutzen können.

Unser Know-How in der Textanalyse hilft Ihnen bei den verschiedensten Aufgaben, über die Sie Erkenntnisse aus unstrukturierten und semistrukturierten Daten gewinnen, wie zum Beispiel:

  • Datensammlung
  • Bereinigung, Formatierung und Anreicherung von Daten
  • Textextraktion, Text-Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Anwendungsentwicklung für den Endbenutzer 
  • Analyse der Datenqualität

Ein Fokus auf Datenqualität und Transparenz ist von entscheidender Bedeutung. Wenn neue Ideen aus einer Analyse entstehen, muss der Benutzer die Möglichkeit haben, diese Erkenntnisse selbst über den Quellcontent zu überprüfen. Wenn die Analyse auf strukturierten, maschinengenerierten Daten basiert, ist der Wahrheitsgehalt leicht festzustellen. Wenn jedoch unstrukturierter Content genutzt wird, muss zur Unterstützung der umzusetzenden Erkenntnisse zwingend die Möglichkeit gegeben sein, sich Beispiele aus der ursprünglichen Quelle anzusehen.

SUCHANWENDUNGEN FÜR UNSTRUKTURIERTE DATEN ERGÄNZEN BIG DATA-ANALYSE

Wir bei Search Technologies sind der Ansicht, dass die von uns erstellten Systeme nicht nur die Möglichkeit einer Einblicke liefernden Analyse bieten sollten, sondern auch eine Umgebung, in der die Quelldaten über eine Suchfunktion jederzeit leicht verfügbar sind (natürlich unter Einhaltung aller notwendigen Sicherheitseinschränkungen), sodass Entscheidungen mit Zuversicht getroffen werden können.

Lösungen zur Analyse werden erstellt, indem angemessene Technologien mit erprobten Prozessen kombiniert werden. All dies können wir im Rahmen unserer Beratung für Suche und Big Data anbieten.

Kontaktieren Sie uns für eine informelle Besprechung Ihrer Anforderungen an die Textanalyse.

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