Text-Analytics - Wissen aus unstrukturierten Daten

Ein großer Teil der Daten eines Unternehmens liegt in Form von wenig strukturierten Texten vor, zum Beispiel Kunden-E-Mails, Call-Center-Notizen oder Vertragsdokumenten. Auch die meisten Informationen im Internet sind wenig strukturiert. Mit Hilfe von Text-Analytics-Verfahren ist es möglich, diese automatisch aufzubereiten und in eine Analyseplattform zu integrieren. Dies erspart Fachanwendern und Entscheidern das zeitraubende manuelle Suchen und Filtern von verteilten, umfangreichen Dokumenten und kann Zusammenhänge in den Daten sichtbar machen.

Folgende Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich beispielsweise:

• Auswertung von Zugriffen auf Webseiten (Web Analytics) mit dem Ziel, Informationsangebote oder Online-Shops zu optimieren
• Analyse der Bewertungstendenz von Texten (Sentiment Analysis) z.B. für Beiträge in sozialen Medien
• Analyse der Assoziation von Begriffen: z.B. gemeinsam genannte Produkte, Firmen, Orte
• Finden von Gruppen von ähnlichen Texten mit dem Ziel der Interpretation von Textinhalten und anschließender gezielter Nachverfolgung

Unsere Services für den Aufbau von Text-Analytics-Systemen

Wir bieten an:

• Beratung bei der Toolauswahl
• Konzeption und Umsetzung von Analyseumgebungen, die auf Ihren jeweiligen Anwendungszweck zugeschnitten sind
• Umsetzung von Datenintegrationsprozessen für unstrukturierte Textdaten und Erstellung von entsprechenden Reports
• Entwicklung einer Autokategorisierung bzw. eines Autotaggings mit oder ohne vorgegebenem Kategorienschema (Taxonomie)
• Schulung und Know-how-Transfer

Durch unsere langjährige Erfahrung wissen wir, worauf es bei erfolgreichen Datenanalyseprojekten ankommt, und können dieses Wissen auch auf unstrukturierte Daten anwenden. 

Eingesetzte Werkzeuge und Technologien

• Unser Partner SAS Institute bietet hochwertige Werkzeuge und integrierte Anwendungen an. Der SAS Text-Miner ist integriert mit dem SAS Enterprise Miner und implementiert eine Vielzahl von Methoden für die Aufbereitung von Texten und die anschließende Modellbildung, auch in der Kombination mit quantitativen Daten. 
• Auch andere SAS-Werkzeuge, z.B. SAS Enterprise Guide, bieten in Kombination mit entsprechenden Open-Source-Tools für die Textvorbereitung eine Plattform für den Einstieg in die Textanalyse.
• Open-Source-Werkzeuge wie R bringen ebenfalls entsprechende Funktionen mit und die Java-Plattform ermöglicht eine flexibel erweiterbare Architektur im Hintergrund.