Texte verstehen

IT-DIRECTOR: Herr Altmann, mit welchen Methoden und Techniken können Unternehmen unstrukturierte Daten für die Auswertung vorbereiten?
G. Altmann: Wenn wir von unstrukturierten Daten sprechen, dann meinen wir vor allem Texte, die aus den sozialen Medien stammen, aus Callcenter-Notizen, Reparaturberichten oder Auskunftssystemen. Um sie zu analysieren, gibt es computerlinguistische Verfahren. Die Content-Kategorisierung ordnet Dokumente automatisch einem bestimmten Themengebiet zu, ohne dafür vorher bestimmte Suchworte definieren zu müssen. Text Mining hilft, Strukturen und Verbindungen zu erkennen, die fürs bloße Auge unsichtbar sind. Die Sentiment-Analyse erkennt die Tonalität von Texten und wird zur Analyse von Inhalten aus sozialen Medien genutzt.

IT-DIRECTOR: Kann ein Unternehmen bestehende BI-Lösungen für die Auswertung unstrukturierter Daten nutzen?
G. Altmann: Eine bestehende DI- und BI-Infrastruktur ist eine wertvolle Ausgangsbasis, wenn es um die Verknüpfung mit strukturierten Inhalten und die Anzeige von Textergebnissen geht. Allerdings passen traditionelle BI-Werkzeuge oft nicht zur Exploration von Texten, dafür gibt es neue Werkzeuge. Ein besonderes Augenmerk sollte auf dem analytischen Kern der Lösung liegen. Hier sollten Unternehmen über eine vollständige Analysesuite nachdenken statt über eine Kombination von Einzeltools.

IT-DIRECTOR: Was ist hinsichtlich des Datenschutzes zu beachten?
G. Altmann: Egal, ob Big Data oder herkömmliche Datenanalysen, die Datenschutzbestimmungen sind die gleichen. Lösungen müssen entsprechend den Vorgaben und Gesetzen und im Hinblick auf Datenschutz und Compliance die Anwender unterstützen, diese Richt-linien einzuhalten. Wir empfehlen einen sensiblen Umgang mit Kundendaten und eine permanente Abstimmung der Analytics-Prozesse mit ihren internen Datenschutzbeauftragten und externen Spezialisten.