Was lässt sich aus Einträgen in Foren und sozialen Netzwerken ableiten? Welche Informationen schlummern in Freitextfeldern von Fragebögen und Berichten? Die BI-Unternehmensberatung mayato erweitert ihren Bereich Data Science um die gezielte Auswertung unstrukturierter Daten: Text Mining, Sentiment- und Tonalitäts-Analysen liefern Unternehmen, Behörden und Forschungseinrichtungen strategisch wichtige Erkenntnisse, minimieren den manuellen Auswertungsaufwand und reduzieren gleichzeitig die Fehlerrate. Mit der Computer-Linguistin Dr. Cäcilia Zirn erweiterte das Unternehmen sein Data-Science-Team im Bereich Machine Learning und Text Mining.
Schon die Auswertung der enormen Mengen an strukturierten Daten wie Absatzzahlen, Kundendaten oder – im Umfeld von Industrie 4.0 – Sensordaten ist in vielen Fällen sehr komplex. Die Verarbeitung unstrukturierter Textdaten mit Hilfe von Text Mining hält zusätzliche Herausforderungen bereit, bietet dafür aber enormes Potential, erklärt Dr. Cäcilia Zirn, Lead Data Scientist bei mayato: „Umfangreiche Dokumente, Blogs oder Social Media Beiträge auf bestimmte Fragestellungen hin untersuchen und vergleichen zu können, liefert den Unternehmen wertvolle Erkenntnisse und spart enorm Zeit. Häufig lassen sich solche Auswertungen aufgrund der schieren Masse an Daten manuell nicht bewerkstelligen.“ Dabei geht es nicht nur um das reine Erkennen sprachlicher Inhalte, sondern auch um Stimmungen und Bewertungen, die damit verbunden sind. Sentiment- oder Tonalitäts-Analysen lesen gewissermaßen zwischen den Zeilen und zeichnen ein Bild über die Gefühlswelt des Texterstellers. Auch Trends lassen sich mit Text Mining ermitteln. Ein weiteres Anwendungsgebiet sind Chat-Bots, die Kundenfragen basierend auf vorhandenem Firmenwissen automatisiert beantworten und dadurch den Kundenservice verbessern.
Dementsprechend vielfältig gestalten sich auch die Anwendungsmöglichkeiten, weiß Dr. Marcus Dill, Geschäftsführer bei mayato: „Unternehmen, die automatisiert das Feedback ihrer Kunden und Berater auswerten, Marketingabteilungen, die die Zufriedenheit ihrer Kunden ermitteln oder Hersteller, die neue Trends aufspüren möchten – sie alle profitieren von gezieltem Text Mining. Wir sehen hier ein enormes Potential für die Zukunft und freuen uns, mit Dr. Zirn eine weitere Top-Expertin auf dem Gebiet in unserem Team zu haben.“ Details zum Thema Social Media Analytics finden Sie unter https://www.mayato.com/customer-analytics/#socialmediaanalytics. Wie Kunden-Feedback effizient analysiert werden kann, erfahren Sie unter https://www.mayato.com/customer-analytics/#feedbackanalytics
Schon die Auswertung der enormen Mengen an strukturierten Daten wie Absatzzahlen, Kundendaten oder – im Umfeld von Industrie 4.0 – Sensordaten ist in vielen Fällen sehr komplex. Die Verarbeitung unstrukturierter Textdaten mit Hilfe von Text Mining hält zusätzliche Herausforderungen bereit, bietet dafür aber enormes Potential, erklärt Dr. Cäcilia Zirn, Lead Data Scientist bei mayato: „Umfangreiche Dokumente, Blogs oder Social Media Beiträge auf bestimmte Fragestellungen hin untersuchen und vergleichen zu können, liefert den Unternehmen wertvolle Erkenntnisse und spart enorm Zeit. Häufig lassen sich solche Auswertungen aufgrund der schieren Masse an Daten manuell nicht bewerkstelligen.“ Dabei geht es nicht nur um das reine Erkennen sprachlicher Inhalte, sondern auch um Stimmungen und Bewertungen, die damit verbunden sind. Sentiment- oder Tonalitäts-Analysen lesen gewissermaßen zwischen den Zeilen und zeichnen ein Bild über die Gefühlswelt des Texterstellers. Auch Trends lassen sich mit Text Mining ermitteln. Ein weiteres Anwendungsgebiet sind Chat-Bots, die Kundenfragen basierend auf vorhandenem Firmenwissen automatisiert beantworten und dadurch den Kundenservice verbessern.
Dementsprechend vielfältig gestalten sich auch die Anwendungsmöglichkeiten, weiß Dr. Marcus Dill, Geschäftsführer bei mayato: „Unternehmen, die automatisiert das Feedback ihrer Kunden und Berater auswerten, Marketingabteilungen, die die Zufriedenheit ihrer Kunden ermitteln oder Hersteller, die neue Trends aufspüren möchten – sie alle profitieren von gezieltem Text Mining. Wir sehen hier ein enormes Potential für die Zukunft und freuen uns, mit Dr. Zirn eine weitere Top-Expertin auf dem Gebiet in unserem Team zu haben.“ Details zum Thema Social Media Analytics finden Sie unter https://www.mayato.com/customer-analytics/#socialmediaanalytics. Wie Kunden-Feedback effizient analysiert werden kann, erfahren Sie unter https://www.mayato.com/customer-analytics/#feedbackanalytics
