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Text Mining: Spielerei oder nützliches Werkzeug?

Schneller und besser Informationen auswerten als die Konkurrenz: Text Mining sieht auf den ersten Blick vielversprechend aus. Brachliegende Datenberge werden zu wertvollem Business-Wissen. Aber hält das Modewort, was es verspricht?
Text Mining: Spielerei oder nützliches Werkzeug? In digitalen Datenberger schürfen: Durch Text Mining fördern kleine und mittelständische Unternehmen Informationen zutage, die das Business optimieren. (© 2016 solarseven/Shutterstock)

Big Data vs. Text Mining

Big Data ist seit Jahren eines der großen Themen für die Wirtschaft im Allgemeinen und für den Mittelstand im Speziellen. Allerdings wird dabei  immer wieder ein gewisser Nachholbedarf ausgemacht. So konstatiert das Informationsmanagement-Unternehmen Iron Mountain gemeinsam mit den Wirtschaftsprüfern von PricewaterhouseCoopers (PwC): Deutsche Unternehmen sind nur Durchschnitt in der Datenanalyse.

Und im Zuge solcher Untersuchungen wird oft eine Forderung laut: Nutzen Sie die Datenberge! Besonders eine Form wie das Text Mining ist tatsächlich keine Spielerei, sondern kann Potenziale auf mehreren Geschäftsebenen entfalten. Warum, zeigt ein kurzer Abriss:

  • Mit einer entsprechenden Software zur Textauswertung bilden Sie Geschäftsprozesse genau ab.
  • Reportings werden mit detaillierten Informationen präziser.

Im Grunde geht es darum, aus Texten "entscheidungsrelevante Informationen" zu ziehen, wie es Ekkehart Gerlach, Geschäftsführer der Deutschen Medienakademie, gegenüber der Deutschen Industrie- und Handelskammer (DIHK) erklärt.

Bei der Klärung des Unterschieds von Data Mining und Text Mining wird deutlich, wie es geht:

  • Data Mining zielt darauf ab, strukturierte Daten zu sammeln, beispielsweise Geodaten oder Verkaufszahlen.
  • Programme, die Texte auswerten, arbeiten hingegen mit unstrukturierten Daten. Hier geht es darum, Formen wie Grammatik, Absätze und Überschriften auszuwerten.
  • Das heißt, Experten stehen vor einer großen Herausforderung, denn Schrift ist für Computer schwer zu lesen. Daher nutzen Profis Erkenntnisse aus dem Bereich Natural Language Processing (NLP), eine Mischung aus Linguistik, Statistik und Informatik.

Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis

Obwohl es bis hier noch abstrakt klingt, gibt es längst Einsatzgebiete in der Praxis. Dabei werden beispielsweise E-Mails, Feedback-Bögen, Protokolle, Befragungen und alle möglichen PDFs sowie Webseiten ausgewertet. Das ist in mehreren Bereichen sinnvoll:

  • Im Handel lassen sich durch die Auswertung Ihrer Kundenkommunikation die Bedürfnisse der Zielgruppe genauer bestimmen. Sehr trivial wäre etwa, die Suche nach bestimmten Stichworten in einem Berg von E-Mails, um so Beschwerden gezielter ausfindig zu machen – Stichwort Customer Relationship Management (CRM).
  • Grundsätzlich optimiert Text Mining die Marktforschung, denn es wertet quantitative Daten ebenso wie qualitative Daten aus. Selbst protokollierte Antworten in Interviews lassen sich damit in großer Menge verarbeiten.
  • Mit entsprechenden Methoden und Vorgängen behalten Sie Ihr Marktsegment genau im Blick. Was steht in der Presse? Welche Geschäftsberichte der Konkurrenz sind für Sie informativ? Auf welchen Webseiten finden Sie Relevantes? Durch eine automatisierte Recherche kennen Sie alle Entwicklungsprozesse.

Hilfreiche Text Mining Software

Der Wert von Text-Mining-Software ist vielen Technologieunternehmen bewusst, daher haben Sie bereits Zugriff auf unterschiedliche Produkte:

  • Cogito von Expert Systems. Laut Hersteller soll die Software wie ein Mensch lesen und verstehen. Sie durchsuchen damit große Mengen Text und generieren daraus gebrauchsfertiges Wissen.
  • ClearForest von Thomson Reuters. Für die weltweit größte Nachrichtenagentur der Welt gehört die Text- und Metadatenanalyse zum alltäglichen Geschäft. Mit dem Tool nutzen Sie spezielle Pakete, um Informationen intelligent für Ihr Unternehmen zu gewinnen.
  • CXBox von der LDB Gruppe. Wie ticken Ihre Kunden? Was können Sie optimieren? Das Paket ist speziell für das CRM konzipiert. Sie analysieren damit relevante Daten aus den unterschiedlichsten Quellen.
  • SPSS Software von IBM. Dieses Business-Analytics-System ist weit verbreitet. Es gibt Ihnen Werkzeuge für viele Big-Data-Auswertungen und auch Lösungen für das Text Mining an die Hand.

Weiterführende Links:

  • Stromsparen mit Big Data: Die "WirtschaftsWoche" erklärt, wie es geht.
  • Mit Text-Mining-Vorgängen lassen sich Prognosen erstellen – aber diskriminieren diese Raster vielleicht? Dieser Frage geht "Big Data Insider" im Interview mit Florian Buschbacher von Bitkom nach.
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Text Mining: Spielerei oder nützliches Werkzeug?

Schneller und besser Informationen auswerten als die Konkurrenz: Text Mining sieht auf den ersten Blick vielversprechend aus. Brachliegende Datenberge werden zu wertvollem Business-Wissen. Aber hält das Modewort, was es verspricht?
Text Mining: Spielerei oder nützliches Werkzeug? In digitalen Datenberger schürfen: Durch Text Mining fördern kleine und mittelständische Unternehmen Informationen zutage, die das Business optimieren. (© 2016 solarseven/Shutterstock)

Big Data vs. Text Mining

Big Data ist seit Jahren eines der großen Themen für die Wirtschaft im Allgemeinen und für den Mittelstand im Speziellen. Allerdings wird dabei  immer wieder ein gewisser Nachholbedarf ausgemacht. So konstatiert das Informationsmanagement-Unternehmen Iron Mountain gemeinsam mit den Wirtschaftsprüfern von PricewaterhouseCoopers (PwC): Deutsche Unternehmen sind nur Durchschnitt in der Datenanalyse.

Und im Zuge solcher Untersuchungen wird oft eine Forderung laut: Nutzen Sie die Datenberge! Besonders eine Form wie das Text Mining ist tatsächlich keine Spielerei, sondern kann Potenziale auf mehreren Geschäftsebenen entfalten. Warum, zeigt ein kurzer Abriss:

  • Mit einer entsprechenden Software zur Textauswertung bilden Sie Geschäftsprozesse genau ab.
  • Reportings werden mit detaillierten Informationen präziser.

Im Grunde geht es darum, aus Texten "entscheidungsrelevante Informationen" zu ziehen, wie es Ekkehart Gerlach, Geschäftsführer der Deutschen Medienakademie, gegenüber der Deutschen Industrie- und Handelskammer (DIHK) erklärt.

Bei der Klärung des Unterschieds von Data Mining und Text Mining wird deutlich, wie es geht:

  • Data Mining zielt darauf ab, strukturierte Daten zu sammeln, beispielsweise Geodaten oder Verkaufszahlen.
  • Programme, die Texte auswerten, arbeiten hingegen mit unstrukturierten Daten. Hier geht es darum, Formen wie Grammatik, Absätze und Überschriften auszuwerten.
  • Das heißt, Experten stehen vor einer großen Herausforderung, denn Schrift ist für Computer schwer zu lesen. Daher nutzen Profis Erkenntnisse aus dem Bereich Natural Language Processing (NLP), eine Mischung aus Linguistik, Statistik und Informatik.

Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis

Obwohl es bis hier noch abstrakt klingt, gibt es längst Einsatzgebiete in der Praxis. Dabei werden beispielsweise E-Mails, Feedback-Bögen, Protokolle, Befragungen und alle möglichen PDFs sowie Webseiten ausgewertet. Das ist in mehreren Bereichen sinnvoll:

  • Im Handel lassen sich durch die Auswertung Ihrer Kundenkommunikation die Bedürfnisse der Zielgruppe genauer bestimmen. Sehr trivial wäre etwa, die Suche nach bestimmten Stichworten in einem Berg von E-Mails, um so Beschwerden gezielter ausfindig zu machen – Stichwort Customer Relationship Management (CRM).
  • Grundsätzlich optimiert Text Mining die Marktforschung, denn es wertet quantitative Daten ebenso wie qualitative Daten aus. Selbst protokollierte Antworten in Interviews lassen sich damit in großer Menge verarbeiten.
  • Mit entsprechenden Methoden und Vorgängen behalten Sie Ihr Marktsegment genau im Blick. Was steht in der Presse? Welche Geschäftsberichte der Konkurrenz sind für Sie informativ? Auf welchen Webseiten finden Sie Relevantes? Durch eine automatisierte Recherche kennen Sie alle Entwicklungsprozesse.

Hilfreiche Text Mining Software

Der Wert von Text-Mining-Software ist vielen Technologieunternehmen bewusst, daher haben Sie bereits Zugriff auf unterschiedliche Produkte:

  • Cogito von Expert Systems. Laut Hersteller soll die Software wie ein Mensch lesen und verstehen. Sie durchsuchen damit große Mengen Text und generieren daraus gebrauchsfertiges Wissen.
  • ClearForest von Thomson Reuters. Für die weltweit größte Nachrichtenagentur der Welt gehört die Text- und Metadatenanalyse zum alltäglichen Geschäft. Mit dem Tool nutzen Sie spezielle Pakete, um Informationen intelligent für Ihr Unternehmen zu gewinnen.
  • CXBox von der LDB Gruppe. Wie ticken Ihre Kunden? Was können Sie optimieren? Das Paket ist speziell für das CRM konzipiert. Sie analysieren damit relevante Daten aus den unterschiedlichsten Quellen.
  • SPSS Software von IBM. Dieses Business-Analytics-System ist weit verbreitet. Es gibt Ihnen Werkzeuge für viele Big-Data-Auswertungen und auch Lösungen für das Text Mining an die Hand.

Weiterführende Links:

  • Stromsparen mit Big Data: Die "WirtschaftsWoche" erklärt, wie es geht.
  • Mit Text-Mining-Vorgängen lassen sich Prognosen erstellen – aber diskriminieren diese Raster vielleicht? Dieser Frage geht "Big Data Insider" im Interview mit Florian Buschbacher von Bitkom nach.
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