Web 3.0 & Semantic Web
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Unstrukturierte Daten im Business Intelligence |
Ute Steinecke, Walter Straub |
Zusammenfassung
Information-on-Demand und Business Intelligence (BI) gehören
zu den weiterhin wachsenden Beratungsfeldern. Standen bisher
strukturierte Daten im Vordergrund, so wird es in Zukunft
mehr und mehr darum gehen, Informationen aus
unstrukturierten Daten wie beispielsweise aus Dokumenten,
Videos, Bildern, E-Mails oder Wikis zu erschließen und zu
nutzen. Unstrukturierte Informationen werden zwar u.a.
bereits in Content-Managementsystemen verwaltet, aber in
Kombination mit Business Intelligence kaum genutzt. Die
Einbindung unstrukturierter Daten in BI-Systeme und deren
Auswertung stellt die etablierten BI-Methoden vor vollkommen
neue Anforderungen und verlangt zum Teil neue Verfahren und
Technologien. Dabei liefern unstrukturierte Daten nicht nur
Fakten, sondern vor allem auch Informationen aus dem und
über den Kontext. Es kann für den Marketingleiter oder die
Produktentwicklung entscheidend sein, ob es sich um
positive, negative oder neutrale Kontexte handelt. Für
Gewährleistungs- und Servicecenter kann es wesentlich sein,
ob es sich um neue oder um bekannte Probleme handelt und in
welcher Beziehung diese zu anderen Fragen stehen. An die
Unternehmensberatung IBM Global Business Services ist eine
Reihe von Anfragen gestellt worden, um unstrukturierte Daten
in BI-Systeme zu integrieren und für Auswertungen und
Reporting verfügbar zu machen. So wurde gemeinsam mit einer
Customer Support Service GmbH ein Projekt aufgesetzt, um die
Notizen von Agents auszuwerten, aufzubereiten und über
herkömmliches Reporting dem Business bereitzustellen. Ein
anderes Projekt hatte zum Ziel, RSS-Feeds automatisch zu
klassifizieren und in die internen Informationssysteme zu
integrieren. Im Folgenden werden das Vorgehen, die
Ergebnisse und die Erfahrungen aus diesen zwei Anwendungen
dargestellt.
Inhaltsübersicht
- Unstrukturierte Daten im Business Intelligence – fachliche Anforderungen
- Auswertung von Störmeldungen in einem Customer Service Center
- Ausgangssituation
- Aufgabenstellung
- Lösungsansatz
- Ergebnis
- Software
- Automatische Klassifikation von RSS-Feeds für ein Unternehmen der Energiewirtschaft
- Aufgabenstellung
- Lösungsansatz
- Ergebnis
- Software
- Unstrukturierte Daten im BI – Technologie und Standards
- Vorverarbeitung
- Modellierung
- Frontend
- Literatur
HMD, Heft 271, Februar 2010
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