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In allen Wirtschaftsbereichen wachsen im Zuge
von Big Data die Informationsmengen und
kommen immer neue Datenformate hinzu.
Dies erfordert neue Analyse-Methoden, um aus
der Datenflut relevante Ergebnisse zu generie-
ren.
Semantische Analyse und Natural Lan-
guage Processing (NLP)
sind in jüngster Zeit
als
zukunftsträchtigste Analysemethoden
neben die bisherigen Business Intelligence (BI)-
Verfahren getreten, die in der Regel nur nume-
rische Informationen einbeziehen. Controlling-
Abteilungen können sich dies zunutze machen.
Viel haben Unternehmen
in den vergangenen
Jahren
in Business Warehouse und Business
Intelligence investiert, um
strukturierte Daten
zu erschließen
. Dabei handelt es sich um Da-
ten, die erkennbar in Tabellen- oder Listenform
aufgebaut sind und sich daher leicht mittels
mathematischer Verfahren verarbeiten lassen.
Finanz- und Controlling-Abteilungen fokussie-
ren in ihren BI-Analysen und Reports traditio-
nell sehr stark auf solch strukturierte Daten.
Jedoch liegt auch bei ihnen ein beachtlicher Teil
geschäftlicher Informationen in unstrukturierter
Form vor: Projektberichte und Veröffentlichun-
gen als Office-Dokument oder E-Mail, neue
Gesetzestexte in PDF-Form etc. In diesen For-
maten stecken wichtige Informationen, die für
das Controlling und Berichtswesen ebenso re-
levant sind wie numerische Daten aus BI-Sys-
temen. Je unstrukturierter die Daten sind, des-
to höher sind die Anforderungen an die zugrun-
deliegenden Algorithmen zu deren Auswertung.
An ihnen hängt demnach, ob dieser Wissens-
schatz gehoben und für das Controlling nutzbar
gemacht werden kann.
Logische Zusammenhänge
herstellen
Eine
moderne „Big Data-Initiative“
muss da-
her beide Datenwelten zusammenführen und
neben den strukturierten
auch unstrukturier-
te Daten in die Suche und Analyse ein-
schließen.
Semantische Analyse und Natural
Language Processing (NLP) sind die Werkzeu-
ge dafür. Sie werten Daten nicht nur statistisch
aus, sondern bieten vielmehr eine vollständige
Semantische Analyse und Natural Language
Processing – die Big-Data-Analyse-Instrumente
der Zukunft
von Frank Zscheile
CM Juli / August 2016
