Was ist Text Mining und wie können Unternehmen damit von unstrukturierten Daten profitieren?

Unstrukturierte Daten machen 80 % bis 90 % aller neuen Daten aus, die von Unternehmen generiert werden, und Text Mining ist die Technik, die Ihnen dabei hilft, diese Daten zu nutzen.

Viele Unternehmen können ihre strukturierten Daten bereits verwalten, aber was ist mit den Erkenntnissen, die sich in freiformatigen Texten verbergen? Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht genau in eine Datenbank oder eine Tabellenkalkulation passen und daher von herkömmlichen Analysetools nicht verarbeitet werden können. Dies ist der Zeitpunkt, an dem sich Unternehmen an NLP-Lösungsanbieter und andere Anbieter fortschrittlicher Technologie wenden, um diese Chance zu nutzen.

Was ist also Text Mining? Und wie können Sie es in Ihren Geschäftsumgebungen bereitstellen?

Text-Mining-Definition und geschäftliche Vorteile

Was ist Text Mining?

Beim Text Mining werden wertvolle Erkenntnisse aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten gewonnen. Das ist so, als würde man einem Computer das Lesen und Analysieren von Texten beibringen, genau wie Menschen, aber viel schneller und in größerem Maßstab.

Mit Text Mining können Sie auf eine Vielzahl unstrukturierter Daten zugreifen, darunter Social-Media-Beiträge, Produktbewertungsseiten, Forschungsberichte, E-Mails und andere Texte, ohne die Originaltexte manuell überprüfen zu müssen. Dadurch sind Sie sich jeglicher aufkommender Bedenken bewusst, bevor es zu einer Eskalation kommt, und erkennen bevorstehende Trends vor Ihrer Konkurrenz.

Text Mining vs. Textanalyse vs. Textanalyse

Viele Fachleute verwenden die Begriffe Text Mining und Textanalyse synonym, und das ist in vielen Fällen richtig. Es gibt jedoch subtile Unterschiede zwischen den beiden Konzepten.

Das Hauptproblem besteht darin, dass sich Text Mining auf die automatisierte Mustererkennung und Wissensextraktion konzentriert, während bei der Textanalyse ein breiteres Spektrum an Techniken zur Interpretation und Untersuchung von Textdaten zum Einsatz kommt. Es befasst sich mit Spracherkennung, Zusammenfassung, Kategorisierung usw. Man kann mit Sicherheit sagen, dass Text Mining eine Unterart der Textanalyse ist, die sich auf die automatisierte Mustererkennung konzentriert.

Die Textanalyse nutzt sowohl Text-Mining- als auch Analysetechniken zur Verarbeitung von Textdaten. Text Mining ist eher qualitativer Natur, während Text Analytics sich auf die Erstellung von Diagrammen und anderen Datenvisualisierungen konzentriert und somit eher zu einem quantitativen Tool wird.

Der Umfang aller drei Konzepte überschneidet sich und sie stützen sich oft auf dieselben Techniken, um leicht unterschiedliche Ziele zu erreichen, wodurch die Unterscheidung zwischen ihnen verwischt wird.

Um die Konzepte trotz ihrer Überschneidungen besser zu verstehen, sehen wir uns an, was jede der drei Techniken im Kontext der Kundenfeedbackanalyse bewirken kann.

• Text Mining kann Muster aus einem großen Datensatz Tausender unstrukturierter Kundenbewertungen extrahieren. Es kann maschinelles Lernen (ML) einsetzen, um häufig erwähnte Bedenken und gemeinsame Themen dieser Bewertungen zu identifizieren.
• Mit der Textanalyse können auch große Mengen an Rezensionen analysiert werden. Es kann ML- und Stimmungsanalysetools einsetzen, um einen strukturierten Bericht über die vorherrschende Stimmung und alle potenziellen Risiken zu erstellen, denen Ihr Unternehmen begegnen muss.
• Mit der Textanalyse können mehrere ausgewählte Kundenrezensionen eingehend untersucht werden. Es kann jede Bewertung im Detail analysieren, um etwaige Bedenken und Vorschläge zu verstehen. Diese Technik kann über ein detailliertes Kundenerlebnis berichten.

Vorteile von Text Mining

• Verbessert Ihre Entscheidungsfähigkeit. Text-Mining-Algorithmen wandeln Texte in umsetzbare Erkenntnisse um, die Führungskräften bei der Lösung dringender Geschäftsprobleme helfen können.
• Bietet Ihnen Wettbewerbsinformationen. Sie können Markttrends sowie Neuigkeiten und Aktivitäten Ihrer Konkurrenten analysieren und sehen, was Kunden über ihre Produkte und Marketingkampagnen denken. Auf diese Weise können Sie die Marktdynamik einschätzen, frühzeitig Chancen erkennen und diese vor Ihrer Konkurrenz nutzen.
• Erkennt Risiken und hilft Ihnen, diese zu bewältigen. Sie können diese Techniken einsetzen, um nach Anomalien, Nachfrageschwankungen und anderen Problemen zu suchen, die Ihr Unternehmen gefährden könnten. Mit Text Mining lassen sich auch frühe Anzeichen von Betrug, Cyberangriffen und Compliance-Verstößen erkennen.
• Analysiert schnell unüberschaubar große Texte. Um Ihnen eine Vorstellung von der Geschwindigkeit des Text-Mining zu geben: Es kann ein 400-seitiges Buch in wenigen Minuten durchgehen, um eine Aufgabe wie eine einfache Mustererkennung auszuführen – vorausgesetzt, der Algorithmus ist optimiert und ausreichend Rechenressourcen sind zugewiesen. Anspruchsvolle linguistische Analysen können Stunden dauern, was immer noch viel schneller ist als das menschliche Tempo.

So funktioniert Text Mining

Text Mining basiert auf einer Vielzahl von Techniken, um Erkenntnisse aus Freiformtexten zu extrahieren und die Ergebnisse in einem strukturierten Format darzustellen.

ML ist die grundlegende Technologie für viele dieser Methoden, da es automatisch Muster für die Textextraktion, -klassifizierung und -clusterung lernen kann. Zusätzlich zu ML können beim Text Mining statistische Ansätze, regelbasierte Methoden und linguistische Analysen verwendet werden.

Text-Mining-Techniken

Hier sind einige Beispiele für Text-Mining-Techniken, die ML-basiert sein können.

Informationsrückgewinnung

Text-Mining-Tools erhalten eine Anfrage, suchen in einem Texthaufen nach bestimmten Informationen und rufen das gewünschte Datenelement ab. Methoden zum Abrufen von Informationen werden beispielsweise in Suchmaschinen wie Google und in Bibliothekskatalogisierungssystemen eingesetzt.

Hier sind die wichtigsten Unteraufgaben, die beim Abrufen von Informationen helfen.

• Durch die Tokenisierung werden lange Texte in einzelne Einheiten – sogenannte Token – zerlegt, bei denen es sich um einzelne Wörter, Sätze oder Phrasen handeln kann.
• Stemming reduziert das Wort auf seine Stammform und entfernt Suffixe und Präfixe.

Informationsextraktion

Bei der Informationsextraktion (IE) geht es darum, strukturierte Informationen aus Freiformtext abzurufen. Mit diesen Techniken können interessante Entitäten, ihre Beziehungen und Attribute extrahiert und in einem leicht zugänglichen Format organisiert werden.

Eine Anwendung von IE ist die Extraktion von Markttrends aus Nachrichtenartikeln. Die Modelle können den Nachrichtenbereich scannen, die Namen der Wettbewerber, Finanzinformationen, Produkterwähnungen usw. heraussuchen und diese Daten strukturiert präsentieren.

Hier sind die allgemeinen IE-Unteraufgaben:

• Die Merkmalsauswahl bildet die wichtigen Attribute ab
• Durch die Merkmalsextraktion wird die Aufgabe weiter granuliert, indem eine Teilmenge jedes relevanten Merkmals extrahiert wird
• Die Erkennung benannter Entitäten identifiziert Entitäten wie Namen, Orte usw. von Personen im Text

Verarbeitung natürlicher Sprache

Hierbei handelt es sich um eine fortschrittliche Technik, die unter anderem auf künstlicher Intelligenz, Linguistik und Datenwissenschaft basiert. Text Mining mit natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu „verstehen“.

NLP kann beispielsweise nützlich sein, wenn Sie wissen möchten, wie Kunden über das neue Produkt/die neue Dienstleistung denken, die Sie kürzlich herausgebracht haben. Sie benötigen ein Tool, das große Mengen an Produkt-/Service-Feedback verarbeiten kann, das auf verschiedenen Plattformen veröffentlicht wurde.

Hier sind die häufigsten Text-Mining-Unteraufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache:

• Zusammenfassung. Diese Technik liefert Ihnen eine prägnante Zusammenfassung langer Lektüren, seien es große Artikel oder sogar Bücher.
• Textkategorisierung. Diese Methode wird auch als Textklassifizierung bezeichnet und weist unstrukturierten Daten Beschriftungen zu. Es kann beispielsweise Textdokumente in vordefinierte Kategorien kategorisieren oder Kundenbewertungen anhand der darin erwähnten Produkte klassifizieren.
• Stimmungsanalyse. Vereinfacht gesagt können Stimmungsanalyse und Text-Mining positive, neutrale und negative Stimmungen in Texten identifizieren. Damit können Sie die Einstellung der Menschen zu Ihrer Marke im Laufe der Zeit verfolgen, wie im NLP-Beispiel oben. Weitere Informationen zur KI-gestützten Sentimentanalyse finden Sie in unserem Blog.

Text-Mining-Anwendungen in der Geschäftswelt

Durch die Integration von Text-Mining-Lösungen in den Tech-Stack Ihres Unternehmens können Sie Folgendes freischalten.

Kundenbedürfnisse antizipieren und besseren Support bieten

Mit Text-Mining-Techniken können Sie Kundenfeedback aus sozialen Medien, Umfragen und anderen Quellen analysieren, verstehen, was Menschen an Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung mögen, und nach Tipps suchen, die Ihnen dabei helfen können, Ihr Angebot an den Kundenerwartungen auszurichten.

Sie können auch die Effizienz Ihres Kundensupports steigern, indem Sie Support-Tickets, Chats und sogar lange Transkriptionen von Support-Anrufen analysieren. Dies ermöglicht Ihrem Team, offene Probleme zu kategorisieren und dringende Angelegenheiten zu identifizieren, um einen besseren Kundenservice zu bieten.

McKinsey berichtet, dass der Einsatz fortschrittlicher Textanalysen die Anrufbearbeitungszeit um 40 % verkürzen und gleichzeitig die Konversionsraten um rund 50 % steigern kann.

Beispiel für ein Text-Mining aus dem echten Leben:

Der Wearable-Tech-Hersteller FitBit wollte die Schwachstellen seiner Kunden verstehen und setzte Text-Mining-Tools ein, um 33.000 Tweets zu analysieren, die über einen Zeitraum von sechs Monaten veröffentlicht wurden. Die Analyse ergab mehrere Bedenken. Es zeigte sich beispielsweise, dass das Produkt Fitbit Blaze schwerwiegende Probleme mit seinem Betriebssystem hatte.

Erleichterung der Forschung

Ob im medizinischen Bereich, im Bildungswesen oder im juristischen Bereich: Die Fähigkeit, viele Forschungsartikel schnell „lesen“ zu können, ist von Vorteil.

Im juristischen Bereich kann die Text-Mining-Analyse beispielsweise Gerichtsverfahren und Rechtsdokumente durchsuchen und Praktikern dabei helfen, Präzedenzfälle zu identifizieren und wirkungsvolle Argumente für Gerichtstermine zu verfassen.

In der Pharmazie kann diese Technologie die biomedizinische Forschung analysieren und Zusammenhänge zwischen Proteinen, Genen, Krankheiten usw. untersuchen. Im Gesundheitswesen kann sie die EHRs von Patienten durchsehen und auf Fragen von Ärzten antworten.

Beispiel für ein Text-Mining aus dem echten Leben:

Ein Forscherteam aus dem Vereinigten Königreich und Dänemark wandte Text Mining auf die Abstracts von PubMed-Publikationen an, um sie zu gruppieren und neue Medikamentenkandidaten für Typ-2-Diabetes zu identifizieren. Das Team berichtete, dass dieses Experiment ihnen dabei geholfen habe, eine Liste potenzieller Ziele zu erstellen. Und es gibt eine ähnliche Studie, die Text-Mining-Algorithmen einsetzt, um Medikamentenkandidaten für die Krebsbehandlung zu extrahieren.

Sammeln von Marktinformationen und Analysieren des Wettbewerbs

Mit Text-Mining-Methoden können Sie die Leistung Ihres Unternehmens/Produkts im Vergleich zur Konkurrenz vergleichen. Da häufig ähnliche Produkte verschiedener Hersteller verglichen werden, können Sie diese Bewertungen analysieren, um herauszufinden, wo Sie die Konkurrenz übertroffen haben und wo Ihr Produkt zurückgeblieben ist.

Eine weitere Möglichkeit, den Wettbewerb zu analysieren, ist der Einsatz von Text-Mining-Techniken zum „Lesen“ von Branchenberichten, Marktforschungsartikeln und Pressemitteilungen, die Ihnen helfen, auf dem Laufenden zu bleiben, was die Wettbewerber vorhaben.

Beispiel für ein Text-Mining aus dem echten Leben:

Ein Forschungsteam aus China hat eine Text-Mining-Methode entwickelt, mit der Unternehmen die von der Konkurrenz produzierten Textdaten analysieren können, um verschiedene Geschäftsereignisse zu erkennen. Das Modell kann Ereignisse extrahieren und klassifizieren und so die Aktivitätssequenz jedes Teilnehmers erstellen. Dies hilft dabei, das Verhalten jedes Unternehmens auf dem Markt einzuschätzen und bestehende Beziehungen zu erkennen.

Unterstützung beim Compliance-Management und der Risikominderung

Text-Mining-Tools können kontinuierlich Regulierungs- und Compliance-Dokumente scannen, um Ihnen dabei zu helfen, Ihren Betrieb innerhalb der Beschränkungen Ihrer Rechtslandschaft zu halten.

Eine weitere spannende Anwendung von Text Mining ist die Überprüfung von Verträgen auf Einhaltung gesetzlicher Standards und die Identifizierung vertraglicher Risiken.

Beispiel für ein Text-Mining aus dem echten Leben:

Es gibt mehrere Forschungsinitiativen, um Risiken und Compliance-Verstöße mithilfe von Text-Mining-Techniken aufzudecken. Ein Forschungsteam nutzte es, um bei der Berechnung des Betrugsrisikoindex eines Managers im Finanzsektor zu helfen. Und in einem anderen Beispiel arbeiteten Wissenschaftler mit der Jugendaufsichtsbehörde zusammen, um Gesundheitsdienstleister zu erkennen, die Sicherheitsrisiken für ihre Patienten darstellen. Das Team nutzte verschiedene Text-Mining-Methoden, um über 22.000 Patientenbeschwerden zu analysieren und Fälle schwerwiegender Verstöße aufzudecken.

Unterstützung von Produkt- und Serviceinnovationen

Text Mining kann interessante und manchmal überraschende Ideen liefern, wie Sie Ihre bestehenden Produkte verbessern oder welche neuen Wege Ihr Unternehmen erkunden kann. Neben der oben genannten Analyse von Kundensupport-Tickets, die Ihnen dabei helfen kann, unerfüllte Bedürfnisse zu identifizieren, können Sie mithilfe von Text-Mining-Algorithmen auch interne Unternehmensdaten wie Besprechungsnotizen und Brainstorming-Zusammenfassungen scannen, um Ideen für neue Produkte zu erhalten.

Eine weitere Möglichkeit ist die Analyse von Forschungsarbeiten und Patenten auf der Suche nach Möglichkeiten, Spitzentechnologie in Ihre Produkte und Dienstleistungen zu integrieren.

Beispiel für ein Text-Mining aus dem echten Leben:

Vor der Veröffentlichung eines neuen Lautsprecherprodukts wollte Amazon die wertvollsten Eigenschaften der Lautsprecher der Konkurrenz in der Preisklasse von 150 US-Dollar ermitteln. Die Datenwissenschaftler des Unternehmens setzten Text Mining ein, um Kundenbewertungen der Zielprodukte zu analysieren. Sie identifizierten Merkmale, die stark mit hohen und niedrigen Sprecherbewertungen korrelierten. Dies half Amazon nicht nur beim Aufbau eines erfolgreichen Produkts, sondern beeinflusste auch die Produkteinführungsstrategie.

Herausforderungen und Einschränkungen im Zusammenhang mit Text Mining

Obwohl Text Mining ein leistungsstarkes Tool ist, gibt es ethische Herausforderungen und technische Einschränkungen, die Unternehmen kennen müssen, bevor sie mit der Implementierung fortfahren:

• Qualität und Vielfalt der Datenquellen. Aktuelle Schätzungen zeigen, dass täglich überwältigende 328,77 Millionen Terabyte an Daten generiert werden. Dazu gehören Rauschen und irrelevante Informationen. Und selbst die relevanten Daten sind nicht standardisiert, was es schwierig macht, konsistente Regeln für die Textverarbeitung zu erstellen.
• Sprachliche und semantische Probleme. Die menschliche Sprache ist vage und komplex. Es umfasst Sarkasmus, Polysemie, Slang und Dialekte. Fügen Sie dieser Mischung auch Rechtschreibfehler hinzu. All dies erschwert den Modellen die Arbeit mit Texten. Unternehmen müssen einen repräsentativen Datensatz erstellen, um Text-Mining-Algorithmen zu trainieren, damit sie all diese Faktoren bewältigen können.
• Zum Trainieren von Text-Mining-Modellen ist ein großer und vielfältiger Datensatz erforderlich. Und wenn diese Daten Verzerrungen enthalten, werden die Algorithmen ein diskriminierendes Ergebnis liefern. Suchen Sie nach einem zuverlässigen Anbieter für maschinelle Lernentwicklung, der Sie beim Trainieren und Anpassen Ihrer Modelle unterstützen kann. Sie können auch eine automatisierte Datenerfassung in Betracht ziehen, um den Trainingssatz aufzubauen und in Zukunft regelmäßig Daten zu sammeln.
• Technische und Ressourcenbeschränkungen. Einige Algorithmen, beispielsweise die NLP-Textanalyse, erfordern eine erhebliche Rechenleistung, was ihre Ausführung teuer macht. Die großen Datenmengen können vor Ort eine Herausforderung darstellen. Sie können die Cloud zur Datenspeicherung und -verarbeitung nutzen, was Ihnen auch eine problemlose Auf- und Abwärtsskalierung ermöglicht.

Zu den weiteren technischen Herausforderungen gehören die Kommentierung der Trainingsdaten, die Integration in bestehende Systeme sowie die Prüfung und Wartung von Algorithmen.

• Ethische und Datenschutzbedenken. Beim Text Mining kann es sich um die Analyse persönlicher, sensibler Informationen handeln, beispielsweise von Gesundheitsakten. In diesem Fall müssen Unternehmen einen Weg finden, die Einwilligung rechtzeitig einzuholen. Ethische Aspekte haben auch Einfluss darauf, wie Sie die Ergebnisse verwenden. Wenn ein Unternehmen Erkenntnisse aus voreingenommenen Modellen gewinnen und diese auf schädliche Weise einsetzen würde, hätte dies ethische Auswirkungen.

Zukunft des Text Mining

Text-Mining-Algorithmen werden immer intelligenter und komplexer. Sie können Ihnen bereits Zugang zu den neuesten Marktinformationen verschaffen und Sie bei der Innovation in Ihrer Produktion und Ihren internen Abläufen unterstützen.

Dank der Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und Analytik können Sie Text Mining mit anderen innovativen Technologien wie generativer KI kombinieren. Stellen Sie sich vor, wie kraftvoll diese Kombination sein kann. Gen AI kann Inhalte basierend auf den Erkenntnissen generieren, die Text-Mining-Tools liefern.

Nehmen wir als Beispiel einen Kundensupport-Bot. Text-Mining-Techniken können relevante Informationen aus Kundenanfragen extrahieren und diese mit wichtigen Punkten aus FAQs und aktuellen Bewertungen dieses Kunden ergänzen. Gen AI nutzt diese Informationen und erstellt personalisierte Antworten, die auf die Schmerzpunkte des Kunden eingehen, anstatt einige allgemeine Aussagen zu machen, die die Person noch weiter frustrieren würden.

Wenn Sie also bereits Text Mining nutzen oder gerade darüber nachdenken, diese Technologie zu implementieren, lohnt es sich vielleicht, bereits darüber nachzudenken, sie in Gen AI zu integrieren oder einen seriösen Anbieter von Datenanalysediensten zu finden, um Ihre Analysefähigkeiten zu stärken und mit Echtzeitdaten zu arbeiten.

Möchten Sie eine Text-Mining-Lösung entwickeln? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir helfen Ihnen dabei, ein bestehendes Modell anzupassen und neu zu trainieren oder ein neues zu erstellen, und wir richten Sie mit der automatisierten Datenerfassung ein.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der itrex-Website veröffentlicht .