Trends in unstrukturierten Daten erkennen Mayato erweitert Data-Science-Angebot um Text Mining

Die Business-Intelligence-Unternehmensberatung Mayato hat ihren Bereich Data Science um die gezielte Auswertung unstrukturierter Daten erweitert. Dabei kommen Text Mining, Sentiment- und Tonalitäts-Analysen zum Einsatz.

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Unternehmen, Behörden und Forschungseinrichtungen sollen dadurch strategische wichtige Erkenntnisse erhalten. Zudem wird der manuelle Auswertungsaufwand minimiert und die Fehlerrate verringert. Mit der Computer-Linguistin Dr. Cäcilia Zirn hat Mayato sein Data-Science-Team in den Bereichen Machine Learning und Text Mining entsprechend erweitert. Sie betont, dass Text Mining zwar viele Herausforderungen mit sich bringt, aber dafür enormes Potenzial biete.

Manuelle Auswertung unmöglich

„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“, erklärt Dr. Zirn. Dabei gehe es nicht nur um das Erkennen sprachlicher Inhalte, sondern auch um damit verbundene Stimmungen und Bewertungen. Sentiment- oder Tonalitäts-Analysen lesen auch „zwischen den Zeilen“ und geben Einblick in die Gefühlswelt des Texterstellers. Text Mining eignet sich außerdem zur Trenderkennung und für Chat-Bots, die Kundenfragen auf Basis von vorhandenem Firmenwissen beantworten.

Flexible Einsatzmöglichkeiten

„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“, erklärt Mayato-Geschäftsführer Dr. Marcus Dill.

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