Kommentar von Paul Bremhorst, Tableau

So verändert NLP den Umgang mit Data Analytics

| Autor / Redakteur: Paul Bremhorst / Nico Litzel

Der Autor: Paul Bremhorst ist Sales Consulting Manager DACH bei Tableau
Der Autor: Paul Bremhorst ist Sales Consulting Manager DACH bei Tableau (Bild: Tableau)

Sprachsteuerung wird die IT-Welt umkrempeln. Auch Analytics-Lösungen werden davon profitieren. Künftig könnten Anwendungen Fragen automatisiert beantworten und dem Anwender sogar die dafür am besten passenden Daten heraussuchen.

Sie heißen Siri oder Cortana, und sie suchen ihren Anwendern preisgünstige Flugverbindungen heraus, buchen Bahn-Tickets oder unterstützen Teams bei der Organisation der Zusammenarbeit. Die privaten Haushalte haben die Sprachassistenten bereits erobert. Geht es darum, das Navigationsgerät im Auto nach dem richtigen Weg zu fragen, bewährt sich die Eingabe in natürlicher Sprache.

Auch der Einsatz Künstlicher Intelligenz kommt voran. Bei der Deutschen Kreditbank berät der Chatbot Herbie Kunden beispielsweise bei Konsumentenkrediten bis zu einer Höhe von 50.000 Euro. Die Verantwortlichen rechnen damit, dass dieser Assistent künftig auch in komplexen Situationen wie etwa bei einer Baufinanzierung zum Einsatz kommt. Business-Anwender von Sage-Buchhaltungssystemen fragen den Computer – bislang per Tastatur – welche Kunden ihre Rechnungen nicht bezahlt haben, und schicken diesen eine Erinnerungsmail.

Spracheingabe und Machine Learning werden ein Team

Natural Language Processing (NLP), also die Verarbeitung von Sprache durch Computer, hat laut einer Studie des US-Marktforschungsinstituts Tractica in den vergangenen zwei bis drei Jahren sprunghaft zugelegt. Als Gründe dafür nennen die Analysten den Preisverfall der dafür notwendigen Rechenleistung, die zunehmende Digitalisierung aller Daten sowie das Verschmelzen von Natural Language Processing mit den Disziplinen Machine Learning und Deep Learning. Bis 2025 soll der Markt für Natural Language Processing laut Tractica 5,4 Milliarden US-Dollar umfassen. Das entspricht dem 40-fachen Wert des Jahres 2016.

Es liegt daher nahe, dass Business-Anwender künftig auch mit Analytics-Sytemen über eine Sprachschnittstelle interagieren. Die Vision: Anwender sollen sich mit den Daten regelrecht unterhalten können und in einem Frage-und-Antwort-Spiel zu neuen Erkenntnissen gelangen. Der Mensch stellt Fragen, der Rechner zieht im Hintergrund die richtigen Daten, bereitet sie auf und reichert sie um zusätzliche Informationen an.

Conversational Analytics lautet der Fachbegriff für diese Art der Analyse. Anwender müssten dafür weder die Daten noch ihre Struktur kennen. Die Eintrittshürden für professionelle Datenanalysen würden damit erheblich sinken und mehr Anwender würden Zugang zu geschäftsfördernden Erkenntnissen erhalten.

Dashboards gehorchen in Zukunft aufs Wort

Das ist jedoch noch Zukunftsmusik. Bis Analytics-Anwendungen so weit sind, werden sie wahrscheinlich drei Entwicklungsstufen durchlaufen: In der ersten Stufe können Anwender das IT-System anweisen, ein Dashboard aufzubauen. Das leistet heute beispielsweise schon ein Prototyp im Tableau Forschungsprojekt Eviza. In der zweiten Stufe kann das Dashboard die Ergebnisse nach bestimmten Kriterien filtern. Und auf der höchsten Stufe können Anwender ein Dashboard in natürlicher Sprache anweisen, ihm z. B. die Umsätze eines Produkts in einem bestimmten Zeitraum und in einer bestimmten Region zu präsentieren. Doch welche technischen Hürden müssen überwunden werden, bis ein Anwender tatsächlich mit seinen Daten „sprechen“ kann und das Dashboard mit Empfehlungen antwortet?

Wie Computer zu guten Zuhörern werden

Die höchsten Hürden bei der Produktentwicklung liegen momentan in der Semantik der natürlichen Sprache. Damit sich ein Anwender mit seinen Daten unterhalten kann, muss das IT-System nicht nur Zeichenfolgen erkennen, sondern vielmehr die Bedeutung der Worte im Zusammenhang. Das funktioniert über Machine Learning, wie das Beispiel der Bilderkennung zeigt. Die Erkennungsrate steigt hier mit der Menge der verfügbaren Daten. Hat ein Computer tausend Fotos, kann er nur schwer zwischen einer Katze und einem Waschbären unterscheiden. Je höher die Zahl der Vergleichsbilder, desto höher die Trefferquote.

Tableau untersucht im Rahmen des Forschungsprojekts Eviza Schnittstellen für natürliche Sprache. Das System unterstützt die Interaktion von Anwendern mit einer Visualisierung oder einem Dashboard in Form einer analytischen Konversation durch Text- oder Spracheingabe. Technologie des Start-ups Cleargraph, das Tableau kürzlich übernommen hat, übersetzt natürliche Sprache mittels eines proprietären Parsers in Datenvisualisierungen. Tableau treibt die Integration der Technologie von Cleargraph und Aspekten seiner Forschung voran, um Anwendern in Zukunft eine Funktion für natürliche Sprache als Teil der Tableau Plattform anbieten zu können.

Generell sind die Fortschritte beim Erkennen natürlicher Sprache und bei Anwendungen mit künstlicher Intelligenz enorm. So hat etwa IBM Watson in der amerikanischen Quizsendung Jeopardy bereits 2011 gegen zwei menschliche Kontrahenten gewonnen, nachdem das System vorher mit Wikipedia gefüttert worden war. Bei Produktbewertungen auf der Amazon-Webseite erkennen IT-Systeme inzwischen automatisch, ob eine Rezension positiv oder negativ ausfällt. Diese Entwicklungen werden rasant weitergehen.

Software schlägt selbst Analyseverfahren vor

Eine weitere Komponente, die neben der Sprachverarbeitung für Conversational Analytics wichtig sein wird, sind Empfehlungs-Engines. Mit ihnen werden sogenannte Automated Insights möglich. Der Rechner sucht sich Daten heraus, analysiert sie mit statistischen Verfahren und zeigt dem Anwender schließlich interessante Zusammenhänge auf. Fragen des Anwenders ergänzt das System um weitere Fragen und Zusammenhänge. Das dürfte die Gefahr entschärfen, dass weniger erfahrene Anwender an die Daten statistisch nicht sinnvolle Fragen stellen und beispielsweise den Zusammenhang zwischen der Höhe eines Brandschadens und der Zahl der eingesetzten Feuerwehrleute berechnen wollen.

Ebenfalls möglich wird damit das aus dem Bereich Self-Service-Analytics bekannte Verfahren des sogenannten Guided Approach. Hierbei stellt ein erfahrener Data Scientist für die Fachanwender qualitätsgesicherte Daten bereit und formuliert Leitfragen für die Analyse. Auch beim Natural Language Processing verspricht eine derart geführte Analyse Erfolge.

Smartphones werden zu Analytik-Frontends

Viele IT-Hersteller dürften in den kommenden zwei Jahren das Thema Conversational Analytics in ihren Produkten vorantreiben, und zwar auch in Mobilanwendungen. Manager können künftig per Smartphone Fragen an ihre Daten stellen. Sprachgesteuerte Search Engines auf Basis Künstlicher Intelligenz werden sich in der Analytik-Welt etablieren. Die Anwendungsfelder dafür liegen im Handel, in der Kundenbetreuung sowie beim Risikomanagement von Unternehmen. Auch in Consumer-Produkten wird die Spracherkennung zum Standard. Möglicherweise fragen Fahrer eines Tages ihr Auto, wie viel Benzin sie im Vormonat verbraucht haben, und welchen Einfluss der frühe Wintereinbruch dabei hatte.

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