Mehr über Textanalyse-Software erfahren
Was ist Textanalysesoftware?
Textanalysesoftware hilft Unternehmen, ihre Textdaten mithilfe des Verständnisses natürlicher Sprache zu analysieren, das ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache ist. Aufgrund der unstrukturierten Natur von Textdaten nehmen diese Analyselösungen Text als Eingabe und liefern in irgendeiner Form Labels, Tags oder Erkenntnisse als Ausgabe. Im Zeitalter der digitalen Transformation erkennen Unternehmen die Notwendigkeit, Unternehmensdaten wie nie zuvor zu verstehen.
Textanalysesoftware, auch bekannt als Text-Mining-Software oder Textanalysesoftware, ist in den letzten zehn Jahren zu einem wichtigen Werkzeug für nahezu jedes Unternehmen geworden. Ein neuerer Aspekt der Analytik und Business Intelligence ist die Notwendigkeit, nicht nur strukturierte Daten, sondern auch unstrukturierte Daten zu verstehen. Unstrukturierte Daten, wie Textdaten, können auf Bedeutung hin untersucht werden, um Geschäftsentscheidungen zu informieren.
Text-Mining-Initiativen können Unternehmen letztendlich dabei helfen, Textdatensätze besser zu verstehen. Aus numerischen Daten, die in ERP-Systemen, CRM-Software oder Buchhaltungssoftware gespeichert sind, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine Sache, aber Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen, ist von unschätzbarem Wert. Ohne dedizierte Software für diese Aufgabe müssen Unternehmen entweder erhebliche Zeit und Ressourcen auf den Aufbau von Modellen zum Verständnis natürlicher Sprache verwenden oder die Daten unkoordiniert untersuchen.
Welche Arten von Textanalysesoftware gibt es?
Viele Arten von Textanalysetools teilen sich überlappende Funktionen, während sie gleichzeitig auf unterschiedliche Benutzergruppen wie Datenanalysten und Finanzanalysten abzielen oder einzigartige Dienstleistungen anbieten.
Einige Lösungen bieten möglicherweise Self-Service-Funktionen, sodass der durchschnittliche Mitarbeiter seine Diagramme und Grafiken aus großen Datensätzen zusammenstellen kann. Andere erfordern jedoch eine bedeutendere Unterstützung durch die IT oder Datenanalysten.
Self-Service-Textanalysetools
Self-Service-Textanalysetools erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Endbenutzer mit begrenzten oder keinen Programmierkenntnissen sie für ihre Datenanforderungen nutzen können. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Datenteammitgliedern, Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Geschäftsdaten zu treffen. Self-Service-Lösungen bieten oft Drag-and-Drop-Funktionen zum Taggen von Text, vorgefertigte Vorlagen zum Abfragen von Daten und andere Tools zur Datenentdeckung. Ähnlich wie Analyseplattformen verwenden Organisationen diese Tools, um interaktive Dashboards zu erstellen, um umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken.
Zum Beispiel könnte ein Kundenservice-Geschäftsführer diese Art von Software verwenden, um Tausende von Kunden-E-Mails zu analysieren, um Trends zu entdecken, wie etwa die Stimmung und die Wortwahl, die sie verwendet haben. Diese Analyse kann darüber informieren, wie Kundenservice-Mitarbeiter auf Kunden reagieren, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen.
Traditionelle Textanalysetools
Im Gegensatz zu Self-Service-Optionen sind einige Textanalysetools auf Datenprofis wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler ausgerichtet. Sie können diese Software verwenden, um Algorithmen zu trainieren und bereitzustellen, da sie ihnen beim Taggen ihrer Daten hilft. Datenwissenschaftler können diese Tools verwenden, um Textdaten wie soziale Medien, Callcenter-Transkriptionen, Nachrichtenquellen und Bewertungen zu erfassen und Anwendungen zu erstellen und zu verbessern, um Ziele wie die Verbesserung der Betrugserkennung und die Durchführung von Stimmungsanalysen zu erreichen.
Was sind die häufigsten Funktionen von Textanalysesoftware?
Viele Funktionen von Textanalysesoftware können Benutzern helfen, geschäftskritische Erkenntnisse aus Textdaten zu ziehen.
Spracherkennung: Textanalysetools bieten Benutzern die Möglichkeit zu verstehen, in welcher Sprache der Text geschrieben wurde. Dies kann nützlich sein, um festzustellen, woher ein Social-Media-Beitrag stammt oder wenn ein Unternehmen Büros in mehreren Ländern hat.
Wortart-Tagging: Sobald die Sprache identifiziert ist, kann die Textanalysesoftware jedes Wort mit einer Wortart taggen, um anzuzeigen, ob das Wort ein Substantiv, Verb, Adjektiv usw. ist.
Syntax-Parsing: Syntax-Parsing ist dem Wortart-Tagging sehr ähnlich, aber anstatt jedes Wort zu verstehen, hilft es, zu verstehen, wie ein Satz aufgebaut wurde und warum.
Entitätserkennung: Textanalysetools können nicht nur Wortarten, sondern auch tatsächliche Entitäten bestimmen. Zum Beispiel kann die Wortart ein Substantiv sein, aber die Textanalyse wird aufschlüsseln, ob dieses Substantiv eine Person oder ein Ort ist.
Schlüsselphrasenextraktion: Ein weiteres wichtiges Merkmal des Text-Mining und der Textanalyse ist die Schlüsselphrasenextraktion, die es Benutzern ermöglicht, Muster und Themen im Text zu bestimmen. Diese Tools können diese gemeinsamen Themen für den Benutzer herausziehen.
Stimmungsanalyse: Alle oben genannten Funktionen können für die Stimmungsanalyse relevant sein. Textanalysetools können Stimmungsanalysen anbieten, um zu bestimmen, ob der Text positiv, negativ, glücklich, traurig oder neutral ist, unter vielen anderen Klassifikationen. Mit der bestimmten Stimmung können Unternehmen entscheiden, wie sie mit diesen Daten umgehen oder interagieren möchten. Zum Beispiel, wenn ein Softwareunternehmen sieht, dass alle ihre negativen Bewertungen ein bestimmtes Feature erwähnen, könnte es eine gute Idee sein, den Zustand oder die Lebensfähigkeit dieses Features zu untersuchen.
Was sind die Vorteile von Textanalysesoftware?
Der Grund für die Verwendung von Textanalysesoftware ist ziemlich einfach - Benutzer müssen Text analysieren -, aber es gibt viele Gründe, warum ein Unternehmen Text-Mining und -Analyse durchführen möchte. Es läuft alles darauf hinaus, Unternehmensdaten besser zu verstehen und zu nutzen, um Geschäftsprozesse und das Endergebnis zu beeinflussen. Es sollte verwendet werden, um Effizienz und Produktivität zu steigern und Prozesse zu optimieren, die besser funktionieren könnten.
Stimmungsverständnis: Unternehmen versuchen immer, die Kundenzufriedenheit zu messen, und Textanalysen sind eine einfache Möglichkeit, dies zu tun. Viele verschiedene Textdatenquellen können Kundenstimmungen liefern, wie soziale Medien, E-Mails von Kunden, Telefontranskripte, Kundenbewertungen und andere. Wenn ein Unternehmen seine Schwächen oder Bereiche, in denen es bei Kunden erfolgreich ist, verstehen kann, kann es diese Kunden besser unterstützen und verwalten. Letztendlich kann dies zu einem erhöhten Umsatz führen.
Mitarbeiterzufriedenheit: Ähnlich wie beim besseren Verständnis der Kunden können Unternehmen die Mitarbeiterbindung und -zufriedenheit durch Textanalysen verbessern. Während Unternehmen nicht unbedingt ihre Mitarbeiter ausspionieren sollten, können sie die Stimmung und Zufriedenheit der Mitarbeiter anhand von Umfragen, E-Mails oder Telefontranskripten herausfinden. Dies kann Unternehmen helfen sicherzustellen, dass sie die richtige Unternehmenskultur fördern und einen gesunden und glücklichen Arbeitsplatz bieten.
Umfrageanalyse: Textanalysen werden sehr oft verwendet, wenn Unternehmen Umfragen durchführen. Diese Umfragen können für Kunden oder Mitarbeiter bestimmt sein, können sich aber auch auf Marktforschung beziehen. Die Fähigkeit, schnell Einblicke aus den Antworten auf Umfragen zu ziehen, kann eine einzigartige Perspektive und Einsicht bieten, die Unternehmen möglicherweise nicht durch Multiple-Choice-Fragen erhalten können.
Dokumentenklassifizierung: Ein einfacher Anwendungsfall für Textanalysesoftware ist die Dokumentenklassifizierung. Unternehmen müssen oft bestehende Dokumente organisieren; indem sie Stimmung und Themen herausziehen, kann es viel einfacher sein, Dokumente wie Rechnungen und Verträge zu kategorisieren.
Wer verwendet Textanalysesoftware?
Der typische Benutzer von Textanalysen ist dieselbe Person, die mit der Verwendung von Analyse- und Business-Intelligence-Lösungen beauftragt ist - ein Datenanalyst oder Datenwissenschaftler. Diese Benutzer sind darin geschult, analytische und maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, die verwendet werden, um umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu ziehen. Datenwissenschaftler sind auch damit beauftragt, eine Geschäftserzählung aus Daten abzuleiten, und Textdaten sind da keine Ausnahme. Wenn das Textanalyseprodukt von der Self-Service-Variante ist, können weniger technische Geschäftsanwender, wie Betriebs-, Kundenservice- und Finanzteams, von der Technologie profitieren, um in ihre Textdaten einzutauchen und Erkenntnisse abzuleiten.
Datenanalysten: Je nach Komplexität der Software können Analysten erforderlich sein. Sie können helfen, das erforderliche Tagging der Textdaten und Dashboards für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis der geschäftskritischen Daten zu gewinnen.
Betriebs- und Lieferkettenteams: Die Lieferkette eines Unternehmens hat häufig viele Berührungspunkte und damit viele Datenpunkte. Alles von Rechnungen bis hin zu Versandinformationen kann mit dieser Software analysiert werden. Daher können Mitarbeiter, die in Betriebs- und Lieferkettenteams arbeiten, Textanalysesoftware verwenden, um ein besseres Verständnis ihrer Abteilungen und der generierten Textdaten zu gewinnen, wie z.B. aus ERP-Systemen. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution. Durch die Eingabe von Lieferkettendaten in diese Software können Lieferkettenmanager mehrere Prozesse optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen.
Finanzteams: Finanzteams nutzen Textanalysesoftware, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Endergebnis einer Organisation beeinflussen. Durch Integrationen mit Finanzsystemen wie Buchhaltungssoftware können Mitarbeiter wie Chief Financial Officers (CFOs) sehen, wie gut das Unternehmen abschneidet. Zum Beispiel können sie Freitextdaten in Spesenabrechnungen analysieren, um Trends in den Daten zu entdecken. Mit diesem Wissen können sie die größten Ausgaben und Ausgabenkategorien bestimmen und einen Plan zur Eindämmung der Ausgaben aufstellen, falls gewünscht.
Vertriebs- und Marketingteams: Vertriebsteams streben ebenfalls danach, finanzielle Kennzahlen zu verbessern und können enorm davon profitieren, datengesteuerter zu sein. Sie können Einblicke in potenzielle Kunden, Vertriebsleistung und Pipeline-Prognosen gewinnen, unter vielen anderen Anwendungsfällen. Die Verwendung von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen. Durch die Analyse von Umfragedaten können Geschäftsleiter herausfinden, wie sie Produkte am effektivsten verkaufen können.
Für Marketingteams ist das Tracking der Leistung von Kampagnen entscheidend. Da sie verschiedene Arten von Kampagnen durchführen, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen, ermöglichen diese Tools Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen. Marketer können erfahren, wie ihr Publikum auf ihre Nachrichten reagiert, indem sie Stimmungsanalysen verwenden. Darüber hinaus können sie ihre Anzeigentexte bewerten, indem sie sie taggen und klassifizieren, um besser zu verstehen, was Konversionen antreibt.
Berater: Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu pflegen. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie Business Intelligence (BI) Consulting-Anbieter. Diese Anbieter versuchen, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Wirtschaft und anderen Bereichen.
Kundendienstteams: Kundendienstteams stehen vor einer Herausforderung. Sie sind häufig mit einer Flut von Kundenanliegen konfrontiert, sei es per Text, Stimme oder Post. Obwohl Agenten auf jeden Kommentar und jedes Anliegen individuell reagieren können, ist es vorteilhaft, ein richtiges Verständnis von Trends zu haben, einschließlich der Stimmung der Nachrichten, der Art der Beschwerden und mehr. Mit Textanalysesoftware können Unternehmen ihre Agenten mit Tools ausstatten, die ihnen helfen, auf Nachrichten gezielt zu reagieren, abhängig von Faktoren wie Stimmung und Schlüsselphrasen.
Was sind die Alternativen zu Textanalysesoftware?
Alternativen zu Textanalysesoftware können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Feedback-Analyse-Software: Textanalysesoftware ist eine Allzwecklösung, die entwickelt wurde, um beliebige Textdaten zu analysieren. Unternehmen, die sich auf Feedback-Text konzentrieren möchten, wie z.B. aus Umfragen, Bewertungsseiten, sozialen Medien und Kundendiensttools, können Feedback-Analyse-Software nutzen, um dieses Ziel zu erreichen. Diese Software ermöglicht es Unternehmen, ihr Kundenfeedback in einer einzigen Plattform zu konsolidieren und zu analysieren.
Software im Zusammenhang mit Textanalysesoftware
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Textanalysesoftware verwendet werden können, umfassen:
Data-Warehouse-Software: Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, daher implementieren sie ein Data Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden.
Datenvorbereitungssoftware: Ein wichtiges Software-Tool für eine einfache Datenanalyse ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Verwendung von Textanalysetools beauftragt sind. Einige Textanalyseplattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool.
Analyseplattformen: Analyseplattformen können einige begrenzte Textanalysefunktionen enthalten, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Bereitstellung von Erkenntnissen.
Stream-Analyse-Software: Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analyse-Software eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer durch APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei Internet-of-Things (IoT)-Daten hilfreich sein, die in der Regel in Echtzeit analysiert werden sollen.
Predictive-Analytics-Software: Breitzweck-Textanalysesoftware ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können Predictive-Analytics-Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden.
Herausforderungen mit Textanalysesoftware
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern: Das Hauptproblem bei Textanalysesoftware ist, dass sie trotz der Möglichkeit, Informationen zu Textdaten zu ziehen, immer noch einen Menschen erfordert, der den zusätzlichen Schritt geht und bestimmt, was die Daten bedeuten. Ohne Kontext können Stimmungsanalysen, Phrasen-Tagging und das Herausziehen von Themen oder Mustern aus einem Text einen Benutzer nur so weit informieren. Ein Analyst muss diese Daten interpretieren und die geschäftlichen Implikationen daraus entschlüsseln.
Dies ist mit Textanalysesoftware viel einfacher zu bewältigen, da die Daten in einer organisierten Weise visualisiert werden können, aber es erfordert dennoch eine Interpretation. Einige Textanalysetools können ein gewisses Maß an prädiktiver Analyse bieten und Benutzern Vorschläge oder Empfehlungen basierend auf den Daten geben, aber meistens ist menschliches Eingreifen notwendig.
Datenvorbereitung: Ein weiteres potenzielles Problem ist die Vorbereitung der Daten, die von dem Textanalysetool aufgenommen werden sollen. Die Daten müssen ordnungsgemäß gespeichert werden, sei es in einer Datenbank oder einem Data Warehouse, und es kann IT oder einen dedizierten Administrator erfordern, um sicherzustellen, dass das Textanalysetool die Daten konsumieren kann. Der Vorteil von Textanalysesoftware ist, dass sie nicht immer die Ordnung von strukturierten Daten erfordert. Unstrukturierte Daten müssen nicht dem spaltenbasierten Ansatz folgen, den strukturierte Daten oft erfordern.
Benutzerakzeptanz: Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengesteuertes Unternehmen zu verwandeln. Besonders bei etablierten Unternehmen, die seit Jahren die gleichen Dinge tun, ist es nicht einfach, Analysetools den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysetools verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysetools eine Notwendigkeit im Alltag eines Mitarbeiters sind, werden die Akzeptanzraten steigen.
Welche Unternehmen sollten Textanalysesoftware kaufen?
Wie oft gesagt wurde, sind Daten der Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt. Obwohl es klischeehaft ist, hat es zweifellos einen wahren Kern. Daher sollten Unternehmen weltweit und in allen Branchen eine Art von Analyselösung in Betracht ziehen, wie z.B. Textanalyse, um diese Daten zu verstehen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige illustrative Beispiele, wie Textanalyse in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann:
Finanzdienstleistungen: In Finanzinstituten wie Versicherungsunternehmen, Banken und Kreditgenossenschaften ist es üblich, eine Vielzahl von Systemen zu verwenden. Diese Unternehmen haben Daten, die von Kundenaufzeichnungen über Transaktionen bis hin zu Marktdaten reichen. Mit der Verbreitung von Systemen kommen mehr Daten. Mit einer robusten Analyselösung können sie ein besseres Verständnis der Daten gewinnen, die von den verschiedenen Systemen im gesamten Unternehmen produziert werden. Als stark regulierte Branche können Benutzer von verwalteten Zugriffsfunktionen profitieren, die besonders vorteilhaft sein können, da sie bei der Überprüfung von Unternehmensprozessen helfen können.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen können schlechte Datenpraktiken schwerwiegende oder sogar tödliche Folgen haben. Textanalysesoftware kann diesen Organisationen helfen, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten, wie z.B. Patientenakten, Versicherungsansprüche, Finanzen und mehr. Durch die Implementierung von Analysen können Gesundheitsunternehmen Risiken und Kosten senken und ihre Abrechnungs- und Inkassoprozesse intelligenter gestalten.
Einzelhandel: Einzelhandelsorganisationen, sei es B2C, B2B, D2C oder andere, verlassen sich auf Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel muss ein Verkäufer von Druckern, um ein erfolgreiches Geschäft zu führen, viele Dinge im Auge behalten, wie z.B. seinen Lagerbestand, Verkäufe, sein Verkaufsteam und Rücksendungen. Wenn all diese Daten in verschiedenen Systemen isoliert bleiben, gibt es keine einzige Quelle der Wahrheit und Abteilungen können keine Gespräche über den tatsächlichen Zustand der Unternehmensdaten führen. Mit Textanalysesoftware, die eingerichtet und mit allen relevanten Datenquellen verbunden ist, kann jedes Einzelhandelsunternehmen Vorteile sehen und sinnvolle datengesteuerte Entscheidungen treffen.
Wie kauft man Textanalysesoftware?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Textanalysesoftware
Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann G2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die spezifische Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2.com ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen anderen zu sortieren und zu filtern. Die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten sind enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die spezifische Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen und zukünftigen Bedürfnissen passt, wenn sie mehr Daten ansammeln.
Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software verwenden müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budgetfunktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.
Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Textanalysesoftware benötigt wird.
Vergleich von Textanalysesoftware-Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, ist es hilfreich, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet.
Auswahl von Textanalysesoftware
Wählen Sie ein Auswahlteam
Da es bei Textanalysesoftware um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen, Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Erkenntnis, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefunktionen.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet Textanalysesoftware?
Unternehmen entscheiden sich dafür, Textanalysesoftware einzusetzen, um einen gewissen Return on Investment (ROI) zu erzielen.
Return on Investment (ROI)
Da Unternehmen versuchen, die für die Software ausgegebenen Mittel wieder hereinzuholen, ist es wichtig, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, wird diese Software in der Regel pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.
Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz gewonnen wird. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Implementierung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um ihre Gewinne aus der Nutzung der Textanalysesoftware zu demonstrieren.
Implementierung von Textanalysesoftware
Wie wird Textanalysesoftware implementiert?
Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieter-Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.
Wer ist für die Implementierung von Textanalysesoftware verantwortlich?
Es kann viele Menschen oder sogar Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analytik beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.
Trends in der Textanalysesoftware
Datenkompetenz
Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Textanalysetools können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen künstliche Intelligenz (KI)-Software wie Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dabei, die Suche nach und in Daten einfacher und leistungsfähiger zu machen, indem genauere Ergebnisse geliefert werden. Die Implementierung von Analysetools war eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich in der digitalen Transformation befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen übernehmen diese Lösungen, um große Datensätze zu verstehen, die aus all ihren verschiedenen Quellen gesammelt wurden.
Umstellung auf die Cloud
Der Übergang von On-Premises-Datenanalysen zur Cloud ist seit mehreren Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Dateneinblicke in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Erkenntnis. Der Umzug weg von der On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Daten überall dort zu nutzen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang.
Deep Learning
Der Haupttrend im Zusammenhang mit Textanalysesoftware ist Deep Learning, aber genauer gesagt, die Verarbeitung natürlicher Sprache. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, werden Deep Learning und NLP präziser und effektiver bei der Durchführung von Aktionen wie der Textanalyse. Dies bedeutet, dass Benutzer weniger in Texten graben müssen, und stattdessen werden ihnen die Erkenntnisse gegeben. Dies ist äußerst vorteilhaft, da trotz der umfassenden Funktionen, die Textanalysesoftware bietet, Analysten immer noch durch die Daten graben und die Erkenntnisse selbst bestimmen müssen. Der nächste Schritt, zu dem NLP beiträgt, besteht darin, dass die Software umsetzbare Erkenntnisse liefert, ohne dass man durch die Textdaten graben muss.
