Vor dem Hintergrund der Zunahme unstrukturierter Daten für Unternehmen befasst sich dieser Beitrag mit den Möglichkeiten, die durch den Einsatz der Business Intelligence für Unternehmen bestehen, wenn durch gezielte Analyse die Bedeutung dieser Daten erfasst, gefiltert und ausgewertet werden können. Allgemein ist das Ziel der Business Intelligence die Unterstützung von Entscheidungen, die im Unternehmen (auf Basis strukturierter Daten) getroffen werden. Die zusätzliche Auswertung von unstrukturierten Daten, d.h. unternehmensinternen Dokumenten oder Texten aus dem Web 2.0, führt zu einer Vergrößerung des Potenzials und dient der Erweiterung des Geschäftsverständnisses der Verbesserung der Entscheidungsfindung. Der Beitrag erläutert dabei nicht nur Konzepte und Verfahren, die diese Analysen ermöglichen, sondern zeigt auch Fallbeispiele zur Demonstration ihrer Nützlichkeit.:1 Einführung
2 Business Intelligence
2.1 Definition
2.2 Ordnungsrahmen
2.3 Analyseorientierte BI und Data Mining
3 Text Mining
3.1 Berührungspunkte mit anderen Disziplinen
3.2 Definition
3.3 Prozessmodell nach HIPPNER & RENTZMANN (2006a)
3.3.1 Aufgabendefinition
3.3.2 Dokumentselektion
3.3.3 Dokumentaufbereitung
3.3.4 Text-Mining-Methoden
3.3.5 Interpretation / Evaluation
3.3.6 Anwendung
4 Potenziale der Textanalyse
4.1 Erweiterung des CRM
4.2 Alternative zur Marktforschung
5 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:27756 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Schieber, Andreas, Hilbert, Andreas |
| Publisher | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:report, info:eu-repo/semantics/report, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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