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16 l künstliche intelligenz 7 l 2020 Data Science für die breite Masse Während die Datenbestände in den Unternehmen stetig wachsen steht die digitale Welt vor der Herausforderung den Anwendern eine möglichst unkomplizierte Navigation durch die Datenberge zu ermöglichen und Entwicklungen und Zusammenhänge klar verständlich zu visualisieren Helfen soll dabei natürliche Sprachverarbeitung im Zusammenspiel mit KIund Analytics-Tools ein Paket das nicht nur die Anwendung von Analytics vereinfachen sondern auch unmittelbar brauchbare Antworten sowohl auf einfache wie auch komplexe Fragestellungen liefern kann Autorin Kerstin Neu Redaktion Diana Künstler ➤ Business Intelligence ist in vielen Unternehmen angekommen und das Sammeln das Analysieren und das Visualisieren von Daten sind mittlerweile wichtige Werkzeuge für viele Manager Entsprechende Lösungen und Software gibt es daher mittlerweile wie Sand am Meer Natürliche Sprachverarbeitung im Zusammenspiel mit KIund Analytics-Tools Natural Language Processing kurz NLP kann bei der Auswahl helfen Bisher beherrschen nur wenige Data Scientists und sogenannte Power-User die intelligente Auswertung von größeren Datenzusammenhängen Will aber ein Manager beispielsweise ein Reporting oder eine genaue Analyse über die Verkaufszahlen einer bestimmten Produktgruppe sehen muss er bei den Profis nachfragen Das bedeutet zusätzlichen Aufwand und kostet Zeit Darum ist das erklärte Ziel von BI-Entwicklern die neuen Lösungen der breiten Masse zugänglich zu machen denn so können Entscheidungen auf Basis fundierter Informationen und Analysen schneller getroffen werden und dem Unternehmen im Idealfall Zeit und Geld sparen Die benötigte technische Basis hierfür also Analytics-Lösungen auf der einen und Sprachbeziehungweise Textverarbeitung auf der anderen Seite ist im Einzelnen bereits oftmals vorhanden Der nächste logische Schritt ist nun diese Werkzeuge miteinander zu verknüpfen Die Idee ist es eine Eingabezeile in die der Anwender seine Frage eintippen kann oder eine Spracheingabe zur Verfügung zu stellen um die angefragten Daten auszuwerten Datenanalyse mit Sprachsteuerung Um das Zusammenspiel der beiden Komponenten Natural Language Processing und Analytics besser zu verstehen lohnt sich ein Blick auf die jeweiligen Bausteine Wie kann Sprache dabei helfen Daten zu analysieren? Ein entscheidender Faktor ist die Fähigkeit von intelligenter Analysesoftware natürliche Sprache zu verstehen Die größte Herausforderung im NLP-Kontext ist es aus dem gesprochenen oder eingetippten Text die korrekten Datenobjekte und Aggregatsfunktionen herauszufiltern Lautet die Anfrage beispielsweise Wie ist der jährliche Umsatz in der DACH-Region? muss die Sprach-Engine die Schlagworte Umsatz und Jahr sowie die Länder Deutschland Österreich und Schweiz herauslesen können Das funktioniert bei vielen Anbietern die mit NLP beziehungsweise Sprachschnittstellen arbeiten schon recht gut allerdings nicht für alle Sprachen Sobald beispielsweise ein deutschsprachiger Anwender zu Englisch wechseln muss ist der Vorteil der natürlichen Sprache nicht mehr gegeben Schon die verschiedenen Begriffe für Kunden also Client Customer oder auch Account können den Erfolg der Suche maßgeblich beeinflussen So müssen entweder die Anwender oder die Tools noch einiges lernen Immerhin kann eine gute Autovervollständigung Anwender dabei unterstützen eine Anfrage korrekt zu übermitteln Bild rawpixel-123rf