SAS Lösung bringt Blogs, Wikis & Co. in Unternehmenssoftware

SAS Content Categorization: neue Lösung für die Analyse und Nutzung von unstrukturierten Daten

Wien, 27 Februar 2009 -  Das Ende der „Parallelwelt“ von Blogs und Wikis: Mit einer neuen Softwarelösung bindet der weltgrößte Business-Analytics-Anbieter SAS solche und andere un- oder teilstrukturierte Daten in strategische Unternehmenssoftware ein. Damit bleiben diese immer bedeutsamer werdenden Quellen nicht länger aus der Marktbeobachtung von Unternehmen ausgeklammert. SAS Content Categorization kann Texte aus Anwendungen, Aufzeichnungen, Geschäftsprozessen, Blogs oder Wikis automatisiert entschlüsseln, kategorisieren und mit Metadaten versehen. Damit geht SAS weit über die Funktionalitäten herkömmlicher Suchverfahren hinaus, die Defizite bei der Klassifizierung von unstrukturierten Daten zeigen. Die neue Lösung wurde von der SAS Tochter Teragram entwickelt, dem Marktführer bei Technologien für die Verarbeitung natürlicher Sprache.

SAS Content Categorization bringt Transparenz in die Informationslandschaft von Unternehmen: Mit SAS können sie jetzt Textinformationen unabhängig von deren Entstehungs- und Speicherort abteilungs- und aufgabenübergreifend nutzen. Anwender können mittels einer intuitiv bedienbaren grafischen Oberfläche ein nach Kategorien und Konzepten gegliedertes Informationssystem aufbauen (Taxonomie). Benutzerdefinierte Regeln sorgen dann dafür, dass die einzelnen Dokumente entsprechend zugeordnet werden können. SAS Content Categorization erlaubt dabei auch die Zusammenarbeit mehrerer Experten an einem Projekt.

Die neue SAS Lösung ist in der Lage, große Mengen an Textinformationen zu analysieren und dabei redundante Informationen zu erkennen und zu eliminieren. SAS Content Categorization „versteht“ 30 verschiedene Sprachen, sodass Unternehmen auch mehrsprachige Inhalte verarbeiten können. Die Anwendung nutzt komplexe linguistische Verfahren, um eindeutig identifizierbare Begriffe zu finden, Klassifizierungsregeln aufzustellen und die Dokumente optimal zuzuordnen. Auf diese Weise können Unternehmen Zeitaufwand und Kosten für die Kategorisierung von Textinformationen deutlich reduzieren.

Ein Anwendungsbeispiel: Der B2B-Informationsdienstleister Reed Business verarbeitet mit einem Taxonomiesystem Milliarden von Dokumenten – darunter Informationen zu 14 Millionen Unternehmen, vielen Millionen Menschen und Tausenden von Produktkategorien und Themen. Das Unternehmen verbessert damit die Suchergebnisse auf seiner Website.

 „Renommierte Unternehmen wie AP, CNN, eBay, forbes.com, NYTimes Digital, Sony, die Weltbank oder Yahoo beziehen auch unstrukturierte Daten in ihre Analysen mit ein – Informationen zu Kunden, Marktchancen, ihr operatives Geschäft, ihre Lieferketten. Wir sorgen dafür, dass ihnen schnell und zuverlässig die Informationen zur Verfügung stehen, die sie für ihre Entscheidungen benötigen“, erklärt Yves Schabes, President und Mitgründer von Teragram. „Unsere leistungsstarken Verfahren für die Kategorisierung von Content sind das Herzstück der neuen SAS Lösung. Mit ihnen können Unternehmen auch ihre unstrukturierten Daten optimal nutzen.“

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