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Big Content: Wissensgewinnung aus Big Data

Eine neue Marktstudie des Analystenhauses BARC - Business Application Research Center untersucht Trends und Best Practices im Umgang mit „Big Content“ und zeigt Einsatzmöglichkeiten von Big Content Analytics. Denn die massenhafte Sammlung von Daten – „Big Data“ – ist nur nützlich für Unternehmen, wenn der Sammlung auch eine fundierte Datenanalyse folgt.

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„Big Data“ umschreibt dabei alle Methoden und Werkzeuge zur Sammlung, Integration and Analyse von Daten. „Big Content“ umfasst alle semi- und unstrukturierten Daten, zum Beispiel Texte, HTML-Dateien, E-Mails und Dokumente.

Wie die Studie „Big Content – Wissensgewinnung aus polystrukturierten Daten“ zeigt, implementieren viele Unternehmen bereits Big-Data-Strategien. Während heutzutage oftmals interne Daten im Fokus stehen, planen die meisten, künftig wesentlich mehr Daten in ihre Analysen einzubeziehen. Die nachfolgende Grafik zeigt, welche Daten Unternehmen derzeit für die Analysen nutzen und welche in Zukunft auch eine Rolle spielen werden.

Quelle: BARC Big Data Analytics Survey 2014, n =212

Big Content Analytics

Die Studie stellt verschiedene Analysemethoden von „Big Content“ vor – etwa „Sentiment Analysis“ und „Entity extraction“ – und sie gibt praktische Beispiele, wie solche Analysen effektiv durchgeführt werden können. Anhand einiger Nutzerszenarien wird gezeigt, wie „Big Content Analytics“ Unternehmen dabei helfen kann, wertvolle Informationen aus „Big Data“ zu filtern, wie strukturierte und unstrukturierte Daten verknüpft werden können oder wie Daten aus Social Media am besten verarbeitet werden können.

Die Studie schließt mit praktischen Hinweisen zur Einführung einer unternehmenseigenen Big Content Strategie. Sie kann hier kostenfrei heruntergeladen werden.

(BARC GmbH/asc)

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