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Content Analytics

Umwandeln von Content in geschäftlich relevante Erkenntnisse

Unternehmen, die über eine Vielzahl von Informationen verfügen, müssen aus einer Fülle von unstrukturierten Inhalten Bedeutung, Nuancen und Kontext extrahieren, um ihr wahres geschäftliches Potenzial auszuschöpfen. OpenText Content Analytics hilft Ihnen dabei in nahezu allen Geschäftsbereichen.

Vorteile

  • Erstellen von maschinenlesbarem Content aus unstrukturierten Daten
  • Verbinden von Menschen mit relevantem Content
  • Erkennen von wertvollen Sachinformationen zur Unterstützung von Entscheidungen
  • Steigerung der Produktivität und Verringerung der Geschäftsrisiken
  • Erstellen von maschinenlesbarem Content aus unstrukturierten Daten: Content Analytics verwandelt Ihren „chaotischen“, ungeordneten, unstrukturierten Content in klar strukturierte, standardkonforme und für Rechner leicht verständliche Datenformate, die sich mit anderen wertvollen Daten verknüpfen und über jeden Kanal bereitstellen lassen.
  • Verbinden von Menschen mit relevantem Content: Content Analytics reichert Ihre Inhalte mit semantischen Metadaten an, damit sie sich leichter finden und anzeigen lassen. Lassen Sie Ihren Content nach den Personen suchen, die ihn benötigen, und nicht umgekehrt!
  • Erkennen von wertvollen Sachinformationen zur Unterstützung von Entscheidungen: Content Analytics erleichtert die Erkennung von Fakten, Trends, Ereignissen und anderen Zusammenhängen in großen Dokumentensammlungen und ermöglicht so die Erkennung von Geschäftsproblemen und ihren Ursachen nahezu in Echtzeit.
  • Steigerung der Produktivität und Verringerung der Geschäftsrisiken: Content Analytics hilft Ihnen zu entscheiden, welche Inhalte aufzubewahren und welche zu löschen sind, und sorgt so für eine drastische Verringerung des Zeitaufwands für diese Entscheidungen. Durch das richtige Klassifizieren lässt sich Content leichter für einen anderen Zweck wiederverwenden und potenzielle rechtliche Risiken und kostenaufwändige eDiscovery-Anfragen werden verringert.

Durch die Erschließung des Nutzens von Daten, ganz gleich, ob sie in Content Repositories von OpenText oder in anderen Informationsquellen gespeichert sind, hilft Ihnen Content Analytics bei der Bereitstellung von intelligenteren Lösungen für das Customer Experience Management, das Marken- und Reputationsmanagement, Gesundheitsüberwachungs- und Frühwarnsysteme, eCommerce, Wettbewerbs- und Marktdaten, eDiscovery und vieles andere mehr.

Funktionen

OpenText Content Analytics ist eine mehrsprachige erweiterte Such- und Analyseplattform mit einer leistungsstarken API (Anwendungsprogrammierschnittstelle) zur mühelosen Integration in andere Geschäftslösungen. Zu den wichtigsten Leistungsmerkmalen gehören:

  • Concept Extraction: Concept Extraction ist ein linguistisches und statistisches Analysesystem zur Identifizierung der zentralen Konzepte, die in digitalen Datenressourcen enthalten sind.
  • Entity Extraction: Entity Extraction sucht und extrahiert Orte, Personen, Unternehmen, Marken, Produktnamen, branchenspezifische Begriffe und sonstige für Sie wichtige Informationen.
  • Categorization: Categorization dient zum automatischen Indizieren und Sortieren von Content nach Kategorie gemäß einer vorhandenen Struktur, ganz gleich, ob es sich dabei um einen Industriestandard oder eine benutzerdefinierte Taxonomie (Klassifikationsschema) handelt. So lassen sich Daten effizient sortieren, visualisieren und organisieren.
  • Sentiment Analysis: Sentiment Analysis dient zur Erkennung des subjektiven Charakters von Content und der darin enthaltenen Entitäten sowie deren Tonalität (positiv, negativ, neutral).
  • Summarization: Summarization dient zur Erkennung von Schlüsselsätzen in einer digitalen Ressource und verwendet diese zur Erstellung einer Zusammenfassung.
  • Similarity Service: Similarity Service dient zur Erkennung von Ähnlichkeiten zwischen digitalen Ressourcen auf Basis ihrer semantischen Profile.
  • Language Detection: Language Detection dient zur automatischen Erkennung der Sprache einer digitalen Ressource. Standardmäßig werden folgende Sprachen erkannt: Englisch, Französisch, Deutsch, Arabisch, Chinesisch (vereinfacht), Tschechisch, Dänisch, Estnisch, Finnisch, Hebräisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Polnisch, Portugiesisch, Russisch, Spanisch, Thailändisch, Türkisch, Ukrainisch. Auf Wunsch können weitere Sprachen ergänzt werden.
  • Management Console: Content Analytics bietet eine Verwaltungkonsole, über die Administratoren und Wissensarbeiter bestimmtes Vokabular auf einfache und flexible Weise (keine Programmierkenntnisse erforderlich) ändern und verwalten können.

Ressourcen

Klicken Sie auf die Links unten, um weitere Informationen zu Content Analytics zu erhalten.

Verwandte Produkte

Semantic Navigation verwendet eine OpenText Content-Analyse-Technologie, um Webseiten und Social Media-Inhalte über semantische Facetten zu indizieren und dadurch die Navigation intuitiver zu gestalten

Sentiment Analysis Sentiment Analysis dient zur Erkennung des subjektiven Charakters von Content und der darin enthaltenen Entitäten sowie deren Tonalität (positiv, negativ, neutral).

Auto-Classification verwendet die OpenText Content Analytics-Technologie zur automatischen Klassifizierung von Inhalten im Content Server nach vorhandenen Records Management-Klassifizierungsregeln.