The Forrester Wave(TM) – Big Data Text Analytics Platforms, Q2 2016

Boris Evelson steht immer wieder für neue Research Papers und Forrester Waves im Bereich BI, Analytics, Big Data.

Vor Kurzem habe ich hier ja schonmal was eine kleine Sammlung gepostet. I. d. R. immer mit dem Blick darauf, wie SAP dort abschneidet.

Nun also eine neue Wave zu Big Data Text Analytics Plattforms. Leider garnicht mit SAP. Obwohl SAP in einem openSAP-Kurs bereits gezeigt hat, dass Text Analytics zum integralen Bestandteil der offensichtlich alles könnenden HANA-Plattform wird, scheinen die Walldorfer hier zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht wirklich mitzuspielen.

Zu den Top-Playern gehören IBM und SAS, sowie das mir bisher unbekannte Clarabridge.

Wenn man sich ein wenig mit Big Data beschäftigt, lernt man schnell, das unstrukturierte Daten einen großen Teil des globalen Datenvolumens ausmacht.

Forrester ist der Meinung, dass man im Zeitalter des Kunden eine vollständige Sicht von diesem haben muss. In Zeiten, in denen die meisten Unternehmen nur 40% der strukturierten und 31% der unstrukturierten Daten nutzen, ist dies jedoch ein hoch gestecktes Ziel.

Laut einer Forrester-Untersuchung wird hier das Bild über die letzten drei Jahre jedoch klarer und immer mehr Unternehmen sehen offensichtlich einen Sinn darin, Text Analytics aktuell und in Zukunft zu nutzen.

Forrester möchte in der Studie vorab Klarheit über die Begriffe „Text Mining“ und Text Analytics“ schaffen und empfiehlt folgende knackigen Definitionen:

„Text mining extracts structures from unstructured text.“

„Text analytics analyzes the findings of the text mining process.“
Damit sieht Forrester die beiden Begriffe also durchaus im Zusammenhang im Rahmen eines analytischen Prozesses, welcher noch um die Nachverarbeitung (Post-Processing) zur Aufdeckung von Mustern erweitert wird.
Am Ende steht IBM mit dem IBM Watson Explorer oben auf dem Siegertreppchen mit einer starken Strategie und einer sehr guten Marktpräsenz.
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