Das Forschungsfeld Data Analytics beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung von Systemen zur automatischen Analyse von heterogenen elektronischen Inhalten. Die Schwerpunkte liegen dabei auf der Analyse von strukturierten Unternehmensdaten (Business Intelligence), unstrukturierten textuellen und multimedialen Inhalten (Web Intelligence) sowie Datenquellen mit hoher Heterogenität, grossem Volumen und Datendurchsatz (Big Data). Vor allem Big-Data-Quellen werden durch neuere Entwicklungen wie zum Beispiel Industry 4.0, Internet of Things (IoT), Social Media und durch den Trend zum Quantified Self vermehrt verfügbar.

Zur Auswertung dieser Quellen werden dabei oft Verfahren aus den Gebieten Natural Language Processing, Machine Learning, Pattern Recognition und Information Retrieval herangezogen. Beispiele dafür wären (i) die Sentiment-Analyse, um die Tonalität von Texten zu bewerten; (ii) Knowledge Extraction, um mittels Named Entity Linking Personen und Organisationen automatisch zu erkennen und den entsprechenden Datensätzen in Linked-Open-Data-Repositorien und relationalen Datenbanken zuzuordnen; (iii) Social-Network-Analysen, um Beziehungen zwischen Personen und Organisationen zu ermitteln; oder auch (iv) Data-Enrichment-Methoden zur automatischen Annotation von Texten, Bildern und multimedialen Inhalten.

Durch die kontinuierlich zunehmende Verfügbarkeit von relevanten Datenquellen, die immer leistungsfähigeren Analysemethoden sowie deren Relevanz für industrielle Anwendungen wird die Fähigkeit interne und externe Daten zu analysieren und diese für die Entscheidungsfindung, Optimierung von Unternehmensprozessen und Entwicklung von neuen Produkten heranzuziehen in naher Zukunft eine Schlüsselrolle für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und öffentlichen Institutionen spielen. Das Forschungsfeld Data Analytics versteht sich als Katalysator dieser digitalen Transformation und forscht an Technologien, die zu Effizienzsteigerungen sowie Produkt- und Prozessinnovationen führen.

Durch den Einsatz von Data Analytics in Unternehmen verfügen Führungskräfte über die erforderlichen Werkzeuge, um in der wachsenden Fülle der Datenmenge diejenigen Daten zu finden, mit deren Hilfe neues Wissen und somit ein Innovationsvorsprung generiert werden kann. Dies sind ausschlaggebende Erfolgsfaktoren um auf dem Weg zu einer lernenden Organisation implizites Wissen explizit zu machen, zu verteilen und optimal zu nutzen. Dazu gehört auch der erfolgreiche Einsatz von sozialen Netzwerken als wichtige Instrumente der internen und externen Kommunikationsstrategien. Mit Hilfe unserer Data-Analytics-Forschung sind wir in der Lage Wissen in Unternehmen zu identifizieren und die Wissenszusammenhänge zu visualisieren. So erhalten diese Unternehmen einen effektiven und effizienten Überblick über ihr gesamtes Business.

Nachstehend finden Sie eine Auswahl unserer aktuellen Projekte.

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