Trend- und Marktanalyse

Unternehmen, die langfristig im Wettbewerb bestehen wollen, müssen Trend- und Marktanalysen durchführen, um rechtzeitig auf Marktveränderungen reagieren und neue Märkte erschließen zu können. Die Frage ist, wie sich Entscheidungsträger, insbesondere in dynamischen Branchenumfeldern, gewählte strategische Optionen absichern oder neue Chancen in ihren Märkten wahrnehmen können. Eine händische Verfolgung der Entwicklungen ist zeit- und kostenintensiv und liefert in einigen Fällen verspätete Ergebnisse. Um dem Marktgeschehen zeitgenau folgen zu können, benötigt es einer computerbasierten, schnellen und detaillierten Analysemethode, die große Datenmengen erfassen und verarbeiten kann. Das Ziel ist es, große Datenmengen hochautomatisiert zu strukturieren, sodass auf Knopfdruck wertvolle Ergebnisse in Bezug auf Trend- und Szenarioanalysen generiert werden können. Basierend darauf haben Unternehmen die Chance ihre Tätigkeiten in den Bereichen Produktportfolio und Marketing anzupassen. Deshalb arbeitet die Future Engineering an der Entwicklung automatisierter Textanalyse-Systeme zur Wissensgenerierung und Trendanalyse auf Basis von Semantic Web Technologien. Ziel ist es, Markttrends und Technologieentwicklungen schnell und trotzdem valide vorhersagen zu können.

Als Lösungsansatz für diese Problematik wurde folgender Prozess entwickelt.

Die Vorarbeit der Datensammlung und die Nacharbeit der Visualisierung und Einbettung in neue Marketing- und Produktportfolioanpassungen erfolgen auf händischer Basis. Der Ausgleich zwischen Computerarbeit und menschlicher Überprüfung ist hierdurch gegeben und intensiviert den inhaltlichen Wert der Ergebnisse. Die Suche nach den relevanten Stichwörtern und semantischen Zusammenhängen übernehmen mehrere frei verfügbare Semantic Web Tools. Das Forscherteam hat ihren Einsatz so kombiniert und automatisiert, dass inzwischen mehr als 1.400 verschiedene Datenquellen kontinuierlich genutzt werden / durchgeforstet werden. Dazu zählen Google und RSS-Feeds ebenso wie einzelne Unternehmenswebseiten, Social-Media-Kanäle, lokale und regionale Informationsplattformen sowie Datenbanken mit wissenschaftlichen Veröffentlichungen oder Patentanmeldungen. Die Tools übersetzen die Inhalte automatisiert ins Englische, um ein einheitliches Set an Informationen zu füllen. Um das gesamte Wissen aus den gesammelten Dokumenten darzustellen, werden derzeit Wissensgraphen erstellt, die die Verbindungen und Zusammenhänge bestimmter Begrifflichkeiten und Inhalte widerspiegeln. Durch die Verwendung von RDF-Tripeln kann dadurch jede semantische Aussage über jeweils zwei weitere Entitäten an Konzepte der realen, gegenständlichen Welt gebunden werden.