Big Data und Analytics: So nutzen Sie Ihre Kundendokumente

Big Data und Analytics sind seit einiger Zeit ein viel diskutiertes Thema in Wirtschafts- und IT-Nachrichten. Diese neue Fähigkeit, riesige Datenmengen zu schürfen und zu analysieren, um Muster, Zusammenhänge und Trends zu erkennen, war bisher nie möglich. Dies ist möglich geworden durch die gleichzeitige Entwicklung von Hardware-Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Erschwinglichkeit sowie Software-Fähigkeiten rund um die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz. Relativ billiger Speicher ermöglicht die Erfassung und Speicherung riesiger Datenmengen aus einer überwältigenden Anzahl von Quellen, darunter praktisch alle Programme oder Apps für Smartphones und Computer. Die Vorstellung praktisch wertvoller Anwendungen für diese Fähigkeit ist einer der wenigen einschränkenden Faktoren bei der zunehmenden Verbreitung dieser Technologie.

Alle Unternehmen speichern Transaktions- und Kundendokumente in unstrukturierten Inhaltsrepositorys. Diese Dokumente enthalten in der Regel historische Momentaufnahmen und einen einzigartigen Geschäftskontext für einen Großteil der Geschäftsvorgänge. Viele dieser relevanten Geschäftsdatenelemente kommen nur an einem Ort zusammen, nämlich in der gesetzeskonformen Kommunikation mit Ihren Kunden. Aus diesem Grund werden diese Dokumente oft als „einzige Quelle der Wahrheit“ bezeichnet und können eine so wichtige Datenquelle für Ihre Big Data- und Analyseinitiativen sein.

Bisher waren strukturierte Daten das primäre Ziel und die primäre Quelle für Big Data und die Analyse-Engines und Anwendungsfälle, von denen wir gehört haben. Wenn man bedenkt, dass etwa 90 % der potenziellen Daten unstrukturiert und oft „weggeschlossen“ sind – außer Sicht und außer Reichweite in Content Repositories von Abteilungen und Unternehmen – wird klar, dass dies ein riesiges, ungenutztes Reservoir potenzieller Daten ist, das es zu erkunden gilt.

Die Content Repositories, die diese unstrukturierten Daten beherbergen, sind notorisch proprietär, isoliert und undurchsichtig. Es ist schwer zu wissen, was sich darin befindet, und selbst wenn man es weiß, ist es schwierig, es zu extrahieren und wiederzuverwenden. Die Aufbewahrung eines Großteils der in diesen Repositories archivierten Daten ist durch verschiedene Vorschriften und Unternehmensrichtlinien vorgeschrieben. Viele Unternehmen betrachten diese lediglich als kostspielige notwendige Übel, die kaum oder gar keinen Mehrwert oder Wettbewerbsvorteil bieten – sicherlich nicht genug, um ihre Kosten auszugleichen.

Was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, den Inhalt dieser Inhaltsarchive zu ermitteln, ihn zu extrahieren, neu zu formatieren und ihn für die Eingabe in eine Big Data Analytics-Anwendung bereitzustellen? Was wäre, wenn es überzeugende Anwendungsfälle für das Mining und die Analyse dieser Daten gäbe, um Muster, Korrelationen und Trends zu erkennen oder gesetzliche Compliance-Anforderungen zu erfüllen? Dies würde den Wertbeitrag dieser Archive auf den Kopf stellen, indem eine reichhaltige Datenquelle, die als kostspieliges notwendiges Übel gilt, in eine Quelle für Geschäftswert und Erkenntnisse umgewandelt würde.

Ein Beispiel aus der Praxis ereignete sich, als eine große Bank einen rechtlichen Nachweis für die Einhaltung der Bankvorschriften erbringen musste, indem sie eine umfassende Analyse der Kreditkartenabrechnungen ihrer Kunden der letzten zehn Jahre vorlegte. Sie benötigte eine automatisierte Lösung, um die erforderlichen Informationen zu identifizieren, zu extrahieren und wiederzuverwenden, um ihren gesetzlichen Verpflichtungen nachzukommen. CrawfordTech entwickelte und implementierte eine speziell entwickelte Software, um im AFP-Dokumentformat archivierte Kontoauszüge zu finden und abzurufen und anschließend alle erforderlichen Daten zu identifizieren, zu extrahieren und sie im XML-Format auszugeben.

Nach der Extraktion wurden die Kontoauszüge durch ein Analyse- und Prüfsystem geleitet, sodass die Daten auf mögliche Überbuchungen und Überzahlungen analysiert werden konnten. Durch den Einsatz dieser Lösung konnte die Bank etwaige Fehler proaktiv beheben und den Aufsichtsbehörden einen Compliance-Nachweis vorlegen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führte und potenziell kostspielige Bußgelder vermied.

Da Big Data Analytics immer weiter verbreitet und sogar allgegenwärtig wird, ist Vorstellungskraft der limitierende Faktor bei der Nutzung dieser einzigartigen historischen Archivdaten für innovative Anwendungen.

Wir bei Crawford Technologies kennen uns mit Inhaltsarchiven, Dokumenten- und Datenformaten aus und bieten zahlreiche innovative Tools an, mit denen Sie Ihre Investitionen in Enterprise Content Management verwalten, erweitern und einen größeren Nutzen daraus ziehen können.