Dank Fortschritten in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) kann heute jeder auf ganz natürliche Weise mit Daten interagieren.
In der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) werden Erkenntnisse aus Informatik und Linguistik zusammengeführt, damit Computer natürliche Sprache verstehen können. Business Intelligence-Anbieter statten ihre Visualisierungssoftware heutzutage mit einer NLP-Schnittstelle aus. So können Benutzer auf natürliche Weise mit Daten interagieren, indem sie ad hoc Fragen stellen – ohne dass dafür ein tieferes technisches Verständnis des BI-Tools nötig wäre.
Im Kontext moderner BI dient natürliche Sprache der Unterstützung analytischer Konversationen. Darunter versteht man Gespräche über Daten, die zwischen Mensch und Maschine geführt werden. In solchen Konversationen greift das System auf Kontextdaten zurück, um die Benutzerintention hinter einer Frage zu ermitteln und einen echten Dialog zu ermöglichen. So soll ein möglichst natürliches Gespräch zustande kommen. Das Ziel: Stellt ein Anwender beispielsweise eine Nachfrage zu seinen Daten, weil er nähere Details braucht oder ihm etwas unklar ist, soll er diese Frage nicht erst umformulieren müssen. Angenommen, die ursprüngliche Anfrage war: „Suche starke Erdbeben in der Nähe von Kalifornien“, dann soll der Anwender anschließend mit „Und in der Nähe von Texas? nachhaken können, ohne erneut das Wort „Erdbeben“ zu verwenden.
Durch Machine Learning können Systeme im Laufe der Zeit basierend auf Unternehmensdaten und der Art der Fragen, die von Benutzern gestellt werden, ihr „Wissen“ auf einem Gebiet vertiefen. „Eine der wichtigsten Anforderungen an eine analytische Konversation ist, dass sie nicht in der Sackgasse enden darf. Das heißt, man stellt eine Frage, bekommt eine Antwort und kann dann ausgehend von der ursprünglichen Frage sofort nachhaken“, erklärt Vidya Setlur, Development Manager im NLP-Team von Tableau.
Dank NLP können Benutzer auch Fragen zu Datenvisualisierungen stellen: „Angenommen, ich befrage mein BI-Tool zu einem Seuchenausbruch und bekomme eine entsprechende Visualisierung angezeigt. Nun könnte ich fragen: ‚Was bedeutet diese orange Spitze?‘“, erläutert Ryan Atallah, Software Engineer bei Tableau. „Das wäre eine Folgefrage, die aber nicht auf den ursprünglichen Daten beruht, sondern auf dem Code der Visualisierung.“ Sollte eine Visualisierung im Kontext der nächsten Frage keinen Sinn ergeben, wird eine Alternative angeboten.
Natürliche Sprachverarbeitung stellt einen Paradigmenwechsel dar, denn sie revolutioniert die Art und Weise, wie Menschen Fragen über Daten stellen. Wenn Benutzer mit einer Visualisierung wie mit einem echten Menschen interagieren können, eröffnet dies völlig neue Analytics-Möglichkeiten, die bislang nur Data Scientists und technisch versierten Analysten vorbehalten waren. Die Benutzer sind dann nicht mehr durch ihre Analytics-Kompetenz beschränkt, sondern nur noch durch den Umfang ihrer Fragen. Fortgeschrittene Benutzer können zudem komplexere Fragen schneller stellen und ihren Kollegen aussagekräftigere Dashboards anbieten. Je weiter die BI-Branche die natürliche Sprachverarbeitung verfeinert, desto schneller wird die Akzeptanzschwelle für Analytics-Lösungen in Unternehmen sinken. Damit steht einer datengestützten Arbeitskultur nichts mehr im Wege.