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Creditreform analysiert Wirtschaftsinformationen mit SAS Enterprise Content Categorization

SAS Lösung zieht unternehmensrelevante Informationen aus unstrukturierten Texten mittels computerlinguistischer Textanalyse - SAS überzeugt durch flexibel anpassbare Analytics-Lösung und tiefe Beratungsexpertise
(PM) Heidelberg, 14.03.2013 - Creditreform setzt für die Analyse von Wirtschaftsinformationen künftig auf SAS Enterprise Content Categorization. Mit der Lösung von SAS kann der größte deutsche Anbieter von Wirtschaftsinformationen wirtschaftsjuristische Texte, beispielsweise aus Handelsregistern, analysieren. So lassen sich aus unstrukturierten Inhalten wertvolle Informationen für die Anreicherung der Creditreform-Firmendatenbank gewinnen. Grundlage für die Entscheidung war ein ausführlicher Proof of Concept, in dem SAS die Leistungsfähigkeit seiner Lösung unter Beweis gestellt hat. Der Verband der Vereine Creditreform e.V. unterhält als Marktführer im Bereich der Wirtschaftsinformationen die größte deutsche Firmendatenbank. SAS ist einer der weltgrößten Softwarehersteller und führend im Bereich Business Analytics.

Mit SAS Enterprise Content Categorization baut Creditreform seine SAS Business-Analytics-Landschaft weiter aus. Für die Analyse von strukturierten Firmendaten arbeitet das Unternehmen bereits seit Anfang 2013 mit SAS Visual Analytics (www.sas.de/va-demo). Mit dieser Lösung spüren die Analysten von Creditreform versteckte Zusammenhänge in großen Datenmengen schnell auf und können die Ergebnisse übersichtlich grafisch darstellen - einfach und intuitiv auch für Mitarbeiter ohne explizite Statistikkenntnisse.

Wirtschaftsjuristische Texte, wie sie beispielsweise in Handelsregistern vorliegen, bilden mitunter äußerst komplexe Sachverhalte ab. Das können Firmenverlegungen sein, Verschmelzungen, Aufspaltungen oder auch mehrstufige Insolvenzverfahren. Weil diese Informationen in unstrukturierter Form vorliegen, lassen sie sich mit herkömmlichen Analyseverfahren nicht aufbereiten. SAS Enterprise Content Categorization nutzt moderne Textanalyse-Verfahren, um Informationen in Texten, die häufig zunächst noch mehrdeutig sind, kontextsensitiv zu identifizieren. Dabei werden Einzelinformationen zu vielschichtigen Sachverhalten, beispielsweise der abgebenden und aufnehmenden rechtlichen Einheit in einer Firmenübernahme, verbunden. Die so gewonnenen Fakten werden anschließend mit den bestehenden Daten verknüpft. Dabei profitiert Creditreform von der enormen Analysetiefe der SAS Lösung, die sich unkompliziert an die individuellen Anforderungen des Unternehmens anpassen und einfach bedienen lässt. Mit SAS Enterprise Content Categorization können künftig bis zu 800 Analysten von Creditreform täglich aus großen Textmengen kontextabhängige vernetzte Informationen extrahieren und für die Auskunftserstellung nutzbar machen.

"Die fachliche Expertise der SAS Berater hat das Creditreform-Projektteam in der Zusammenarbeit überzeugt", betont Rainer Fetscher, Abteilungsleiter Anforderungsmanagement Auskunft bei Creditreform. "Durch die Begleitung von SAS ist damit eine schnelle Inbetriebnahme des Systems gewährleistet. Damit können Mitarbeiter in kurzer Zeit an über 130 Standorten von der neuen Lösung profitieren."

Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen setzen mit großem Erfolg auf SAS Text Analytics. Erst kürzlich wurde SAS Text Analytics in einer Studie der US-amerikanischen Unternehmensberatung Hurwitz & Associates mit der Höchstbewertung in Sachen Kundenzufriedenheit ausgezeichnet ((www.sas.com/news/analysts/Hurwitz_Victory_Index-TextAnalytics_SAS.PDF).

Mehr Informationen zur Textanalyse mit SAS gibt es unter www.sas.com/offices/europe/germany/software/analytics/text-analytics.html . Wer sich für SAS Visual Analytics interessiert, kann die Lösung außerdem mit einer interaktiven Demo (www.sas.de/va-demo) ausprobieren. Und Antworten auf Fragen nach Big Data Analytics mit SAS High Performance Analytics liefert SAS Experte Dr. Markus Menke in diesem Video: www.youtube.com/watch?v=2OreS35iA58&list=PLdMxv2SumIKtzvevr2oSBNUHxxbGWFMd0.

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