Was ist die Suche in natürlicher Sprache (NLS)?

Unternehmensleiter sind mit einer Reihe hochprioritärer Aufgaben konfrontiert, die meist das Treffen wichtiger Entscheidungen erfordern.

Nehmen wir an, Sie sind der Vertriebsleiter eines globalen Unternehmens. Sie müssen eine wichtige Entscheidung über die Vertriebsstrategie des nächsten Quartals treffen, müssen sich aber zuerst den richtigen Datensatz ansehen. Sie wissen, dass er irgendwo in den Datenbanken Ihres Unternehmens vorhanden ist, aber er ist nicht in Reichweite. Jemand muss ihn finden, bereinigen und einen Bericht erstellen, bevor Sie handeln können.

Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten mit Ihrem Data Warehouse kommunizieren. Stellen Sie Fragen wie „Welches Land hat im letzten Quartal am besten abgeschnitten?“ oder „Welches Produkt hat sich in Nordamerika am besten verkauft?“ und erhalten Sie sofort eine detaillierte Aufschlüsselung mit Diagrammen und Einblicken. Ob Sie es glauben oder nicht: Dank der Anwendung der natürlichen Sprachsuche im Datenmanagement ist eine Kommunikation mit Ihrem Data Warehouse kein ferner Traum mehr.

Was ist die Suche in natürlicher Sprache?

Die Suche in natürlicher Sprache ist eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Technik, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) basiert und Ihnen die Interaktion mit Maschinen ermöglicht, ohne komplexe, syntaxbasierte Abfragen oder Befehle verwenden zu müssen. Stattdessen verwenden Sie einfache Sprache, um nach den erforderlichen Daten in Ihrem Datenbank, als würde man mit einem Mitmenschen sprechen.

Es ist offensichtlich, dass die Zukunft stark von KI geprägt sein wird. Um ihren Bedarf an schnelleren Entscheidungsfindungen und einem umfassenderen Ansatz bei der Nutzung von Daten zu erfüllen, müssen Unternehmen KI- und maschinelle Lernmodelle und -techniken (ML) integrieren. Die Umstellung auf KI verspricht eine Rationalisierung der Abläufe und die Schaffung einer Umgebung, in der jeder in der Lage ist, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Apropos Wandel: Es wird nicht lange dauern, bis jemand sagt: „Die Zeiten, in denen Unternehmen sich bei der Arbeit mit Daten auf SQL-Experten verlassen haben, sind vorbei.“ Und man kann ihnen dafür keinen Vorwurf machen, denn wenn man Fragen und Antworten in einfachem Englisch beantworten kann, warum sollte man dann Zeit verschwenden und sich auf Abfragen verlassen, die vor ihrer Ausführung 100 % syntaktisch korrekt sein müssen?

Was ist mit Abfragen in natürlicher Sprache (NLQ)?

Die Suche in natürlicher Sprache hat einen sehr spezifischen Anwendungsfall in Datenmanagement und Analytics, wo es zum Abfragen strukturierter Daten verwendet wird. Tatsächlich werden Sie feststellen, dass es bei Verwendung für diese Zwecke oft als Natural Language Query (NLQ) bezeichnet wird – ja, ein weiterer Begriff mit dem „Natürliche Sprache“-Präfix.

Kein Wunder, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Suche in natürlicher Sprache (NLS) und die Abfrage in natürlicher Sprache (NLQ) häufig verwechselt werden. Lassen Sie uns dieser Verwechslung ein für alle Mal ein Ende setzen.

• Der Oberbegriff, der alle anderen Teilbereiche umfasst, ist NLP. Es ist ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

• Mit der Suche in natürlicher Sprache (Natural Language Search, NLS) können Sie in jeder von Menschen gesprochenen Sprache, wie etwa Englisch oder Französisch, nach strukturierten und unstrukturierten Daten suchen.

• Natural Language Query (NLQ) kann als eine Unterart der NLS-Technik betrachtet werden, die es Ihnen ermöglicht, abzufragen strukturierte Daten in Datenbanken gespeichert und Data Warehouse.

Ein Beispiel zum Verständnis der Suche in natürlicher Sprache

Bisher lieferten Suchmaschinen Ergebnisse, indem sie die von Benutzern eingegebenen Schlüsselwörter mit den in der Datenbank gespeicherten Informationen abglichen. Der Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass Benutzer oder Websitebesitzer die Ergebnisseite der Suchmaschine leicht manipulieren können, indem sie Schlüsselwörter in ihren Inhalt einfügen, was sich negativ auf die Benutzererfahrung auswirkt.

Durch den Einsatz von Techniken wie der semantischen Suche und NLS hat sich die Suche jedoch erheblich verändert. Anstatt nur die Schlüsselwörter abzugleichen, berücksichtigen Suchmaschinen jetzt auch den Kontext und die Bedeutung der Abfrage, um die relevantesten Ergebnisse zu liefern.

Unternehmen nutzen diese Technik jetzt im Datenmanagement, um den Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Ein Beispiel wäre die Verwendung natürlicher Sprache zur Abfrage eines Data Warehouse. Anstatt beispielsweise Abfragen wie diese zu verwenden:

SELECT SUM(Der Umsatz) AB Bestellungen WO Region = 'Europa' UND Datum ZWISCHEN '2023-04-01' UND '2023-06-30';

wo das Fehlen eines einfachen Anführungszeichens (') zu dem berüchtigten Syntaxfehler, können Sie direkt eine Frage stellen wie „Wie hoch war unser Gesamtumsatz in Europa im letzten Quartal?“ und mit der Entscheidungsfindung fortfahren.

Die Technologie hinter der Suche in natürlicher Sprache

Neben NLP verwendet NLS andere ML- und KI-Modelle, um begreifen die Absicht hinter Ihren Anfragen, oder genauer gesagt, Ihren Fragen.

Modernes Datenmanagement und Integrationsplattformen basieren auf fortschrittlichen KI-Funktionen, zu denen auch die Suche in natürlicher Sprache gehört. Während Sie Ihre Frage eingeben, zerlegt die NLP-Technik sie in Phrasen und Kontexte, um die Grundformen jedes Wortes zu identifizieren.

Nach der Verarbeitung der Eingaben nutzt das System maschinelle Lernalgorithmen, um aus früheren Interaktionen zu lernen und seine Fähigkeit zu verbessern, die Absicht des Benutzers vorherzusagen und Suchergebnisse im Laufe der Zeit zu verfeinern. Deep Learning geht noch einen Schritt weiter, indem es dem System ermöglicht, verschiedene Bedeutungen eines Wortes je nach Kontext zu verstehen und Mehrdeutigkeiten zu reduzieren.

Die semantische Suche ist eine weitere Schlüsseltechnologie hinter der Suche in natürlicher Sprache. Wie der Name schon sagt, trägt sie dazu bei, die Genauigkeit des Ergebnisses weiter zu verbessern, indem sie Wissensgraphen und Entitätserkennung, um verwandte Begriffe miteinander zu verknüpfen.

Um sicherzustellen, dass Ihr Suchsystem in natürlicher Sprache richtig funktioniert, sollten Sie bei unterschiedlich gestellten Fragen ähnliche Ergebnisse erhalten. Wenn beispielsweise die einzige Einnahmequelle Ihres Unternehmens der Verkauf von Produkten ist, sollten die Fragen „Wie hoch waren die Gesamtverkäufe im letzten Quartal?“ und „Wie hoch waren die Gesamteinnahmen im letzten Quartal?“ dieselben Ergebnisse liefern.

Integration mit den Systemen Ihres Unternehmens

Um die Art und Weise zu verbessern, wie Ihre Teams mit Organisationsdaten interagieren, muss die Suche in natürlicher Sprache tief in Ihre Datenverwaltungsplattformsowie alle Datenrepositorys, Wie:

• Dokumentenmanagementsysteme: Zum schnellen Auffinden und Analysieren von in Dokumenten versteckten Daten, beispielsweise PDF-Berichten oder Rechnungen.

• Datenseen und Datenkataloge: Um riesige Datenbestände zu durchsuchen, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten ohne die Dateinamen zu kennen.

• CRM- und ERP-Systeme: Damit jeder in Ihrem Unternehmen über wichtige Kunden- und Bestandsdaten auf dem neuesten Stand ist.

• Business Intelligence (BI)-Tools: Zur Demokratisierung Datenanalyse und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.

• Chatbots und virtuelle Assistenten: Um den Zugriff auf Informationen zu optimieren und die Self-Service-Funktionen für Mitarbeiter und Kunden zu verbessern.

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Vorteile der Suche in natürlicher Sprache

Sie werden feststellen, dass die Hauptvorteile der Verwendung natürlicher Sprache zur Suche nach den erforderlichen Daten in einem Datenspeichersystem Einfachheit und Geschwindigkeit sind. Hier sind weitere Vorteile:

Vereinfachter Zugang zur medizinischen Versorgung

Die Suche in natürlicher Sprache wird geöffnet Datenzugriff für jeden in Ihrem Unternehmen. Technische Kenntnisse wie SQL oder Codierung sind nicht mehr erforderlich, um Erkenntnisse abzurufen. Nicht-technische Benutzer, einschließlich Vertriebsmitarbeiter und Personalmitarbeiter, können Fragen stellen und erhalten sofort die Antworten, die sie benötigen.

Verbesserte Datenexploration

Wenn du kannst sich unterhalten Wenn Sie Ihre Daten interaktiv betrachten, können Sie Folgefragen stellen oder in bestimmte Datenpunkte eintauchen. Wenn Sie beispielsweise gefragt haben: „Welche Produkte waren im letzten Monat in Europa unsere meistverkauften Produkte?“, können Sie tiefere Einblicke gewinnen, indem Sie fragen: „Welche Länder haben am meisten zu diesen Verkäufen beigetragen?“

Reduzierung der IT-Abhängigkeit

Überlastete IT ist seit langem ein Problem in mehreren Organisationen, vor allem weil es für nicht-technische Teammitglieder keine einfache Methode gibt, auf Daten zuzugreifen und sie zu verwalten. Integrierte Suchfunktionen in natürlicher Sprache moderne Datenplattformen Neutralisieren Sie dieses Problem und machen Sie es zu einer einfachen Frage- und Antwortsache.

Branchen- und funktionsübergreifende Anwendungsfälle

Angesichts der Vorteile, die die natürliche Sprache bietet, nutzen bereits viele Unternehmen verschiedenster Branchen die natürliche Sprache, um ihre Daten für sich arbeiten zu lassen:

Kleidung

Wenn es darum geht, Kauftrends, Lagerbestände oder die Leistung von Marketingkampagnen zu analysieren, ist die Frage-Antwort-Technik unschlagbar. Als Marketingmanager können Sie Ihren Daten direkt Fragen stellen, wie „Wie war unser Sommerschlussverkauf im Vergleich zum letzten Jahr?“ und erhalten sofort eine Aufschlüsselung der Verkaufsdaten und Kundeneinblicke. Bis jemand die Daten erfasst und die Ergebnisse zusammenstellt, haben Sie bereits eine fundierte Entscheidung getroffen.

Gesundheitswesen

KI unterstützt Ärzte bereits, indem sie ihnen EMR/EHR-Zusammenfassungen zur Verfügung stellt und ihnen das mühsame manuelle Studium erspart. Mit NLS geht dies noch einen Schritt weiter – Sie können das System abfragen, um relevante Informationen aus diesen Zusammenfassungen zu extrahieren. Wenn es keine gesetzliche Anforderung gäbe, alles zu dokumentieren, könnte man tatsächlich die Notwendigkeit von Zusammenfassungen in Frage stellen, wenn Sie den genauen Datenpunkt, den Sie benötigen, direkt abrufen können.

Mehr lesen: intelligente Dokumentenverarbeitung im Gesundheitswesen.

Finanzen

Wenn Sie in der Finanzbranche tätig sind, kann Ihnen die Suche in natürlicher Sprache dabei helfen, Anlageportfolios, Risikobewertungen und Kundentransaktionen zu analysieren. Als Finanzanalyst können Sie die benötigten Daten erhalten, indem Sie einfache Fragen stellen, wie z. B. „Welche Sektoren haben im letzten Quartal die beste Performance erzielt?“. Die Möglichkeit, solche Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich auf Berichte oder Visualisierungen verlassen zu müssen, macht unnötige Tools überflüssig und macht Ihren Datenstapel schlanker.

Die Zukunft des Datenmanagements mit natürlicher Sprachsuche

Die Fortschritte in der KI und die Einfachheit, die sie bietet, werden in absehbarer Zukunft dazu führen, dass immer mehr Organisationen natürliche Sprache einsetzen. Durch die Möglichkeit, über Konversationsabfragen nahtlos mit Daten zu interagieren, macht die Suche in natürlicher Sprache Daten und Erkenntnisse zugänglicher und ermöglicht es Teams, flexibler und informierter zu sein. Sie wird zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die mehr Wert aus ihren Daten ziehen und gleichzeitig den erforderlichen Aufwand reduzieren möchten.

Die Integration einer multimodalen Suche, bei der Benutzer mit Daten auf andere Weise interagieren können, beispielsweise über Sprache oder Bilder, wird Besprechungen mit Entscheidungsträgern interaktiver gestalten. Anstatt Visualisierungen oder Berichte zu überfliegen, können Unternehmensleiter die Antworten, die sie benötigen, in Echtzeit erhalten.

Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, können wir erwarten, dass NLP-Algorithmen entstehen, die beim Verstehen menschlicher Sprache äußerst präzise und effizient sind. Obwohl es noch ein weiter Weg ist, werden KI-Systeme mit verbesserter emotionaler Intelligenz beispielsweise in der Lage sein, hochgradig personalisierte Produkt- und Serviceempfehlungen abzugeben und so das gesamte Kauferlebnis zu verbessern.

So aufregend diese Fortschritte auch klingen, es gibt einige wichtige Faktoren, die Sie im Auge behalten sollten, nämlich Datenqualität, Datenschutz und Sicherheit – wenn Sie diese richtig handhaben, haben Sie einen zuverlässigen KI-Assistenten, der Sie bei der Verwaltung Ihrer Daten unterstützt. Mit anderen Worten: Sie brauchen robuste KI-Governance um alle drei sicherzustellen.

Fazit

Wie offensichtlich ist, geht die Funktion der Suche in natürlicher Sprache über die Vereinfachung der Suche hinaus. Bei richtiger Implementierung können Sie tiefere Einblicke genau dann gewinnen, wenn Sie sie benötigen – und nicht erst, nachdem Sie stundenlang Daten durchforstet haben. Allein diese Leistung macht sie zu einem erheblichen Vorteil in einem sehr wettbewerbsintensiven Umfeld.

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