# Beste Textanalyse-Software - Seite 5 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Textanalysesoftware, auch Textanalytik oder Text Mining Software genannt, hilft Benutzern, Einblicke aus sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Textdaten mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu gewinnen. Solche Einblicke umfassen Sentimentanalyse, Schlüsselphrasen, Sprache, Themen und Muster sowie Entitäten, unter anderem. Diese Lösungen nutzen NLP und maschinelles Lernen, um verschiedene Einblicke zu extrahieren und visuelle Darstellungen der Daten für eine einfachere Interpretation bereitzustellen. Textanalysetools können Textdaten aus einer Vielzahl von Quellen konsumieren, einschließlich E-Mails, Telefontranskripten, Umfragen, Kundenbewertungen und anderen Dokumenten. Durch das Importieren von Textdaten aus diesen verschiedenen Quellen sind Unternehmen besser in der Lage, die Stimmung von Kunden oder Mitarbeitern zu verstehen und zu analysieren, Dokumente intelligent zu klassifizieren und schriftliche Inhalte zu verbessern. Textanalysesoftware kann in Verbindung mit anderen Analysetools verwendet werden, einschließlich Big Data Analytics und Business Intelligence Plattformen. Um sich für die Kategorie Textanalyse zu qualifizieren, muss ein Produkt: - Textdaten aus einer Vielzahl verschiedener Datenquellen importieren - Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, um Einblicke aus dem Text zu extrahieren, einschließlich Schlüsselphrasen, Sprache, Stimmung und anderer Muster - Visualisierungen für Textdaten bereitstellen ## How Many Textanalyse-Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 188 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.51/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 33 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 44% │ Unternehmen 37% │ Kleinunternehmen 19% - **Top Trending Product**: iManage Enrichment (+0.167) *Last updated: May 19, 2026* ## How Does G2 Rank Textanalyse-Software Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 5,200+ Authentische Bewertungen - 188+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Textanalyse-Software Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) - **Höchste Leistung:** [Canvs](https://www.g2.com/de/products/canvs-ai-canvs/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Kimola](https://www.g2.com/de/products/kimola/reviews) - **Top-Trending:** [Unwrap.ai](https://www.g2.com/de/products/unwrap-ai/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/de/products/rapidminer-studio/reviews) --- **Sponsored** ### Blix Blix bietet eine KI-gestützte Textanalyse-Lösung, die entwickelt wurde, um schnell und mühelos Erkenntnisse aus Kundenfeedback zu gewinnen. Die Plattform automatisiert den Prozess der Kodierung von offenen Umfragen, Online-Bewertungen und anderem textuellen Feedback und verwandelt sie in Erkenntnisse, ohne dass manueller Aufwand erforderlich ist. Die automatisierte Themenentdeckung von Blix durchsucht offenes Textfeedback und identifiziert wichtige Themen und Schwerpunkte. Die KI-gestützte Kodierung verwandelt unstrukturierte Texte in strukturierte, quantitative Daten und eliminiert die Notwendigkeit manueller Kodierung. Benutzer erhalten automatisierte Berichte und Zusammenfassungen. Die Plattform unterstützt mehrere Sprachen und bietet Datenverschlüsselung sowie strenge Vertraulichkeitsgarantien. [Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1260&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1260&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1260&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1393471&secure%5Bresource_id%5D=1260&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Ftext-analysis%3Fpage%3D5&secure%5Btoken%5D=3159e3cb07bf112d99784cb2e98ebfde7b88995a046a5be29267df3e6bdab3b3&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fblix.ai&secure%5Burl_type%5D=company_website) --- ## What Are the Top-Rated Textanalyse-Software Products in 2026? ### 1. [ECO](https://www.g2.com/de/products/eco/reviews) Wir gehen über NLP hinaus, um KI-Lösungen für Unternehmen und Nutzer auf der ganzen Welt bereitzustellen. Unsere Kunden gewinnen umsetzbare Erkenntnisse aus Daten und integrieren Sprach-, Anonymisierungs-, Schlüsseldatenextraktions- und Zusammenfassungsfunktionen in ihre Prozesse. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind ECO?** - **Verkäufer:** [PANGEANIC BI EUROPA](https://www.g2.com/de/sellers/pangeanic-bi-europa) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 2. [Eigen](https://www.g2.com/de/products/eigen/reviews) Unsere Kunden treffen bessere Entscheidungen, indem sie den Wert ihrer qualitativen Daten erschließen. Wir sprechen eine breite Palette von Herausforderungen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Recht, Versicherung und anderen professionellen Dienstleistungssektoren an. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Eigen?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Eigen?** - **Verkäufer:** [Eigen Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/eigen-technologies) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/eigen-technologies/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 40% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen #### What Are Eigen's Pros and Cons? **Pros:** - Datenverwaltung (2 reviews) - Hilfreich (2 reviews) - Analytik (1 reviews) - Kategorisierung (1 reviews) - Leichtigkeit des Lernens (1 reviews) **Cons:** - Teuer (2 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Dokumentationsprobleme (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) - Begrenzte Anpassung (1 reviews) ### 3. [Finch for Text](https://www.g2.com/de/products/finch-for-text/reviews) Finch for Text® ist leistungsstarke Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die von Menschen generierten Text maschinenlesbar macht. Es funktioniert mit verschiedenen Arten von unstrukturiertem Text in mehreren Sprachen und ermöglicht es den Benutzern, Echtzeiteinblicke aus ihren Informationsressourcen zu gewinnen. Es arbeitet mit textlichen Daten im Unternehmensmaßstab, sei es im Streaming oder statisch, und ist leicht integrierbar und anpassbar für spezifische Domänen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Finch for Text?** - **Verkäufer:** [Finch Computing](https://www.g2.com/de/sellers/finch-computing) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Reston, US - **Twitter:** @FinchComputing (223 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/finch-computing (41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 4. [Greenlight Coverage](https://www.g2.com/de/products/greenlight-coverage/reviews) Greenlight Coverage ist eine KI-gestützte Drehbuchanalyseplattform, die speziell für Drehbuchautoren, Produzenten und Geschichtenerzähler entwickelt wurde, die an Film- und TV-Projekten arbeiten. Egal, ob Sie einen letzten Entwurf überarbeiten oder gerade erst anfangen, Greenlight Coverage bietet Ihnen die professionellen Einblicke traditioneller Drehbuchanalysen in Minuten, nicht Tagen. Laden Sie Ihr Drehbuch hoch und erhalten Sie sofortiges Feedback zu Handlungsstruktur, Charakteren, Dialogen, Tempo und mehr. Der Greenlight Coverage Vollkontext-Rezensent liest Ihr Drehbuch in seiner Gesamtheit, was eine nuancierte Analyse und Vorschläge ermöglicht, die Ihre kreative Absicht widerspiegeln. Sie können überarbeiten, erneut hochladen und sogar Nachfragen stellen, um das Feedback eingehender zu erkunden. Mit integrierten Tools für Korrekturlesen, Überarbeitungstracking und sogar Budget- und Finanzprognosen hilft Ihnen Greenlight Coverage, intelligenter zu schreiben und besser zu planen. Und das alles, während Ihr Drehbuch zu 100 % vertraulich und sicher bleibt. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Greenlight Coverage?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Greenlight Coverage?** - **Verkäufer:** [Greenlight Coverage](https://www.g2.com/de/sellers/greenlight-coverage) - **Hauptsitz:** 151 Charles St W, Kitchener, ON N2G 1H6, Canada - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/greenlight-coverage/ **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are Greenlight Coverage's Pros and Cons? **Pros:** - KI-Technologie (1 reviews) - Einblicke Analyse (1 reviews) ### 5. [IdeaFlow](https://www.g2.com/de/products/gamalon-ideaflow/reviews) Der Gamalon AI Concierge ist die schnellste Implementierung von Chat- oder Nachrichtentechnologie und verbessert sich kontinuierlich, während Ihr Team mit Kunden kommuniziert. Gamalon hilft Ihnen, Ihre Kunden zu verstehen, egal wo sie posten, auf Umfragen antworten oder chatten, damit Sie wirkungsvolle Maßnahmen für sie und Ihr Unternehmen ergreifen können. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate IdeaFlow?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind IdeaFlow?** - **Verkäufer:** [Gamalon](https://www.g2.com/de/sellers/gamalon) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Boston, US - **Twitter:** @gamalon_inc (464 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3571218 (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 6. [Information Discovery](https://www.g2.com/de/products/information-discovery/reviews) Information Discovery ist eine führende Textanalyse- und maschinelles Lernen-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Einblicke in Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen und wichtige Informationen auf die flexibelste Weise zu erkunden. Information Discovery sammelt und analysiert alle Arten von Dokumenten, wie Patente, Forschungsliteratur, Datenbanken, Websites und andere Unternehmensrepositorien. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Information Discovery?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Information Discovery?** - **Verkäufer:** [Averbis](https://www.g2.com/de/sellers/averbis) - **Gründungsjahr:** 2007 - **Hauptsitz:** Freiburg, DE - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/averbis (23 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 7. [Intellexer Categorizer](https://www.g2.com/de/products/intellexer-categorizer/reviews) Intellexer Categorizer ist ein semantisches Werkzeug, das Dokumente automatisch nach Inhalt klassifiziert und sie in Kategorien organisiert, die am besten zur Struktur Ihres Unternehmens und Ihrer Prozesse passen. Zum Beispiel können die Kategorien Personalwesen, Forschung und Entwicklung, Finanzen, Kundenfeedback, Newsletter usw. sein. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Intellexer Categorizer?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Intellexer Categorizer?** - **Verkäufer:** [EffectiveSoft](https://www.g2.com/de/sellers/effectivesoft) - **Gründungsjahr:** 2003 - **Hauptsitz:** San Diego, US - **Twitter:** @EffectiveSoft (987 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/effectivesoft (367 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen #### What Are Intellexer Categorizer's Pros and Cons? **Pros:** - KI-Technologie (1 reviews) - Kategorisierung (1 reviews) - Anpassung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Einrichtung (1 reviews) **Cons:** - Komplexe Einrichtung (1 reviews) - Schwierigkeiten bei Anpassungen (1 reviews) - Unzureichende Dokumentation (1 reviews) ### 8. [Intellexer Named Entity Recognizer](https://www.g2.com/de/products/intellexer-named-entity-recognizer/reviews) Intellexer Named Entity Recognizer identifiziert erfolgreich nicht nur Personennamen, Namen von Organisationen und geografische Standorte, sondern extrahiert auch Entitäten wie Positionen/Berufe, Nationalitäten, Daten, Alter, Zeitdauern und Namen von Ereignissen. Die Ergebnisse des Intellexer Named Entity Recognizer können für Informationsendnutzerindustrien aller Art von großem Wert sein, insbesondere für Banken, Finanzunternehmen, Verlage und Regierungen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Intellexer Named Entity Recognizer?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Intellexer Named Entity Recognizer?** - **Verkäufer:** [EffectiveSoft](https://www.g2.com/de/sellers/effectivesoft) - **Gründungsjahr:** 2003 - **Hauptsitz:** San Diego, US - **Twitter:** @EffectiveSoft (987 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/effectivesoft (367 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen #### What Are Intellexer Named Entity Recognizer's Pros and Cons? **Pros:** - NLP-Fähigkeiten (1 reviews) **Cons:** - Begrenzte Anpassung (1 reviews) ### 9. [Kensho NERD](https://www.g2.com/de/products/kensho-nerd/reviews) Kensho NERD is an advanced machine learning system designed to extract and link entities—such as companies, people, organizations, events, and places—from unstructured text. By connecting these entities to comprehensive databases like S&P Capital IQ and Wikimedia, NERD transforms raw text into structured, actionable insights, enhancing research capabilities and decision-making processes. Key Features and Functionality: - Entity Recognition and Disambiguation: Accurately identifies entities within text and resolves ambiguities, including abbreviations, acronyms, aliases, and historical names. - Database Integration: Links recognized entities to S&P Capital IQ and Wikimedia databases, providing enriched context and deeper insights. - Context-Aware Processing: Utilizes surrounding text to enhance entity disambiguation, improving accuracy in complex documents. - API Accessibility: Offers a REST API for seamless integration into various workflows, supporting both real-time and batch processing. - Scalability: Capable of processing millions of pages daily, suitable for enterprise-scale operations. Primary Value and Problem Solved: NERD addresses the challenge of deriving meaningful insights from vast amounts of unstructured text data. By automating the identification and linking of entities, it streamlines manual workflows, enhances data discoverability, and empowers organizations to make informed decisions based on comprehensive, structured information. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Kensho NERD?** - **Verkäufer:** [Kensho Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/kensho-technologies) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Cambridge, Massachusetts, United States - **Twitter:** @kensho (7,249 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/kensho-technologies (161 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 10. [Labelf](https://www.g2.com/de/products/labelf/reviews) Labelf ist ein No-Code-AI-Textklassifizierungstool, das es Ihnen ermöglicht, die neuesten und besten AI-Modelle an einem Nachmittag basierend auf Ihren eigenen Daten zu trainieren. Der beliebteste Anwendungsfall ist die Interpretation, Analyse und Automatisierung von Kundenservice-Workflows basierend auf Anrufen, E-Mails oder Chats. Dies verschafft Ihnen einen Vorteil, um zu verstehen, was eine negative Kundenerfahrung verursacht. Die AI-Modelle arbeiten in über 100 Sprachen und Sie können dasselbe Modell gleichzeitig für mehrere Sprachen verwenden. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Labelf?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Labelf?** - **Verkäufer:** [Labelf](https://www.g2.com/de/sellers/labelf) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Stockholm, SE - **Twitter:** @LabelfAI (237 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://se.linkedin.com/company/labelf (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 11. [Luminosos Daylight](https://www.g2.com/de/products/luminosos-daylight/reviews) Luminoso Analytics wendet künstliche Intelligenz (KI) und natürliches Sprachverständnis (NLU) an, um textbasierte Daten für jede Branche ohne lange Einrichtungszeit oder Schulung genau zu analysieren. Luminoso Analytics ermöglicht es Kunden, Chargen oder Streams unstrukturierter Daten einfach hochzuladen, zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Compass kann jede Art von textbasierten Daten analysieren, einschließlich offener Umfrageantworten, Gesprächstranskripte, Chatbot- oder Live-Chat-Transkripte, Produktbewertungen, Artikel, E-Mails und NPS-Offenheiten. Daten können nativ in 13 Sprachen verarbeitet werden, darunter Chinesisch, Koreanisch, Japanisch und Arabisch. Unternehmen nutzen Luminoso Analytics, um wichtige Themen und Konzepte in Daten zu erkennen, Trends im Laufe der Zeit aufzudecken und zu überwachen, sich in nuancierte Emotionen und deren Ursachen zu vertiefen und wichtige Unterschiede in Metadaten zu identifizieren. Es gibt viele Möglichkeiten, wie Kunden die von Analytics aufgedeckten Erkenntnisse nutzen, einschließlich Markenüberwachung, Abwanderungs- und Bindungsanalyse, Problemerkennung und -überwachung sowie Identifizierung der Haupttreiber von NPS-Werten, um nur einige zu nennen. Das Produkt ist flexibel und kann in einer Standard- oder privaten Cloud- oder On-Premise-Lösung bereitgestellt oder über die API in eine End-to-End-Plattform integriert werden. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Luminosos Daylight?** - **Verkäufer:** [Luminoso](https://www.g2.com/de/sellers/luminoso) - **Gründungsjahr:** 2010 - **Hauptsitz:** Boston, US - **Twitter:** @LuminosoInsight (1,610 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/luminosotech/ (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 12. [mAdvisor](https://www.g2.com/de/products/madvisor/reviews) mAdvisor ist eine KI- und kognitive Computing-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, Daten in aussagekräftige Erkenntnisse zu übersetzen und dabei kontinuierlich dazuzulernen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate mAdvisor?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind mAdvisor?** - **Verkäufer:** [Marlabs](https://www.g2.com/de/sellers/marlabs) - **Gründungsjahr:** 1996 - **Hauptsitz:** New York, New York, United States - **Twitter:** @Marlabs (1,138 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/marlabs/ (2,342 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 13. [NetMiner](https://www.g2.com/de/products/netminer/reviews) NetMiner 5 ist eine fortschrittliche Analyseplattform, die von CYRAM Inc. entwickelt wurde und Graphentheorie, maschinelles Lernen und KI kombiniert, um Netzwerk- und Textdaten zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren. Entwickelt für Forscher, Analysten und Entscheidungsträger in Wissenschaft, Regierung und Industrie, hilft NetMiner den Nutzern, komplexe relationale und textuelle Muster zu entdecken, ohne Programmierkenntnisse zu benötigen. Im Kern basiert NetMiner auf der sozialen Netzwerkanalyse (SNA), die die strukturelle Erforschung von Beziehungen zwischen Menschen, Organisationen, Dokumenten und Konzepten ermöglicht. Es unterstützt Ein-Modus-, Zwei-Modus- und Multiplex-Netzwerke und bietet eine breite Palette von SNA-Metriken von einfach bis fortgeschritten, um individuelle Zentralität, Gruppendynamik und die Struktur des gesamten Netzwerks zu bewerten. NetMiner geht über die traditionelle SNA hinaus, indem es maschinelles Lernen (ML) und Graph-Neuronale Netzwerke (GNNs) integriert. Benutzer können problemlos überwachte und unüberwachte Lerntechniken wie Klassifikation, Regression und Clustering sowie GNN-Modelle wie GCN, GraphSAGE und GAT für prädiktive Modellierung anwenden. In Bezug auf die Textanalyse bietet NetMiner leistungsstarke Funktionen zum Extrahieren von Schlüsselwörtern, Erstellen von Ko-Okkurrenz-Netzwerken, Generieren von Wortwolken und Durchführen von Themenmodellierung mit LDA. Dies ermöglicht es den Nutzern, über frequenzbasierte Analysen hinauszugehen und die latente Bedeutungsstruktur in großen Textkorpora zu erkunden. NetMiner enthält eine leistungsstarke interaktive 2D-Visualisierungs-Engine, die die Erkundung der Netzwerkstruktur intuitiv macht. Knoten und Verbindungen können nach Zentralität, Häufigkeit oder Kategorien gestaltet werden, und Benutzer können zoomen, filtern und ziehen, um wichtige Akteure und Muster zu erkunden. Diese Visualisierungen sind direkt mit den Daten verknüpft, um eine genaue Interpretation zu gewährleisten. Selbst bei großen Datensätzen ist eine dynamische visuelle Analyse ohne Programmierung möglich. Der integrierte KI-Assistent, der von LLMs wie GPT und Gemini betrieben wird, hilft bei der Interpretation der Ergebnisse und schlägt nächste Schritte vor – was ihn auch für Benutzer zugänglich macht, die neu in der Netzwerk- oder Textanalyse sind. NetMiner wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter: - Akademische Forschung: Soziologie, Kommunikation, Politikwissenschaft, digitale Geisteswissenschaften, Bildung - Politikanalyse und öffentliche Planung: Stakeholder-Mapping, Bewertung von Politiknetzwerken, Erkennung von Gemeinschaftsstrukturen - Unternehmensanalyse: interne Kommunikationsprüfung, Compliance-Überwachung, Kundensegmentierung, Influencer-Analyse - Medien- und Social-Media-Analyse: Erkennung von Meinungsführern, Informationsverbreitung, Diskursanalyse - Cybersicherheit und Anomalieerkennung: E-Mail-Netzwerkanalyse, Identifizierung abnormaler Verhaltensmuster NetMiner unterstützt den Import und Export verschiedener Dateiformate (CSV, Excel) und integriert sich über APIs und Skripting mit externen Tools. Lizenzen sind für Studenten, Bildungseinrichtungen (Schulen) und Organisationen/Unternehmen erhältlich. Mehr als nur ein Netzwerkvisualisierungstool ist NetMiner eine vollständige Analyseumgebung, die auf dem Fundament des Netzwerkdenkens aufgebaut ist. Es hilft den Nutzern, schneller, intelligenter und mit größerer Klarheit von Daten zu Erkenntnissen zu gelangen. Um mehr zu erfahren oder eine Demo anzufordern, besuchen Sie www.netminer.com **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate NetMiner?** - **Kompositionalität:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind NetMiner?** - **Verkäufer:** [NetMiner](https://www.g2.com/de/sellers/netminer) - **Gründungsjahr:** 2000 - **Hauptsitz:** Gyeonggi-do, South Korea - **Twitter:** @netminer (230 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/netminer (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 14. [NetOwl TextMiner](https://www.g2.com/de/products/netowl-textminer/reviews) NetOwl TextMiner ist eine leistungsstarke Text-Mining-Lösung, die es Benutzern ermöglicht, ein großes Volumen an unstrukturierten Informationen zu finden, zu organisieren, zu analysieren und zu extrahieren. TextMiner integriert modernste Datenanalysetools in eine robuste, skalierbare Architektur. Der Benutzer erhält schnellen Zugriff auf alle und nur hochwertige Informationen durch eine innovative und benutzerfreundliche webbasierte Schnittstelle, die die schnelle Navigation durch große Mengen an Textdaten fördert. Es ist ideal zur Unterstützung von 'Was-wäre-wenn'-Analysen, Entdeckungen, schnellen Reaktionsuntersuchungen und detaillierten Recherchen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate NetOwl TextMiner?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind NetOwl TextMiner?** - **Verkäufer:** [NetOwl](https://www.g2.com/de/sellers/netowl) - **Gründungsjahr:** 1996 - **Hauptsitz:** Falls Church, US - **Twitter:** @NetOwlAnalytics (101 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/netowl (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 15. [NewSci AI-Readines Services](https://www.g2.com/de/products/newsci-ai-readines-services/reviews) All das Gerede über qualitative Datenanalyse ist umsonst, wenn man die Sprache nicht so verstehen kann, wie sie gesprochen wird. Darum geht es bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). NewSci NLP bringt diese Kraft zu Organisationen, die versuchen, Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Genauso wie Sie wissen, was eine Person sagt, wenn Sie hören: „Ich habe Hunger, ich möchte einen Apfel“ vs. „Ich möchte wirklich einen Apple™ anstelle eines PCs“, kann es jetzt auch ein Computer. NewSci NLP ermöglicht es einem Computer, die für Ihre Organisation wichtigen Personen, Orte und Dinge zu verstehen. Dies wiederum ermöglicht es, Ihre unstrukturierten Daten genauso zu analysieren wie Ihre strukturierten Daten. Mit NewSci NLP wird Ihre Organisation qualitative Analysen (das Warum hinter den Zahlen) neben Ihren quantitativen Analysen genießen. Verwendet Modelle, die an Ihre Organisation angepasst sind; das Gebiet, in dem Sie tätig sind; die Qualität Ihrer Aufnahmen; und sogar lokale und regionale Dialekte, um die höchste Transkriptionsgenauigkeit zu liefern. Erfasst das Gebiet und die einzigartigen Merkmale Ihrer Organisation, um eine tiefgehende Analyse des Verständnisses natürlicher Sprache und der Generierung natürlicher Sprache zu ermöglichen. Ihre NewSci Ontologie wird Ihr Rosetta Stone sein, um den in Ihren unstrukturierten Daten verborgenen Wert freizuschalten. Das NewSci Insight Reservoir™ bringt Governance und Einblicke in den Datensee. Sie genießen alle Vorteile eines hochmodernen Big Data-Sees, einschließlich des Zugriffs auf Hunderte von Datenverbindern zum Einlesen von Informationen; Transformationstools für Qualitätssicherung und Datenverbesserung; und Katalogisierung Ihrer Daten bis auf Feldebene, während Sie gleichzeitig unvergleichliche Daten-Governance-Fähigkeiten haben: Im Gegensatz zu einem passiven Datensee ist das NewSci Insight Reservoir™ eine leistungsstarke kognitive Computerplattform, auf der Sie maschinelles Lernen; tiefes Lernen; und Verarbeitung natürlicher Sprache auf all Ihren strukturierten und unstrukturierten Daten durchführen können. NewSci NLP verbindet sich direkt mit Ihrem NewSci Insight Reservoir™, um Bedeutung aus Ihrem Text zu extrahieren und für die Analyse verfügbar zu machen. Maschinen- und Deep-Learning-Algorithmen können erstellt und perfektioniert werden, während Daten in das Insight Reservoir™ gelangen, wodurch der Wert in Echtzeit steigt. Und alle Erkenntnisse können problemlos für Visualisierungstools wie Tableau®, Qlik® und MS Power-BI® verfügbar gemacht werden. Springen Sie aus dem Datensee und bringen Sie Ihre Organisation in das NewSci Insight Reservoir™. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **Who Is the Company Behind NewSci AI-Readines Services?** - **Verkäufer:** [NewSci](https://www.g2.com/de/sellers/newsci) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Tampa, US - **Twitter:** @New_Sci (68 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/newsci-llc (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 16. [Nia DocAI](https://www.g2.com/de/products/nia-docai/reviews) Mit seinen fortschrittlichen KI-Fähigkeiten, die ein Ensemble verschiedener maschineller Lern- und tiefenlernbasierter Techniken nutzen, flexiblen Datenmanagement- und Analyse-Pipelines, strukturiert Nia DocAI die komplexen Multi-Dokument-Daten der Welt und macht sie konsumfertig, um den verborgenen Geschäftswert freizusetzen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Nia DocAI?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Nia DocAI?** - **Verkäufer:** [Nia DocAI](https://www.g2.com/de/sellers/nia-docai) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Bangalore, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/edgeverve (2,502 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 17. [PolyAnalyst for Text](https://www.g2.com/de/products/polyanalyst-for-text/reviews) PolyAnalyst und PolyAnalyst für Text ist das führende System zur Extraktion von umsetzbarem Wissen, das in Mengen von Freitext und strukturierten Daten verborgen ist. Unabhängig von Ihrer Datenquelle, Herausforderung oder Ihrem Fähigkeitsniveau ist PolyAnalyst das bevorzugte Werkzeug, um Daten in wertvolle Geschäftseinblicke zu verwandeln. - Greifen Sie auf nahezu jede Datenquelle zu und kombinieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen - Bringen Sie unordentliche Daten mit leistungsstarken Datenbereinigungsoperationen in Form, wie das Ersetzen fehlender Werte und das Korrigieren von Rechtschreibfehlern - Wählen Sie aus einer breiten Auswahl an statistischen und maschinellen Lernalgorithmen, ausgestattet mit mehreren hochmodernen Werkzeugen zur Verarbeitung natürlicher Sprache - Erstellen Sie beeindruckende Berichte, die Ihre Erkenntnisse zusammenfassen und kommunizieren **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind PolyAnalyst for Text?** - **Verkäufer:** [Megaputer Intelligence](https://www.g2.com/de/sellers/megaputer-intelligence) - **Gründungsjahr:** 1997 - **Hauptsitz:** Bloomington, US - **Twitter:** @Megaputer (114 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/megaputer-intelligence (51 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 18. [Provalis Research MSVP](https://www.g2.com/de/products/provalis-research-msvp/reviews) MVSP ist ein kostengünstiges, aber leistungsstarkes multivariates Analyseprogramm für PC-kompatible Geräte, das eine Vielzahl von Ordinations- und Clusteranalysen durchführt. Es bietet eine einfache Möglichkeit, Ihre Daten in Bereichen von Ökologie und Geologie bis hin zu Soziologie und Marktforschung zu analysieren. MVSP wird an Hunderten von Standorten in über 50 Ländern eingesetzt. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Provalis Research MSVP?** - **Benutzerdefinierte Erweiterung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Kompositionalität:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Vorgefertigte Parametrierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Provalis Research MSVP?** - **Verkäufer:** [Provalis Research](https://www.g2.com/de/sellers/provalis-research-c6b9ceed-0714-4127-8c5d-71a2b9f7ecd4) - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** Montreal, CA - **Twitter:** @ProvalisRes (886 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/provalis-research (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are Provalis Research MSVP's Pros and Cons? **Pros:** - Einblicke Analyse (1 reviews) - Modellierung (1 reviews) - NLP-Fähigkeiten (1 reviews) - Sentimentanalyse (1 reviews) **Cons:** - Unzureichendes Training (1 reviews) - Navigationsschwierigkeiten (1 reviews) ### 19. [Pryon](https://www.g2.com/de/products/pryon/reviews) Pryon ist eine unternehmensbereite KI-Plattform, die präzise und vertrauenswürdige Antworten aus den vertrauenswürdigen Inhalten Ihrer Organisation liefert und diesen zugeschrieben wird. Seit seiner Gründung darauf ausgelegt, Antworten basierend auf Ihren Wahrheiten und Richtlinien bereitzustellen, ist die Pryon-Plattform frei von „Halluzinationen“ und bietet laut einer unabhängigen Studie von EY eine Genauigkeit von über 90 % direkt nach der Inbetriebnahme. Ohne zusätzlichen Code liefert Pryon unseren Kunden innerhalb von Tagen einen Mehrwert. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Pryon?** - **Verkäufer:** [Pryon](https://www.g2.com/de/sellers/pryon) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Raleigh, North Carolina, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pryon/ (135 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Pryon's Pros and Cons? **Pros:** - Genauigkeit (1 reviews) ### 20. [Quilt](https://www.g2.com/de/products/quilt-ai/reviews) Die Quilt.AI-Plattform indexiert und gruppiert Millionen von menschlichen Gesprächen und Ausdrücken aus öffentlichen sozialen Medien, Nachrichten, Blogs, institutionellen Quellen und Suchmaschinenspuren. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Quilt?** - **Verkäufer:** [Quilt.AI](https://www.g2.com/de/sellers/quilt-ai) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Singapore, SG - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/quiltdotai/ (80 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 21. [RavenPack](https://www.g2.com/de/products/ravenpack/reviews) RavenPack ist der führende Anbieter von Big-Data-Analysen für Finanzdienstleistungen. Finanzfachleute verlassen sich auf RavenPack wegen seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Analyse großer Mengen unstrukturierter Inhalte. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind RavenPack?** - **Verkäufer:** [RavenPack](https://www.g2.com/de/sellers/ravenpack) - **Gründungsjahr:** 2003 - **Hauptsitz:** Marbella, ES - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/RavenPack (230 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 22. [Receptiviti](https://www.g2.com/de/products/receptiviti/reviews) Receptiviti bietet die einzige wissenschaftlich validierte Plattform, die nahezu alle Sprachdaten in umsetzbare psychologische Erkenntnisse verwandelt und eine beispiellose Messung von Persönlichkeit, Verhaltensmotiven und Denkstilen ermöglicht. Alles, was wir tun, basiert auf jahrzehntelanger akademischer Forschung, und unsere Kernwissenschaft, LIWC, ist die weltweit am umfassendsten validierte Methode zur Sprachanalyse. Unsere Plattform ermöglicht transformative Einblicke und prädiktive Indikatoren ohne die Notwendigkeit von Trainingsdaten, was sie an viele Anwendungsfälle anpassbar macht. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Receptiviti?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Receptiviti?** - **Verkäufer:** [Receptiviti](https://www.g2.com/de/sellers/receptiviti) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Toronto, CA - **Twitter:** @Receptiviti (497 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/receptiviti (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are Receptiviti's Pros and Cons? **Pros:** - Kundendienst (1 reviews) - Einblicke Analyse (1 reviews) ### 23. [StratosIQ](https://www.g2.com/de/products/stratosiq/reviews) StratosIQ https://stratosiq.ai/ ist Ihr ultimativer KI-Assistent für die Produktentwicklung, der darauf ausgelegt ist, die Herangehensweise von Unternehmen an Markt- und Produktforschung heute zu transformieren, mit einem Fahrplan, um morgen bei jedem Schritt des Produktlebenszyklus zu unterstützen. Ob Sie Produktmanager, Unternehmer oder Entwickler sind, StratosIQ befähigt Sie, klüger zu strategisieren, schneller zu innovieren und datenbasierte Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen. Mit einer einfachen, aber leistungsstarken Benutzeroberfläche nutzt StratosIQ modernste KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und generative KI zusammen mit speziell trainierten großen Sprachmodellen (LLMs), die auf spezifische Bereiche zugeschnitten sind, um Echtzeit- und präzise Einblicke zu liefern. Derzeit liegt der Schwerpunkt auf Markt- und Produktforschung, aber es wird bald auf die Entwicklung von Funktionen, die Generierung von Anforderungen, Testpläne und detaillierte Produktspezifikationen ausgeweitet—um ein nahtloses, KI-gesteuertes Erlebnis von der Idee bis zur Ausführung zu bieten. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate StratosIQ?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind StratosIQ?** - **Verkäufer:** [StratosIQ](https://www.g2.com/de/sellers/stratosiq) - **Hauptsitz:** San Marcos, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/stratosiq (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are StratosIQ's Pros and Cons? **Pros:** - Effizienz (3 reviews) - Hilfreich (3 reviews) - Geschwindigkeit (3 reviews) - Genauigkeit (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) **Cons:** - Aktualisiere Probleme (1 reviews) ### 24. [SummarizeBot API](https://www.g2.com/de/products/summarizebot-api/reviews) KI-Datenanalysetechnologien für Unternehmen **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind SummarizeBot API?** - **Verkäufer:** [SummarizeBot](https://www.g2.com/de/sellers/summarizebot) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Riga, LV - **Twitter:** @SummarizeBot (313 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/summarizebot (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 25. [Symanto](https://www.g2.com/de/products/symanto/reviews) Symanto verwandelt Textdaten aus Online-Quellen in aussagekräftige Einblicke über Zielgruppen, Wettbewerber, Unternehmensbewertung, Markenwert, psychische Gesundheit und vieles mehr. Wir helfen Ihnen, menschliche Motivationen, Einstellungen und Emotionen wirklich zu verstehen und dieses wertvolle Wissen durch unser breites Produktportfolio in Ihrem täglichen Geschäft anzuwenden. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Symanto?** - **Verkäufer:** [Symanto](https://www.g2.com/de/sellers/symanto) - **Gründungsjahr:** 2010 - **Hauptsitz:** Nuremberg, DE - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1220760 (61 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ## What Is Textanalyse-Software? [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Textanalyse-Software? - [Enterprise-Feedback-Management-Software](https://www.g2.com/de/categories/enterprise-feedback-management) - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) - [Feedback-Analyse-Software](https://www.g2.com/de/categories/feedback-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Textanalyse-Software? ### Was Sie über Textanalyse-Software wissen sollten ### Was ist Textanalysesoftware? Textanalysesoftware hilft Unternehmen, ihre Textdaten mithilfe des Verständnisses natürlicher Sprache zu analysieren, das ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache ist. Aufgrund der unstrukturierten Natur von Textdaten nehmen diese Analyselösungen Text als Eingabe und liefern in irgendeiner Form Labels, Tags oder Erkenntnisse als Ausgabe. Im Zeitalter der digitalen Transformation erkennen Unternehmen die Notwendigkeit, Unternehmensdaten wie nie zuvor zu verstehen. Textanalysesoftware, auch bekannt als Text-Mining-Software oder Textanalysesoftware, ist in den letzten zehn Jahren zu einem wichtigen Werkzeug für nahezu jedes Unternehmen geworden. Ein neuerer Aspekt der Analytik und Business Intelligence ist die Notwendigkeit, nicht nur strukturierte Daten, sondern auch unstrukturierte Daten zu verstehen. Unstrukturierte Daten, wie Textdaten, können auf Bedeutung hin untersucht werden, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Text-Mining-Initiativen können Unternehmen letztendlich dabei helfen, Textdatensätze besser zu verstehen. Aus numerischen Daten, die in [ERP](https://www.g2.com/categories/erp)-Systemen, [CRM-Software](https://www.g2.com/categories/crm) oder [Buchhaltungssoftware](https://www.g2.com/categories/accounting) gespeichert sind, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine Sache, aber Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen, ist von unschätzbarem Wert. Ohne dedizierte Software für diese Aufgabe müssen Unternehmen entweder erhebliche Zeit und Ressourcen auf den Aufbau von Modellen zum Verständnis natürlicher Sprache verwenden oder die Daten unkoordiniert untersuchen. #### Welche Arten von Textanalysesoftware gibt es? Viele Arten von Textanalysetools teilen sich überlappende Funktionen, während sie gleichzeitig auf unterschiedliche Benutzergruppen wie Datenanalysten und Finanzanalysten abzielen oder einzigartige Dienstleistungen anbieten. Einige Lösungen bieten möglicherweise Self-Service-Funktionen, sodass der durchschnittliche Mitarbeiter seine Diagramme und Grafiken aus großen Datensätzen zusammenstellen kann. Andere erfordern jedoch eine bedeutendere Unterstützung durch die IT oder Datenanalysten. **Self-Service-Textanalysetools** Self-Service-Textanalysetools erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Endbenutzer mit begrenzten oder keinen Programmierkenntnissen sie für ihre Datenanforderungen nutzen können. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Datenteammitgliedern, Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Geschäftsdaten zu treffen. Self-Service-Lösungen bieten oft Drag-and-Drop-Funktionen zum Taggen von Text, vorgefertigte Vorlagen zum Abfragen von Daten und andere Tools zur Datenentdeckung. Ähnlich wie [Analyseplattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) verwenden Organisationen diese Tools, um interaktive Dashboards zu erstellen, um umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken. Zum Beispiel könnte ein Kundenservice-Geschäftsführer diese Art von Software verwenden, um Tausende von Kunden-E-Mails zu analysieren, um Trends zu entdecken, wie etwa die Stimmung und die Wortwahl, die sie verwendet haben. Diese Analyse kann darüber informieren, wie Kundenservice-Mitarbeiter auf Kunden reagieren, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen. **Traditionelle Textanalysetools** Im Gegensatz zu Self-Service-Optionen sind einige Textanalysetools auf Datenprofis wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler ausgerichtet. Sie können diese Software verwenden, um Algorithmen zu trainieren und bereitzustellen, da sie ihnen beim Taggen ihrer Daten hilft. Datenwissenschaftler können diese Tools verwenden, um Textdaten wie soziale Medien, Callcenter-Transkriptionen, Nachrichtenquellen und Bewertungen zu erfassen und Anwendungen zu erstellen und zu verbessern, um Ziele wie die Verbesserung der Betrugserkennung und die Durchführung von Stimmungsanalysen zu erreichen. ### Was sind die häufigsten Funktionen von Textanalysesoftware? Viele Funktionen von Textanalysesoftware können Benutzern helfen, geschäftskritische Erkenntnisse aus Textdaten zu ziehen. **Spracherkennung:** Textanalysetools bieten Benutzern die Möglichkeit zu verstehen, in welcher Sprache der Text geschrieben wurde. Dies kann nützlich sein, um festzustellen, woher ein Social-Media-Beitrag stammt oder wenn ein Unternehmen Büros in mehreren Ländern hat. **Wortart-Tagging:** Sobald die Sprache identifiziert ist, kann die Textanalysesoftware jedes Wort mit einer Wortart taggen, um anzuzeigen, ob das Wort ein Substantiv, Verb, Adjektiv usw. ist. **Syntax-Parsing:** Syntax-Parsing ist dem Wortart-Tagging sehr ähnlich, aber anstatt jedes Wort zu verstehen, hilft es, zu verstehen, wie ein Satz aufgebaut wurde und warum. **Entitätserkennung:** Textanalysetools können nicht nur Wortarten, sondern auch tatsächliche Entitäten bestimmen. Zum Beispiel kann die Wortart ein Substantiv sein, aber die Textanalyse wird aufschlüsseln, ob dieses Substantiv eine Person oder ein Ort ist. **Schlüsselphrasenextraktion:** Ein weiteres wichtiges Merkmal des Text-Mining und der Textanalyse ist die Schlüsselphrasenextraktion, die es Benutzern ermöglicht, Muster und Themen im Text zu bestimmen. Diese Tools können diese gemeinsamen Themen für den Benutzer herausziehen. **Stimmungsanalyse:** Alle oben genannten Funktionen können für die Stimmungsanalyse relevant sein. Textanalysetools können Stimmungsanalysen anbieten, um zu bestimmen, ob der Text positiv, negativ, glücklich, traurig oder neutral ist, unter vielen anderen Klassifikationen. Mit der bestimmten Stimmung können Unternehmen entscheiden, wie sie mit diesen Daten umgehen oder interagieren möchten. Zum Beispiel, wenn ein Softwareunternehmen sieht, dass alle ihre negativen Bewertungen ein bestimmtes Feature erwähnen, könnte es eine gute Idee sein, den Zustand oder die Lebensfähigkeit dieses Features zu untersuchen. ### Was sind die Vorteile von Textanalysesoftware? Der Grund für die Verwendung von Textanalysesoftware ist ziemlich einfach - Benutzer müssen Text analysieren -, aber es gibt viele Gründe, warum ein Unternehmen Text-Mining und -Analyse durchführen möchte. Es läuft alles darauf hinaus, Unternehmensdaten besser zu verstehen und zu nutzen, um Geschäftsprozesse und das Endergebnis zu beeinflussen. Es sollte verwendet werden, um Effizienz und Produktivität zu steigern und Prozesse zu optimieren, die besser funktionieren könnten. **Stimmungsverständnis:** Unternehmen versuchen immer, die Kundenzufriedenheit zu messen, und Textanalysen sind eine einfache Möglichkeit, dies zu tun. Viele verschiedene Textdatenquellen können Kundenstimmungen liefern, wie soziale Medien, E-Mails von Kunden, Telefontranskripte, Kundenbewertungen und andere. Wenn ein Unternehmen seine Schwächen oder Bereiche, in denen es bei Kunden erfolgreich ist, verstehen kann, kann es diese Kunden besser unterstützen und verwalten. Letztendlich kann dies zu einem erhöhten Umsatz führen. **Mitarbeiterzufriedenheit:** Ähnlich wie beim besseren Verständnis der Kunden können Unternehmen die Mitarbeiterbindung und -zufriedenheit durch Textanalysen verbessern. Während Unternehmen nicht unbedingt ihre Mitarbeiter ausspionieren sollten, können sie die Stimmung und Zufriedenheit der Mitarbeiter anhand von Umfragen, E-Mails oder Telefontranskripten herausfinden. Dies kann Unternehmen helfen sicherzustellen, dass sie die richtige Unternehmenskultur fördern und einen gesunden und glücklichen Arbeitsplatz bieten. **Umfrageanalyse:** Textanalysen werden sehr oft verwendet, wenn Unternehmen Umfragen durchführen. Diese Umfragen können für Kunden oder Mitarbeiter bestimmt sein, können sich aber auch auf Marktforschung beziehen. Die Fähigkeit, schnell Einblicke aus den Antworten auf Umfragen zu ziehen, kann eine einzigartige Perspektive und Einsicht bieten, die Unternehmen möglicherweise nicht durch Multiple-Choice-Fragen erhalten können. **Dokumentenklassifizierung:** Ein einfacher Anwendungsfall für Textanalysesoftware ist die Dokumentenklassifizierung. Unternehmen müssen oft bestehende Dokumente organisieren; indem sie Stimmung und Themen herausziehen, kann es viel einfacher sein, Dokumente wie Rechnungen und Verträge zu kategorisieren. ### Wer verwendet Textanalysesoftware? Der typische Benutzer von Textanalysen ist dieselbe Person, die mit der Verwendung von Analyse- und Business-Intelligence-Lösungen beauftragt ist - ein Datenanalyst oder Datenwissenschaftler. Diese Benutzer sind darin geschult, analytische und maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, die verwendet werden, um umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu ziehen. Datenwissenschaftler sind auch damit beauftragt, eine Geschäftserzählung aus Daten abzuleiten, und Textdaten sind da keine Ausnahme. Wenn das Textanalyseprodukt von der Self-Service-Variante ist, können weniger technische Geschäftsanwender, wie Betriebs-, Kundenservice- und Finanzteams, von der Technologie profitieren, um in ihre Textdaten einzutauchen und Erkenntnisse abzuleiten. **Datenanalysten:** Je nach Komplexität der Software können Analysten erforderlich sein. Sie können helfen, das erforderliche Tagging der Textdaten und Dashboards für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis der geschäftskritischen Daten zu gewinnen. **Betriebs- und Lieferkettenteams:** Die Lieferkette eines Unternehmens hat häufig viele Berührungspunkte und damit viele Datenpunkte. Alles von Rechnungen bis hin zu Versandinformationen kann mit dieser Software analysiert werden. Daher können Mitarbeiter, die in Betriebs- und Lieferkettenteams arbeiten, Textanalysesoftware verwenden, um ein besseres Verständnis ihrer Abteilungen und der generierten Textdaten zu gewinnen, wie z.B. aus [ERP-Systemen](https://www.g2.com/categories/erp). Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution. Durch die Eingabe von Lieferkettendaten in diese Software können Lieferkettenmanager mehrere Prozesse optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen. **Finanzteams:** Finanzteams nutzen Textanalysesoftware, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Endergebnis einer Organisation beeinflussen. Durch Integrationen mit Finanzsystemen wie [Buchhaltungssoftware](https://www.g2.com/categories/accounting) können Mitarbeiter wie Chief Financial Officers (CFOs) sehen, wie gut das Unternehmen abschneidet. Zum Beispiel können sie Freitextdaten in Spesenabrechnungen analysieren, um Trends in den Daten zu entdecken. Mit diesem Wissen können sie die größten Ausgaben und Ausgabenkategorien bestimmen und einen Plan zur Eindämmung der Ausgaben aufstellen, falls gewünscht. **Vertriebs- und Marketingteams:** Vertriebsteams streben ebenfalls danach, finanzielle Kennzahlen zu verbessern und können enorm davon profitieren, datengesteuerter zu sein. Sie können Einblicke in potenzielle Kunden, Vertriebsleistung und Pipeline-Prognosen gewinnen, unter vielen anderen Anwendungsfällen. Die Verwendung von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen. Durch die Analyse von Umfragedaten können Geschäftsleiter herausfinden, wie sie Produkte am effektivsten verkaufen können. Für Marketingteams ist das Tracking der Leistung von Kampagnen entscheidend. Da sie verschiedene Arten von Kampagnen durchführen, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen, ermöglichen diese Tools Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen. Marketer können erfahren, wie ihr Publikum auf ihre Nachrichten reagiert, indem sie Stimmungsanalysen verwenden. Darüber hinaus können sie ihre Anzeigentexte bewerten, indem sie sie taggen und klassifizieren, um besser zu verstehen, was Konversionen antreibt. **Berater:** Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu pflegen. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie [Business Intelligence (BI) Consulting-Anbieter](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Diese Anbieter versuchen, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Wirtschaft und anderen Bereichen. **Kundendienstteams:** Kundendienstteams stehen vor einer Herausforderung. Sie sind häufig mit einer Flut von Kundenanliegen konfrontiert, sei es per Text, Stimme oder Post. Obwohl Agenten auf jeden Kommentar und jedes Anliegen individuell reagieren können, ist es vorteilhaft, ein richtiges Verständnis von Trends zu haben, einschließlich der Stimmung der Nachrichten, der Art der Beschwerden und mehr. Mit Textanalysesoftware können Unternehmen ihre Agenten mit Tools ausstatten, die ihnen helfen, auf Nachrichten gezielt zu reagieren, abhängig von Faktoren wie Stimmung und Schlüsselphrasen. ### Was sind die Alternativen zu Textanalysesoftware? Alternativen zu Textanalysesoftware können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Feedback-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/feedback-analytics) **:** Textanalysesoftware ist eine Allzwecklösung, die entwickelt wurde, um beliebige Textdaten zu analysieren. Unternehmen, die sich auf Feedback-Text konzentrieren möchten, wie z.B. aus Umfragen, Bewertungsseiten, sozialen Medien und Kundendiensttools, können Feedback-Analyse-Software nutzen, um dieses Ziel zu erreichen. Diese Software ermöglicht es Unternehmen, ihr Kundenfeedback in einer einzigen Plattform zu konsolidieren und zu analysieren. #### Software im Zusammenhang mit Textanalysesoftware Verwandte Lösungen, die zusammen mit Textanalysesoftware verwendet werden können, umfassen: [Data-Warehouse-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, daher implementieren sie ein Data Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden. [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Ein wichtiges Software-Tool für eine einfache Datenanalyse ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Verwendung von Textanalysetools beauftragt sind. Einige Textanalyseplattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool. [Analyseplattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Analyseplattformen können einige begrenzte Textanalysefunktionen enthalten, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Bereitstellung von Erkenntnissen. [Stream-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analyse-Software eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer durch APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei Internet-of-Things (IoT)-Daten hilfreich sein, die in der Regel in Echtzeit analysiert werden sollen. [Predictive-Analytics-Software](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): Breitzweck-Textanalysesoftware ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können Predictive-Analytics-Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden. ### Herausforderungen mit Textanalysesoftware Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen. **Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern:** Das Hauptproblem bei Textanalysesoftware ist, dass sie trotz der Möglichkeit, Informationen zu Textdaten zu ziehen, immer noch einen Menschen erfordert, der den zusätzlichen Schritt geht und bestimmt, was die Daten bedeuten. Ohne Kontext können Stimmungsanalysen, Phrasen-Tagging und das Herausziehen von Themen oder Mustern aus einem Text einen Benutzer nur so weit informieren. Ein Analyst muss diese Daten interpretieren und die geschäftlichen Implikationen daraus entschlüsseln. Dies ist mit Textanalysesoftware viel einfacher zu bewältigen, da die Daten in einer organisierten Weise visualisiert werden können, aber es erfordert dennoch eine Interpretation. Einige Textanalysetools können ein gewisses Maß an prädiktiver Analyse bieten und Benutzern Vorschläge oder Empfehlungen basierend auf den Daten geben, aber meistens ist menschliches Eingreifen notwendig. **Datenvorbereitung:** Ein weiteres potenzielles Problem ist die Vorbereitung der Daten, die von dem Textanalysetool aufgenommen werden sollen. Die Daten müssen ordnungsgemäß gespeichert werden, sei es in einer Datenbank oder einem Data Warehouse, und es kann IT oder einen dedizierten Administrator erfordern, um sicherzustellen, dass das Textanalysetool die Daten konsumieren kann. Der Vorteil von Textanalysesoftware ist, dass sie nicht immer die Ordnung von strukturierten Daten erfordert. Unstrukturierte Daten müssen nicht dem spaltenbasierten Ansatz folgen, den strukturierte Daten oft erfordern. **Benutzerakzeptanz:** Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengesteuertes Unternehmen zu verwandeln. Besonders bei etablierten Unternehmen, die seit Jahren die gleichen Dinge tun, ist es nicht einfach, Analysetools den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysetools verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysetools eine Notwendigkeit im Alltag eines Mitarbeiters sind, werden die Akzeptanzraten steigen. ### Welche Unternehmen sollten Textanalysesoftware kaufen? Wie oft gesagt wurde, sind Daten der Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt. Obwohl es klischeehaft ist, hat es zweifellos einen wahren Kern. Daher sollten Unternehmen weltweit und in allen Branchen eine Art von Analyselösung in Betracht ziehen, wie z.B. Textanalyse, um diese Daten zu verstehen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige illustrative Beispiele, wie Textanalyse in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann: **Finanzdienstleistungen:** In Finanzinstituten wie Versicherungsunternehmen, Banken und Kreditgenossenschaften ist es üblich, eine Vielzahl von Systemen zu verwenden. Diese Unternehmen haben Daten, die von Kundenaufzeichnungen über Transaktionen bis hin zu Marktdaten reichen. Mit der Verbreitung von Systemen kommen mehr Daten. Mit einer robusten Analyselösung können sie ein besseres Verständnis der Daten gewinnen, die von den verschiedenen Systemen im gesamten Unternehmen produziert werden. Als stark regulierte Branche können Benutzer von verwalteten Zugriffsfunktionen profitieren, die besonders vorteilhaft sein können, da sie bei der Überprüfung von Unternehmensprozessen helfen können. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können schlechte Datenpraktiken schwerwiegende oder sogar tödliche Folgen haben. Textanalysesoftware kann diesen Organisationen helfen, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten, wie z.B. Patientenakten, Versicherungsansprüche, Finanzen und mehr. Durch die Implementierung von Analysen können Gesundheitsunternehmen Risiken und Kosten senken und ihre Abrechnungs- und Inkassoprozesse intelligenter gestalten. **Einzelhandel** : Einzelhandelsorganisationen, sei es B2C, B2B, D2C oder andere, verlassen sich auf Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel muss ein Verkäufer von Druckern, um ein erfolgreiches Geschäft zu führen, viele Dinge im Auge behalten, wie z.B. seinen Lagerbestand, Verkäufe, sein Verkaufsteam und Rücksendungen. Wenn all diese Daten in verschiedenen Systemen isoliert bleiben, gibt es keine einzige Quelle der Wahrheit und Abteilungen können keine Gespräche über den tatsächlichen Zustand der Unternehmensdaten führen. Mit Textanalysesoftware, die eingerichtet und mit allen relevanten Datenquellen verbunden ist, kann jedes Einzelhandelsunternehmen Vorteile sehen und sinnvolle datengesteuerte Entscheidungen treffen. ### Wie kauft man Textanalysesoftware? #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Textanalysesoftware Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann G2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die spezifische Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2.com ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen anderen zu sortieren und zu filtern. Die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten sind enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die spezifische Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen und zukünftigen Bedürfnissen passt, wenn sie mehr Daten ansammeln. Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software verwenden müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budgetfunktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Textanalysesoftware benötigt wird. #### Vergleich von Textanalysesoftware-Produkten **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, ist es hilfreich, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet. #### Auswahl von Textanalysesoftware **Wählen Sie ein Auswahlteam** Da es bei Textanalysesoftware um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen, Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Erkenntnis, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefunktionen. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kostet Textanalysesoftware? Unternehmen entscheiden sich dafür, Textanalysesoftware einzusetzen, um einen gewissen Return on Investment (ROI) zu erzielen. #### Return on Investment (ROI) Da Unternehmen versuchen, die für die Software ausgegebenen Mittel wieder hereinzuholen, ist es wichtig, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, wird diese Software in der Regel pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz gewonnen wird. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Implementierung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um ihre Gewinne aus der Nutzung der Textanalysesoftware zu demonstrieren. ### Implementierung von Textanalysesoftware **Wie wird Textanalysesoftware implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieter-Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung von Textanalysesoftware verantwortlich?** Es kann viele Menschen oder sogar Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analytik beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung. ### Trends in der Textanalysesoftware **Datenkompetenz** Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Textanalysetools können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen [künstliche Intelligenz (KI)-Software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) wie [Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) dabei, die Suche nach und in Daten einfacher und leistungsfähiger zu machen, indem genauere Ergebnisse geliefert werden. Die Implementierung von Analysetools war eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich in der digitalen Transformation befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen übernehmen diese Lösungen, um große Datensätze zu verstehen, die aus all ihren verschiedenen Quellen gesammelt wurden. **Umstellung auf die Cloud** Der Übergang von On-Premises-Datenanalysen zur Cloud ist seit mehreren Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Dateneinblicke in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Erkenntnis. Der Umzug weg von der On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Daten überall dort zu nutzen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang. **Deep Learning** Der Haupttrend im Zusammenhang mit Textanalysesoftware ist Deep Learning, aber genauer gesagt, die Verarbeitung natürlicher Sprache. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, werden Deep Learning und NLP präziser und effektiver bei der Durchführung von Aktionen wie der Textanalyse. Dies bedeutet, dass Benutzer weniger in Texten graben müssen, und stattdessen werden ihnen die Erkenntnisse gegeben. Dies ist äußerst vorteilhaft, da trotz der umfassenden Funktionen, die Textanalysesoftware bietet, Analysten immer noch durch die Daten graben und die Erkenntnisse selbst bestimmen müssen. Der nächste Schritt, zu dem NLP beiträgt, besteht darin, dass die Software umsetzbare Erkenntnisse liefert, ohne dass man durch die Textdaten graben muss.