Klasse aus Masse Big Data Analysen und die Suche bei DATEV

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1 Klasse aus Masse Big Data Analysen und die Suche bei DATEV Thomas Geiger, DATEV eg

2 Überblick Big Data Überblick Was heisst Suche und Big Data bei DATEV Statistische Korrelationen als Basis der Verbesserung der Suche Vom klassischen Information Retrieval zur Erschließung neuer Zusammenhänge in unstrukturierten Texten Mustererkennung und semantische Analyse großer Datentöpfe ein Schritt in Richtung automatisches Verstehen von Texten Informationssicherheit als Herausforderung

3 Was ist Big Data?

4 Big Data in der Praxis Mehr als die Hälfte aller Big Data Projekte werden abgebrochen, wg. Unzulänglicher oder fehlender Business Case Ungenügende Planung Mangelhafte Datenintegration Erfolgreiche Big-Data-Vorhaben Sind strategisch ausgerichtet Durch Business Cases untermauert Sorgfältig geplant Kreativität, Neugier und Experimentierfreude sind wichtig Quelle: Computerwoche 7/

5 Big Data Vorhersage menschlichen Verhaltens Polizei von Chicago nutzt bereits heute ein Big-Data-Programm zur prädikativen Verbrechensbekämpfung. Dessen geheimer Algorithmus soll Muster und Wahrscheinlichkeiten für Straftaten erkennen, bevor sie passieren (SZ 3. März 2014)

6 Vorausschauender Versand Amazon will Pakete ohne Bestellung verschicken Um Lieferzeiten zum Kunden zu verkürzen, könnte Amazon schon vorsorglich Pakete mit Produkten zusammenstellen und auf den Weg bringen, die Kunden wahrscheinlich bald bestellen werden. Das sieht zumindest ein US-Patent vor, das dem Internethändler erteilt wurde. (Quelle:

7 Nicht alles stimmt, was man misst Süddeutsche Zeitung vom

8 Big Data und die Suche bei DATEV LEXinform/Info-Datenbank

9 Big Data und die Suche bei DATEV Suche in datev.de

10 Big Data und die Suche bei DATEV Ziele Suchprozesse und Suchunterstützung verbessern, so dass Anwender schneller und zielgenauer die gesuchte Information erhalten Erkennen, was die aktuellen Hotspot-Themen sind Ständiger Prozess der Anpassung und Erweiterung des Wissensangebots Optimierung User-Interface Erweiterung und Optimierung Suche-Features 10

11 Vorausschauende Suche bei DATEV wissen was der Anwender braucht Big Data der kleinen Schritte schnell fassbare Ergebnisse gewinnen, die zu konkreten, sinnvollen Konsequenzen führen Am Beginn stehen Häufigkeitsanalysen des Suchverhaltens und konkrete Maßnahmen Erste Verknüpfungen von Serviceanfragen mit der Servicedatenbank für den Kunden umgesetzt In Evaluierung: Komplexe Auswertungen über verschiedene Quellen mit dem Ziel bislang unbekannte Zusammenhänge zu erkennen

12 Statistische Häufigkeiten als Basis der Verbesserung der Suche - 1 Wie häufig werden welche Begriffe gesucht -> (über 2 Mio. Anfragen/Monat) Konsequenzen Autosuggest (Suchvorschläge beim Eintippen) in LEXinform/Info-Datenbank anpassen Überprüfung der Güte der Trefferliste -> Anpassungen Ranking Sammeln von Ideen Gruppierung von Treffern, die zusammengehören

13 Statistische Häufigkeiten als Basis der Verbesserung der Suche - 2 Wie häufig werden Dokumente aufgerufen (ca. 15 Mio. Dok- Aufrufe 2013) bzw. noch genauer: Wie häufig werden bei welchem Suchbegriff welche Dokumente aufgerufen? Konsequenzen Häufig aufgerufene Dokumente werden dynamisch nach oben gerankt Häufig aufgerufene Themen werden verstärkt angeboten Wenig nachgefragte Themen werden zurückgefahren

14 Statistische Auswertungen als Basis der Verbesserung der Suche 3 Zu welchen Suchbegriffen werden keine Dokumente aufgerufen? Konsequenzen: Überprüfung, ob die angebotenen Dokumente fachlich angepasst werden müssen bzw. neue Dokumente erstellt werden müssen Überprüfung des Rankings eventuell stehen die falschen Treffer oben in der Trefferliste Zu welchen Suchbegriffen gibt es keine Dokumente? Konsequenzen: Dokumente müssen erstellt werden Thesaurus (Alias-Begriffe) erweitern Optimierung Spellchecker (wenn es sich um falsch geschriebene Begriffe handelt) Optimierung Suchoberfläche wenn es sich um Fehleingaben in falschen Suchfeldern der Erweiterten Suche handelt

15 Verknüpfung unterschiedlicher Quellen - nur beim Kunden der DATEV Daten-Analyse-System pro für den Kunden der DATEV: Mandantenübergreifende Analysen zeigen dem Steuerberater, welche Mandanten von wichtigen steuerlichen Änderungen betroffen sind. So können Mandanten anlassbezogen beraten werden Diese Infos sind ausschließlich kanzleiintern verfügbar Beispiel:

16 Verknüpfung unterschiedlicher Quellen Suchanfragen und interne Wissensquellen Abgleich Anfragen mit Programm-Meldungsnummer im DATEV- Service und Abfragen in der Informationsdatenbank: Beispiel: DATEV-Kunden suchen in LEXinform/Info-DB mehrmals nach einer Programmmeldung: Statistik erkennt Häufung der Anfragen Analyseschritt 1: Gibt es hierzu ein passendes Dokument in der externen Lösungsdatenbank? Wenn nein: kurzfristig Anstoß Redaktionsworkflow Am Ende steht die Veröffentlichung einer Lösung Mittelfristig: Maßnahmen um zu verhindern, dass Anwender diese Programmmeldung erhält (z.b. User Interface optimieren)

17 Vom klassischen Information Retrieval Boolesches Modell, Textstatistik (Worthäufigkeit), Linktopologie (Pagerank), Clustering Alle Begriffe sind gleichwertig unabhängig von ihrer Bedeutung Alle Texte sind gleichwertig, egal was sie enthalten

18 zur Erschließung neuer Zusammenhänge in großen Mengen unstrukturierter Texte Erkennung von Fakten wie Ortsnamen, Firmennamen, Programmnamen, Geldbeträgen, Fristen, Geschäftszeichen / Aktenzeichen, Fundstellen Erkennung von Sinnzusammenhängen wie Firmenübernahmen, Klageabweisungen, Problemstellungen und Problemlösungen im Service, Argumentationsmuster (in jurist. Texten), usw Erkennung von irrelevanten Informationen, die in einer definierten Domäne keinen Wert hat Konzentration auf das Wesentliche z.b. bei schriftlichen Serviceanfragen Gültigkeit von Urteilen ermitteln

19 Beispiele Klass. IR vs. BigData und Suche Klassisches Information Retrieval Wie viele Urteile gab es im letzten Jahr, in denen die Begriffe Häusliches Arbeitszimmer vorkamen? Alle Dokumente zu Wohnimmobilienpreisen in Orten, die ich explizit suche Semantische und statistische Erschließung Wie viele Urteile zum Häuslichen Arbeitszimmer mit welchen Themenschwerpunkten gab es im letzten Jahr? Wie viele wurden vom Kläger gewonnen? Welche Begründungen / Argumente waren vor Gericht erfolgreich? Wo gibt es in meinem Umkreis (10km) die günstigsten Wohnimmobilien?

20 Mustererkennung und semantische Analysen > automatisches Verstehen von Texten Mit Hilfe von Technologien des semantischen Taggings Beispiele: Informationen gewinnen aus unstrukturierten Daten -> Verdichtung / neue Infos/ Zusammenhänge Informationen ableiten aus Serviceanfragen Richtige Ansprechpartner finden Lösungsvorschläge aus Lösungsdatenbank automatisch gewinnen Potential für Programmoptimierungen erkennen

21 Fristlose Kündigung was nun? 21

22 Semantische Technologie Differenzierung der Fristlosen Kündigung nach Arbeitsrecht Mietrecht Bankdarlehen Mitgliedschaft Verein Erkennen differenzierter Konzepte Akteure bei Kündigung aktiv / passiv Begründungen von Kündigungen Widersprüche zu Kündigungen Vom Gericht anerkannte Argumente Vom Gericht abgelehnte Argumente 22

23 Faktenwissen aus großen Datenbeständen extrahieren Wie hoch ist das Kindergeld für das 3. Kind Wie hoch ist der Afa-Satz für Segelyachten? Wie hoch ist pro Person der jährliche Freibetrag für Geschenke an Kunden, Geschäftspartner und deren Arbeitnehmer? Wie hoch ist der Normalsatz der MwSt in Bulgarien? Verzinsung von Steueransprüchen Mit entsprechendem semantischem Tagging + Ermittlung der aktuellen Gültigkeit grundsätzlich machbar Gefahr: 1 Fehler kann entscheidende Auswirkungen haben-> daher ist die Verlinkung des gewonnenen Faktenwissens mit der zugrundeliegenden Quelle unumgänglich 23

24 Weitere Herausforderungen Automatische Zuordnung von Serviceanfragen zu zuständigen Service-Mitarbeitern Generierung von Antwortvorschlägen zu diesen Serviceanfragen Erkennung von Argumentationsstrukturen in Urteilen welche Argumente führten zum Erfolg für den Kläger und welche nicht Welche Urteile sind mittlerweile von der herrschenden Rechtsprechung aufgehoben bzw. als nicht mehr relevant eingestuft worden? 24

25 Informationssicherheit als Herausforderung Die Datennutzung erfolgt zudem bei DATEV nur im Rahmen unseres geschäftlichen Auftrags und in enger Abstimmung mit dem Datenschutz Unserer Aufgaben besteht darin, die sensiblen Daten vor unberechtigten Zugriffen zu schützen und dass die Daten verantwortungsvoll genutzt werden Keine einzige Datenanalyse darf dazu führen, dass die Anonymität des Anwenders aufgehoben wird Sämtliche Erkenntnisse dienen nur der Verbesserung des Angebots für den Kunden

26 Ausblick Verknüpfung von semantischen Technologien und Statistik erscheint sehr vielversprechend Extremer Schub bei Suche nach Informationen Aber: Big Data allein ist nicht alles entscheidend ist immer auch die Vernunft, die die Ergebnisse maschineller Analysen einzuschätzen weiß und verantwortungsvoll damit umgeht

Klasse aus Masse. vom Information Retrieval zu BigData 24.07.2015. Seite. DATEV eg, alle Rechte vorbehalten

Klasse aus Masse. vom Information Retrieval zu BigData 24.07.2015. Seite. DATEV eg, alle Rechte vorbehalten Klasse aus Masse vom Information Retrieval zu BigData 24.07.2015 Seite Volume Variety Value Velocity Seite 2 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/04/misthaufen.jpg, CC BY-SA 3.0 Seite 3 Verknüpfung

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