Bisher unbekanntes Wissen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren ist Ziel von Text Mining. Es wird oft als Methode, Verfahren, Konzept oder Werkzeug bezeichnet. In sogenannten unstrukturierten Texten stößt man auf bisher nicht bekannte Inhalte, die durch geeignete Methoden erforscht werden können. Das Nutzen dieser Methoden wird daher auch zu Maßnahmen des Wissensmanagements gefasst.
Eine Statistik der International Data Corporation (IDC) besagt, dass Unternehmen weiterhin mit dem Wachstum von Daten mit unstrukturiertem Inhalt rechnen. Sie zählen zu den am stärksten wachsenden Datenquellen.
In behördlichen Einrichtungen ist es nicht unüblich unstrukturierte Dokumente digital zu verwalten. Der Plan der Bundesregierung ist bis zum Jahr 2020 in allen Bundesverwaltungen Dokumente bzw. Akten in elektronischer Form zu führen. Die Optimierung von Verwaltungsabläufen ist im Rahmen dieser Digitalisierungsinitiative nicht nur sinnvoll, sondern gleichzeitig auch eine gesetzliche Vorgabe im Rahmen des E-Government-Gesetzes (EGovG).
Man sollte an erster Stelle, an der Dokumente mit dem Unternehmen zusammentreffen, also der Poststelle, beginnen. So sagt auch Thomas Kleiner, CEO des Unternehmens iXenso, in einem Interview mit dem ECMguide: „Irrläufer und schlecht lesbare oder falsch interpretierte Dokumente sorgen nicht nur für Frust beim Empfänger, sondern verschlechtern auch die Qualität der Prozesse“. Es wird deutlich, welche Bedeutung der Posteingang für ein Unternehmen hat. Gerade für Behörden, bei denen ein Tätigwerden oftmals nur durch Anträge oder Anfragen begründet wird, ist dieses Problem enorm.
In dem Zusammenhang liest man immer wieder von Text Mining, das zur Lösung für automatisierte Postverteilung genutzt werden kann. Für die erfolgreiche Einführung einer solchen Technologie sind jedoch Erfolgsfaktoren zu identifizieren.
Hohe Investitionen in Digitalisierungsprojekte und Veränderungen von bewährten Prozessen werden in der Verwaltung eher schwergängig vorangetrieben. Daher wird mit dieser Thesis ein Grundstein für ein weiteres Vorgehen gelegt.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Themeneinführung
- 1.2 Aufbau der Arbeit
- 1.3 Ziele der Arbeit
- 2 Projektplanung
- 2.1 Strukturplanung
- 2.2 Zeitplanung
- 3 Politische und wissenschaftliche Relevanz
- 3.1 Politik
- 3.2 Wissenschaft
- 4 Stand der Forschung
- 4.1 Text Mining
- 4.1.1 Definition
- 4.1.2 Abgrenzung
- 4.2 Verfahrensarten
- 4.3 Übersicht der Methoden
- 4.4 Prozess
- 4.4.1 Suche
- 4.4.2 Datenvorverarbeitung
- 4.4.3 Bewertung und Selektion
- 4.4.3.1 Klassifikation
- 4.4.3.2 Clustering-Verfahren
- 4.4.4 Informationsextraktion
- 4.5 Praxis
- 4.5.1 Anwendungsgebiete
- 4.5.2 Postverteilung
- 5 Erhebung von Expertenwissen
- 5.1 Untersuchungsgegenstand
- 5.2 Forschungsdesign
- 5.3 Qualitative Datenerhebung
- 5.3.1 Interview-Leitfaden
- 5.3.2 Interviewpartner
- 5.3.3 Durchführung und Protokollierung
- 5.3.4 Analyse
- 6 Interpretation der Ergebnisse
- 6.1 Teilergebnis: Ist-Prozess
- 6.2 Teilergebnis: Qualität Ist-Prozess
- 6.3 Teilergebnis: Potential von Text Mining
- 6.4 Teilergebnis: Erfolgsfaktoren
- 7 Handlungsempfehlungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Masterarbeit untersucht das Potential von Text Mining-Methoden zur Optimierung der elektronischen Postverteilung in einer Bundesbehörde. Ziel ist es, den aktuellen Prozess zu analysieren, das Potential von Text Mining aufzuzeigen und Handlungsempfehlungen für eine effizientere Postverarbeitung zu formulieren.
- Analyse des Ist-Zustands der elektronischen Postverteilung
- Bewertung des Potentials von Text Mining-Methoden
- Identifizierung von Erfolgsfaktoren für die Implementierung von Text Mining
- Formulierung von Handlungsempfehlungen zur Prozessoptimierung
- Bewertung der politischen und wissenschaftlichen Relevanz des Themas
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik des Text Minings im Kontext der elektronischen Postverteilung in einer Bundesbehörde ein. Sie beschreibt den Aufbau der Arbeit und die verfolgten Ziele, legt die Relevanz des Themas dar und skizziert den weiteren Verlauf der Arbeit.
2 Projektplanung: Dieses Kapitel beschreibt die strukturelle und zeitliche Planung des Projekts. Es beinhaltet die detaillierte Darstellung des Projektstrukturplans und des zugehörigen Gantt-Diagramms, die den methodischen Ablauf der Arbeit veranschaulichen.
3 Politische und wissenschaftliche Relevanz: Der Abschnitt beleuchtet die Bedeutung des Themas sowohl aus politischer als auch aus wissenschaftlicher Perspektive. Es wird der Einfluss der Digitalisierung auf die öffentliche Verwaltung und der Bedarf an effizienteren Verwaltungsprozessen diskutiert, sowie der aktuelle Forschungsstand im Bereich des Text Minings im Kontext der Postverarbeitung.
4 Stand der Forschung: Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Forschungsstand zum Thema Text Mining. Es definiert Text Mining, grenzt es von anderen Verfahren ab, beschreibt verschiedene Verfahrensarten und Methoden, und analysiert den Prozess des Text Minings, inklusive der Phasen Suche, Datenvorverarbeitung, Bewertung und Selektion sowie Informationsextraktion. Zusätzlich werden Anwendungsgebiete und die Anwendung im Kontext der Postverteilung beleuchtet.
5 Erhebung von Expertenwissen: Das Kapitel beschreibt die qualitative Datenerhebung mithilfe von Experteninterviews. Es detailliert das Forschungsdesign, den Interviewleitfaden, die Auswahl der Interviewpartner, die Durchführung und Protokollierung der Interviews, sowie die anschließende qualitative Datenanalyse. Der Fokus liegt auf der systematischen Erhebung von Expertenwissen zum Ist-Zustand der elektronischen Postverteilung.
6 Interpretation der Ergebnisse: Dieses Kapitel interpretiert die Ergebnisse der Experteninterviews. Es präsentiert Teilergebnisse zu verschiedenen Aspekten, wie dem Ist-Prozess, der Qualität des Ist-Prozesses, dem Potential von Text Mining und den relevanten Erfolgsfaktoren. Die Ergebnisse werden systematisch analysiert und in Bezug zueinander gesetzt, um ein umfassendes Bild zu schaffen.
7 Handlungsempfehlungen: Basierend auf den Ergebnissen der Analyse werden konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung der elektronischen Postverteilung mittels Text Mining abgeleitet. Diese Empfehlungen berücksichtigen die identifizierten Erfolgsfaktoren und zielen auf eine effizientere und effektivere Prozessgestaltung.
Schlüsselwörter
Text Mining, elektronische Postverteilung, Bundesbehörde, Prozessoptimierung, qualitative Datenerhebung, Experteninterviews, Handlungsempfehlungen, Effizienzsteigerung, Digitalisierung, öffentliche Verwaltung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Masterarbeit: "Potential von Text Mining-Methoden zur Optimierung der elektronischen Postverteilung in einer Bundesbehörde"
Was ist das Thema der Masterarbeit?
Die Masterarbeit untersucht das Potential von Text Mining-Methoden zur Optimierung der elektronischen Postverteilung in einer Bundesbehörde. Ziel ist die Analyse des aktuellen Prozesses, die Aufzeigen des Potentials von Text Mining und die Formulierung von Handlungsempfehlungen für eine effizientere Postverarbeitung.
Welche Ziele werden in der Arbeit verfolgt?
Die Arbeit verfolgt folgende Ziele: Analyse des Ist-Zustands der elektronischen Postverteilung, Bewertung des Potentials von Text Mining-Methoden, Identifizierung von Erfolgsfaktoren für die Implementierung von Text Mining, Formulierung von Handlungsempfehlungen zur Prozessoptimierung und Bewertung der politischen und wissenschaftlichen Relevanz des Themas.
Wie ist die Arbeit aufgebaut?
Die Arbeit gliedert sich in sieben Kapitel: Einleitung, Projektplanung, Politische und wissenschaftliche Relevanz, Stand der Forschung, Erhebung von Expertenwissen, Interpretation der Ergebnisse und Handlungsempfehlungen. Jedes Kapitel behandelt einen spezifischen Aspekt des Themas, beginnend mit der Einführung und der Projektplanung bis hin zur Interpretation der Ergebnisse und der Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Was wird im Kapitel "Stand der Forschung" behandelt?
Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über Text Mining: Definition und Abgrenzung, Verfahrensarten und Methoden, den Prozess (Suche, Datenvorverarbeitung, Bewertung & Selektion, Informationsextraktion), Anwendungsgebiete und die Anwendung im Kontext der Postverteilung.
Wie wurden Daten erhoben?
Die Datenerhebung erfolgte qualitativ durch Experteninterviews. Das Kapitel "Erhebung von Expertenwissen" beschreibt detailliert das Forschungsdesign, den Interviewleitfaden, die Auswahl der Interviewpartner, die Durchführung und Protokollierung der Interviews sowie die qualitative Datenanalyse.
Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Das Kapitel "Interpretation der Ergebnisse" präsentiert Teilergebnisse zum Ist-Prozess, zur Qualität des Ist-Prozesses, zum Potential von Text Mining und zu Erfolgsfaktoren. Die Ergebnisse werden systematisch analysiert und in Bezug zueinander gesetzt.
Welche Handlungsempfehlungen werden gegeben?
Basierend auf den Analyseergebnissen werden konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung der elektronischen Postverteilung mittels Text Mining abgeleitet. Diese berücksichtigen die identifizierten Erfolgsfaktoren und zielen auf eine effizientere und effektivere Prozessgestaltung.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für die Arbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Text Mining, elektronische Postverteilung, Bundesbehörde, Prozessoptimierung, qualitative Datenerhebung, Experteninterviews, Handlungsempfehlungen, Effizienzsteigerung, Digitalisierung und öffentliche Verwaltung.
Welche methodischen Ansätze wurden verwendet?
Die Arbeit verwendet einen qualitativen Forschungsansatz, basierend auf Experteninterviews zur Erhebung von Daten zum Ist-Zustand der elektronischen Postverteilung. Die Analyse dieser Daten dient als Grundlage für die Bewertung des Potentials von Text Mining und die Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Welche politische und wissenschaftliche Relevanz hat die Arbeit?
Die Arbeit beleuchtet die Bedeutung des Themas aus politischer und wissenschaftlicher Sicht. Der Einfluss der Digitalisierung auf die öffentliche Verwaltung und der Bedarf an effizienteren Verwaltungsprozessen werden ebenso diskutiert wie der aktuelle Forschungsstand im Bereich des Text Minings im Kontext der Postverarbeitung.
- Citar trabajo
- M. Sc. Fabian Werk (Autor), 2018, Text Mining in der elektronischen Postverteilung einer Bundesbehörde, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/437681
