Heath Rushing, Mitgründer und Geschäftsführer von Adsurgo
James Wisnowski, Mitgründer und Geschäftsführer von Adsurgo
Die meisten Organisationen analysieren strukturierte numerische Daten, beispielsweise aus Produkttests, Forschung und Entwicklung, Prozessentwicklung, Prozessüberwachung, Vertrieb und Marketing sowie der kommerziellen Fertigung. Strukturierte numerische Daten sind zahlreich und werden in den meisten Organisationen verwendet. Der Großteil der gespeicherten Daten ist jedoch nicht numerisch, sondern liegt in Form von unstrukturiertem Text in Berichten und Dokumenten vor, beispielsweise in Umfrageergebnissen und Nichtkonformitätsberichten. Diese Unternehmen investieren zwar Ressourcen in die Erfassung dieser unstrukturierten Textdaten, nutzen diese aber nicht. Obwohl die vorgestellten Konzepte branchenübergreifend anwendbar sind, demonstriert der Referent die Analyse unstrukturierter Textdaten in Dokumenten zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Anhand eines JMP-Skripts, das R aufruft, demonstriert der Referent anhand von End-to-End-Beispielen, beginnend mit der Zusammenstellung unterschiedlicher Textquellen (sowohl aus einem Ordner mit Textdateien als auch direkt von der FDA-Website) zu einem strukturierten Datensatz, der Erstellung einer Dokument-Term-Matrix und der Anwendung von Data-Mining-Methoden wie Clusteranalyse und Entscheidungsbäumen, um bisher unbekannte Zusammenhänge aufzudecken. Während relevante Theorien besprochen werden, liegt der Schwerpunkt des Vortrags darauf, dem Publikum ein Verständnis dafür zu vermitteln, wie man mithilfe von JMP aus Dokumenten zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nützliche und umsetzbare Erkenntnisse zu Compliance und Geschäft gewinnt.
