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Dem Trend auf der Spur
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Identifikation von Trends
Zur Trendanalyse kann im Sonar-Tool für jeden relevanten Trend auf die Entwicklung der historischen Daten im Zeitverlauf zugegriffen werden, um Entwicklungstendenzen frühzeitig zu erkennen. Im Bereich IoT kann beispielsweise ein starkes Wachstum über die letzten Jahre verzeichnet werden, bei dem sich einzelne Events, wie zum Beispiel die Einführung von Amazon Echo im Oktober 2016 auf dem deutschen Markt, in einem starken Medieninteresse niederschlagen. Der Trend Smart Factory, der sich auf das Thema Industrial IoT bezieht hat zwar ein vergleichsweise kleines Volumen, kann allerdings auch seit Ende 2016 ein starkes Wachstum verzeichnen.
Das Trend-Sonar identifiziert sowohl aufkommende Trends als auch schwache Trendsignale. Diese Signale sind zudem in ihren Verbindungen untereinander darstellbar. Wie zum Beispiel beim IoT: Das Tool liefert über ein zentrales Dashboard eine Übersicht über alle relevanten Trends wie Connected Vehicles, Smart Home oder Smart Factory. Auf Basis vergleichbarer Metriken wird der jeweilige IoT-Trend quantifiziert, um die aktuelle sowie künftige Bedeutung zu analysieren: Auf einen Blick ist erkennbar, ob der Trend noch ein Nischentrend (Bsp. Trend Insurance Tech), ein aufkommender Trend (Bsp. Smart Energy Management Solutions), ein boomender Trend (Bsp. Industrial IoT) oder bereits etabliert (Bsp. Wearables) ist. Diese Übersicht hilft Unternehmen zu entscheiden, in diesem Bereich zu investieren.
Aktuell befinden sich rund 35 Millionen Artikel in der stetig wachsenden Sonar-Datenbank. Darunter sind Beiträge aus Patenteinreichungen und wissenschaftliche Veröffentlichungen sowie Artikel aus über 5.000 englischsprachigen Newsseiten und Expertenblogs. Sonar ist als Software as a Service (SaaS) oder on-Premise verfügbar – auch für zahlreiche weitere Themenfelder aus Bereichen wie Finanzen & Versicherungen, Automotive & Mobilität, Retail & Commerce, Medtech & Pharma.
Entstanden ist das SONAR im Rahmen eines gemeinsamen Projekts mit dem Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI), das TD Reply initiiert hat. Das Ziel des Projekts ist, mittels digitaler Daten und Textmining neue und datenbasierte Ansätze für die Trendforschung nutzbar zu machen und dadurch bessere Trendanalysen zu ermöglichen. Nach einer erfolgreichen Pilotphase steht das Trendtool nun Unternehmen jeder Größenordnung und vieler Branchen zur Verfügung.
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