Lösung
Die fme AG hat mit einem programmatischen Webscraper aus den umsatzstärksten Versandapotheken in Deutschland täglich Informationen wie Preise, Verfügbarkeiten und Produktbewertungen zu ausgewählten Arzneiprodukten extrahiert. Dabei bestimmte fme die Produktwahrnehmung der Kommentare mit Hilfe moderner Data Science Methoden wie der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP).
Die Qlik Sense Datenanalyseplattform bietet den Anwendern jederzeit Zugriff auf die eigenen Produktbewertungen. Darüber hinaus können sie mühelos die Wettbewerber analysieren und im Zeitverlauf Trends erkennen. Die assoziative Qlik Engine ermöglicht es, die Daten nach unterschiedlichen Dimensionen zu filtern und gezielt Eigenschaften der ausgewählten Produkte zu analysieren. Dank der modernen Embedded Analytics Technologie von Qlik integriert sich die Analyse nahtlos in das bestehende Unternehmensdesign.
Technologie
- Qlik Sense Enterprise on Windows
- Python
- BeautifulSoup, SpaCy, TextBlob
- Hinweis: Auch serverless als Azure Function oder AWS Lambda implementierbar