Der Begriff „Data Anagramming“ bezeichnet die algorithmische Umordnung oder Reorganisation von Zeichen, Daten oder ganzen Texten mit dem Ziel, alternative Kombinationen zu identifizieren. Ursprünglich aus dem Bereich der Linguistik und Kryptographie bekannt, findet diese Technik Anwendung bei der Analyse von Datensätzen, der Generierung von Mustern, beim Text-Mining oder bei der Fehlerkorrektur in Datenbeständen. Dabei werden die ursprünglichen Elemente so neu angeordnet, dass neue sinnvolle oder relevante Ausprägungen entstehen, zum Beispiel zur Mustererkennung, Datenbereinigung oder kreativen Datenvisualisierung.
Anagramm-Erkennung: Identifikation von Buchstaben- oder Zeichenkombinationen, die alternative sinnvolle Wörter oder Begriffe ergeben.
Mustererkennung: Analyse neu erzeugter Datenanordnungen zur Entdeckung verborgener Strukturen oder semantischer Zusammenhänge.
Textnormalisierung: Automatisierte Korrektur oder Vereinheitlichung von Daten (z. B. bei vertauschten Buchstaben oder inkonsistenten Schreibweisen).
Datenbereinigung: Umstrukturierung von Einträgen zur Verbesserung der Datenqualität, z. B. bei fehlerhaft erfassten Namen oder Produktbeschreibungen.
Kreative Textgenerierung: Erzeugung neuer Begriffe, Namen oder Schlagworte aus bestehenden Daten durch gezielte Umordnung.
String-Vergleich und -Matching: Vergleich von Zeichenfolgen unter Berücksichtigung möglicher Buchstabendreher (Permutationen).
Eine CRM-Software erkennt, dass „Müller Max“ und „Max Müller“ dieselbe Person darstellen und vereinheitlicht den Datensatz.
Ein KI-Tool zur Namensfindung generiert neue Produktnamen aus existierenden Begriffen durch Permutation.
Eine Textanalyse-Software erkennt semantische Zusammenhänge durch Umstellung von Wörtern und deren Bedeutungsvarianten.
Ein Datenbereinigungstool stellt fest, dass „Resit“ und „Siter“ lediglich Varianten eines Schreibfehlers für „Siter“ sind und korrigiert diese automatisch.
In der Cybersicherheit wird ein Anagramm-Algorithmus genutzt, um obfuskierte Passwörter zu analysieren.