Big Data

Kognitive Suche – bringt sie den Durchbruch für Enterprise Search?

| Autor / Redakteur: Hans-Josef Jeanrond* / Nico Litzel

Aus Daten wird Wissen: Enterprise Search holt sich Informationen aus den Unternehmensapplikationen, analysiert sie, bereitet sie übersichtlich auf und stellt sie allen berechtigten Mitarbeitern zur Verfügung.
Aus Daten wird Wissen: Enterprise Search holt sich Informationen aus den Unternehmensapplikationen, analysiert sie, bereitet sie übersichtlich auf und stellt sie allen berechtigten Mitarbeitern zur Verfügung. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Im Zuge der Digitalisierung geht es für die Unternehmen vor allem darum, mehr aus ihren Daten herauszuholen. Eine der größten Herausforderungen dabei stellt die Auswertung von Text- bzw. von Menschen generierten Daten dar. Denn 80 bis 90 Prozent des Big-Data-Bestandes sind unstrukturiert. Eine neue Generation von Enterprise Search-Plattformen soll den Durchbruch bringen.

Trotz der Bemühungen von Technologieanbietern im Bereich Enterprise Search, mit ihren Anwendungen relevante, kontextuelle und umsetzbare Einsichten zu ermöglichen, zögern noch immer viele Unternehmen, diese Fortschritte auch wirklich in der Praxis bei der Informationssuche einzusetzen. Viele sind „gebrannte Kinder“ durch vergangene Experimente in Sachen Enterprise Search.

Cognitive Computing, Natural Language Processing und Machine Learning sollen einer neuen Generation von Enterprise Search nun endlich zum Durchbruch verhelfen. Eine Reihe von Herstellern hat viel Aufwand in Forschung und Entwicklung gesteckt, um dem Nutzer über diese Instrumente mehr relevante Ergebnisse und tiefere Einblicke innerhalb seiner täglichen Arbeitsumgebung zu verschaffen.

Was ist wirklich neu an diesen Technologien und welche Vorteile bringen sie dem Anwender? Die Antwort: Mit Beginn der Ära des Cognitive Computing entstehen derzeit neue Lösungen, die leistungsstarke Indizierungstechnologie mit fortgeschrittenem Natural Language Processing (NLP) und Machine-Learning-Algorithmen kombinieren. So wird eine tiefere Wissensbasis geschaffen, aus welcher der Nutzer in Echtzeit relevante Informationen und eine 360°-Sicht auf das gesuchte Thema erhält. Führende Analystenhäuser sprechen hier von „Cognitive Search“ oder „Insight Engines“. Kognitiv sind die Lösungen, weil sie mit dem Nutzer in einer natürlichen Art und Weise interagieren, weil sie selbständig dazulernen durch Sammeln und Analysieren von Daten, auch über das Nutzerverhalten, und indem sie proaktiv Verbindungen zwischen verwandten Daten aus verschiedenen Quellen herstellen, sowohl intern als extern.

Die Analysten von Forrester definieren Kognitive Suche als „Kombination von Indexierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Maschine-Learning-Technologien, um eine zunehmend relevante Wissensbasis aus allen Quellen unstrukturierter und strukturierter Daten aufzubauen. Natürlich-sprachliche und verdeckte Abfrageschnittstellen (Bereitstellung von relevanten Informationen ohne explizite Abfrage) werden dabei verwendet, um dem Nutzer Wissen via Text, Sprache, Visualisierungen und/oder sensorisches Feedback zu vermitteln.“

Welche Vorteile ergeben sich aus kognitiver Suche?

Mit den neuen Technologien lassen sich wertvolle Informationen aus großen Mengen komplexer und unterschiedlichster Datenquellen extrahieren. Eine Analyse solch großer Datenmengen war mit bisherigen Mitteln nicht oder nur schwer möglich. Essentiell ist dabei, dass alle verfügbaren Unternehmensdaten erschlossen werden, ob intern oder extern, strukturiert oder unstrukturiert. Nur so erhält der Nutzer tiefere Einblicke, die am Ende zu fundierten Geschäftsentscheidungen führen.

  • Mit Cognitive Search erhält jeder Nutzer auf seinen Kontext bezogene und wirklich relevante Informationen. Relevantes Wissen über alle Datenquellen hinweg erfordert kognitive Systeme mit Natural Language Processing (NLP), um zu verstehen, worum es bei unstrukturierten Daten geht, seien sie aus Texten (z.B. Dokumente, E-Mails, Social Media Blogs, Ingenieurberichte, Marktforschung) oder Rich-Media-Inhalten (z.B. Videos, Call-Center-Aufnahmen). Machine Learning-Algorithmen helfen dabei, die Erkenntnisse aus den gewonnenen Daten zu verfeinern. Branchen- und Firmen-Wörterbücher sowie Ontologien geben Aufschluss über Synonyme und Beziehungen zwischen verschiedenen Begriffen und Konzepten. Das bedeutet: Eine Menge Intelligenz und Leistung muss unter der Haube eines Systems vereint werden, um relevantes Wissen oder Einsichten bereitzustellen.
  • Über Machine-Learning-Fähigkeiten wird die Relevanz der Ergebnisse kontinuierlich verbessert. Zu den gebräuchlichsten Machine-Learning-Algorithmen in diesem Kontext gehören Collaborative Filtering und Empfehlungen, Klassifizierung über Beispiele, Clusterbildung, Ähnlichkeitsberechnungen für unstrukturierte Inhalte und Prädiktive Analyse. Sie schaffen einen Mehrwert durch kontinuierliche Verfeinerung und Verbesserung der Suchergebnisse.

Die neue Generation der kognitiven Suche geht weit über den bisherigen „Enterprise Search“-Ansatz mit seinem traditionellen Suchfeld hinaus. Denn sie bietet Anwendern die Möglichkeit, relevantes Wissen zur richtigen Zeit auf dem richtigen Gerät abzurufen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Elektrotechnik. Verantwortliche Redakteurin: Ines Stotz

* Hans-Josef Jeanrond ist Chief Marketing Officer bei Sinequa

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