Kommentar von Daniel Fallmann, Mindbreeze So nutzen Unternehmen ihre Daten intelligent

International tätige Unternehmen stehen sehr oft vor der Herausforderung, vorhandenes Know-how über Kontinente, Zeitzonen und verschiedenste Sprachen hinweg zu finden und intelligent zu verknüpfen. Enterprise-Search-Lösungen wurden genau für diese Einsatzszenarien entwickelt.

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In einem ersten Schritt werden die Daten mithilfe von Konnektoren aus den unterschiedlichsten Datenquellen verarbeitet und die vielen verschiedenen Formate von Filtern in einen homogenen Datenstrom verwandelt. Dabei ist es egal, aus welcher Quelle diese Daten stammen und welches Format sie besitzen: ein Word-Dokument, ein E-Mail-Attachment im PowerPoint-Format, aber auch Bild- oder Videodateien. Heutige Lösungen unterstützen 500 und mehr Dateiformate. Die so vorbereiteten Informationen werden dann semantisch analysiert und indiziert.

Im Gegensatz zu klassischen Wissensmanagement-Systemen, die auf Basis von zusätzlichen Datenbanken mit Drittanwendungen erstellt und durch Personen gewartet werden, bereiten Suchmaschinen die Daten und Informationen auf, die bereits im Unternehmen existieren, und strukturieren selbst Textinformationen völlig automatisch. Die meisten Unternehmen nutzen heute weniger als ein Prozent ihrer verfügbaren Informationen – eine Investition in entsprechende Suchtechnologien würde sich nicht nur auszahlen, sondern ist laut der Studie „Analytics pays back $10.66 for every dollar spent“ von Nucleus Research [PDF] zwingend nötig, will das Unternehmen auch zukünftig noch wettbewerbsfähig sein.

Selbstlernende Systeme erstellen Wissenspool

Heute müssen Informationen von einer Suchlösung verstanden und im richtigen Zusammenhang angezeigt werden, damit Fragen auch versteckte, nicht offensichtliche Zusammenhänge zum Vorschein bringen. Eine einfache Stichwortsuche reicht aber dafür nicht aus. Daher werden semantische Analysen und Suchverfahren dem „Trendreport 2020“ des eco-Verbands der deutschen Internetwirtschaft e. V. zufolge zunehmend die klassische Stichwortsuche ablösen.

Bei der Anwendung semantischer Verfahren werden die Daten intelligent verknüpft – beispielsweise ein Projektname mit einer Materialliste, einem Projektplan und der Kommunikation im Projektteam – und das über alle Abteilungs- und Applikationsgrenzen hinweg, egal ob die Information strukturiert oder unstrukturiert vorliegt. Das dabei erworbene Wissen wird auf nachfolgende Datenströme angewendet: Auf diese Weise verbessert das selbstlernende System laufend die Qualität der Analyse. Am Ende des Prozesses steht dann ein unternehmensweiter Wissenspool mit dem Ziel, verfügbare Informationen zu verdichten und relevante Informationen schnell bereitzustellen.

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