Daten stellen einen wichtigen Wettbewerbsvorteil dar. Doch ihr Potenzial wird oft nicht ausgeschöpft. Insight Engines können der Schlüssel dafür sein, relevante Informationen jederzeit im passenden Kontext verfügbar und zu aktivem Wissen zu machen.
Viele Informationen und Daten sind in Unternehmen über mehrere Quellen verstreut und schwer recherchierbar. Sogenannte Insight Engines analysieren sämtliche Unternehmensdaten aus internen sowie externen Datenquellen und verknüpfen diese semantisch.
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Nicht nur die exponentiell steigenden Datenvolumina, sondern auch die zunehmende Menge an Speichermöglichkeiten erschweren die Datenauswertung und -bereitstellung. Wie eine Umfrage zeigt, erhöhen sich die verwendeten Datenquellen, interne und externe, mit der Unternehmensgröße. So verdoppelt sich etwa die durchschnittliche Anzahl der internen Datenquellen von fünf bei mittelständischen Unternehmen auf zehn in großen Unternehmen, zeigt der BI-Survey von Barc.
Relevante Datenquellen sind sowohl in der Cloud als auch im eigenen Rechenzentrum vorhanden. Die geschäftskritischen Unternehmensdaten und Informationen verteilen sich damit auf viele verschiedene Ressourcen und ein Überblick ist ohne den Einsatz entsprechender Werkzeuge kaum mehr möglich. Die Vorteile einiger moderner Wissensmanagementlösungen lassen sich aber oft nur dann nutzen, wenn alle Daten in einer Datenlokation – beispielsweise in einer Cloudumgebung (Cloud-only) - bereitstehen. Eine schwierige Anforderung, insbesondere für Bereiche, in denen vertrauliche oder sensible Daten verarbeitet werden und umfangreiche Compliance-Anforderungen zu beachten sind. Hier ist eine Migration in die Cloud meist nicht gewünscht oder nicht so einfach möglich.
Intelligentes Wissensmanagement durch Insight Engines
Insight Engines, mit der Wahlmöglichkeit eines hybriden Ansatzes bei der Anbindung der Datenquellen, sind genau dafür geschaffen. Diese intelligenten Wissensmanagementlösungen vereinen Enterprise Search Technologien mit KI-basierten Methoden der Spracherkennung sowie Machine- und Deep-Learning, um Unternehmensdaten zu verarbeiten und Anwendern bedarfsgerecht und kontextspezifisch bereit zu stellen.
Dank hybrider Betriebsmodelle spielt es keine Rolle, ob die Daten in einer Cloudumgebung oder in der eigenen Infrastruktur zur Verfügung stehen. Denn die Insight Engine erfasst semantisch und analysiert sämtliche Informationen aus den via Konnektoren abgebundenen Quellsystemen.
Die Daten bleiben zu jedem Zeitpunkt wo sie sind – im Rechenzentrum oder der Cloud. Unternehmenskritische Daten mit hohen Compliance-Anforderungen indiziert die Insight Engine aus den On-Premises- und in der Cloud verfügbaren Informationen direkt aus den Cloud-Anwendungen. Das Ergebnis ist eine effiziente Wissensdatenbank (Graph und Index), die bei Suchabfragen kontext- und anwenderspezifische Sichten auf das Unternehmenswissen liefert. Die Ergebnisse werden den Anwendern in einem so genannten Holistic View oder einer 360-Grad-Sicht angezeigt – effizient, kompakt und für den Nutzer schnell erfassbar.
Insight Engines ermitteln Informationen nach Relevanz
Menschen kommunizieren in natürlicher Sprache, genau diese Interaktion bilden Insight Engines mit Unternehmensdaten nach. Mit innovativen Technologien der Spracherkennung, vor allem Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU), analysieren und verstehen sie strukturierte Metadaten sowie Textinhalte.
Bei einer Abfrage ermitteln Insight Engines die spezifischen, auf jeden Mitarbeiter zugeschnittenen Autorisierungen beziehungsweise Wissensanforderungen und gleichen die Ergebnisse entsprechend an. Neben dem Organigramm berücksichtigt das System auch Kontextinformation wie den jeweiligen Arbeitsschritt, die Lokation oder die Zeit. Durch Machine Learning, insbesondere dem Modell der neuronalen Netze (Deep-Learning), analysieren Insight Engines das Nutzerverhalten der Anwender. Auf Basis vorangegangener Suchabfragen, ihrer Intention und Interaktionen mit Treffern lassen sich individuelle Relevanzmodelle errechnen, Ergebnisse kategorisieren und sie entsprechend ihrer Bedeutung kontextspezifisch, personalisiert und proaktiv anzeigen.
Unternehmenslenker und Mitarbeiter erhalten damit jederzeit eine personalisierte Wissensbasis aus der Gesamtheit an Unternehmensdaten. Dadurch schaffen Insight Engines eine optimale Grundlage, um strategische und operative Entscheidungen treffen zu können oder um Chancen oder Risiken früher zu erkennen.