Was bringt die Semantische Suche bei Enterprise Search Projekten?

Semantische Suche

Die Semantik handelt von der Bedeutung, die Semantische Suche ist also eine Suchfunktion die auch die Bedeutung in Texten und anderen Dokumenten berücksichtigen kann. Der Anspruch an eine Semantische Suche ist eine zukunftsorientiere Aufgabe der Enterprise Search, insbesondere weil die Anzahl und der Umfang an Dokumenten zunimmt und daher sehr viel genauer als bisher auf die Anpassung der Bedeutung der Suchanfragen zu den gefundenen Dokumenten geachtet werden muss.

Mehrfachbedeutungen werden bei der Semantischen Suche angemessen berücksichtigt

Semantische Suche bedeutet also, dass der Algorithmus der Suche so intelligent gemacht wird, dass er über die Abfrage formaler Wortübereinstimmungen hinauskommen kann. Hierbei ist es wichtig, dass die unterschiedliche Bedeutung von Suchbegriffen angemessen erkannt werden kann. So kann “Bank” als Begriff aus dem Finanzwesen oder als Begriff aus dem Bereich der Architektur eine durchaus unterschiedliche Verwendung haben. Gute Suchalgorithmen der Enterprise Search erkennen im Kontext von Suchanfragen und von Dokumenten, welche Bedeutung jeweils gemeint ist und können dank der Semantischen Suche mit einem besseren Output antworten.

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Q_Perior und IntraFind – automatisierte Dokumentenverarbeitung bereits etabliert? Eine Kurzumfrage.

Umfrage Enterprise SearchIn einer Kurzumfrage wenden sich Q_Perior und IntraFind an Unternehmensentscheider, um herausfinden, inwieweit Geschäftsprozesse und im Speziellen die Dokumentenverarbeitung bereits automatisiert sind. Abläufe wie das Eingehen von Briefen oder Fax-Unterlagen, welche unterschiedlichste Abteilungen betreffen, werden häufig noch manuell bearbeitet und zugeordnet. Dieser Vorgang ist zeitaufwendig und neigt zur Fehleranfälligkeit. Darüber hinaus verfügen viele Unternehmen über unpersonalisierte E-Mail-Adressen (info@, support@), die wichtige Informationen beinhalten, aber auch Spamattacken unterliegen.

Die gemeinsame Umfrage soll Aufschluss geben, inwieweit Unternehmen heute bereits Geschäftsprozesse automatisiert haben, wo sich Lücken ergeben und welche Erwartungshaltung Entscheider im Hinblick auf moderne Lösungen haben.

Vielen Dank für Ihr Interesse und Ihre Teilnahme.

Hier geht’s zur Umfrage!

 

Semantische Suche – Vorteile einer Semantischen Suche bei der Enterprise Search

Semantische Suche bei der Enterprise SearchSemantik ist die Wissenschaft von der Bedeutung. Semantische Suche bedeutet deshalb, dass der Suchalgorithmus so intelligent ist, dass er nicht nur auf formale Wortübereinstimmungen die Suche aufbaut, sondern auch die unterschiedliche Bedeutung von Wörtern berücksichtigen kann. Die semantische Suche ist wichtig für eine zukunftsgerecht ausgerichtete Enterprise Search oder Unternehmenssuche, weil Mitarbeiter und Manager mit der semantischen Suche zu besseren Ergebnissen kommen können.

Vom Beispiel zum Prinzip der semantischen Suche

Welche Bedeutung eine semantische Suche für den Sucherfolg hat, kann man an dem einfachen Wort “Golf” besonders gut verdeutlichen. Golf ist nicht nur eine Sportart, sondern auch eine Meeresausbuchtung und sogar eine Marke bei PKWs. Ist der Suchalgorithmus einer Enterprise Search nicht in der Lage, diese unterschiedlichen Bedeutungen gleichgeschriebener Begriffe zu erfassen, dann führt eine Suche mit Begriffen oder Keywords ohne semantische Suche zu vielen Ergebnissen, die nur wenig Relevanz bzgl. der Benutzerwünsche aufweisen. Gute Suchalgorithmen können die Bedeutung eines Suchbegriffs für den Nutzer aus dem Kontext seiner Anfrage und aus dem sonstigen Benutzerverhalten und aus weiteren Relevanz-Berechnungen erschließen. Auch die Enterprise Search muss sich dieser Herausforderung durch die semantische Suche stellen.

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Die Enterprise Search im Bankenumfeld

Enterprise Search bei BankenDie Banken stehen an einer wichtigen Schnittstelle des Wirtschaftssystems. Hier ist es besonders wichtig, dass auf allen Entscheidungsebenen auch mit Hilfe einer guten Enterprise Search aktuelle und zutreffende Informationen zur Verfügung gestellt werden können. Denn so können anstehende Entscheidungen umfassender, schneller und transparenter für alle Beteiligten getroffen werden.

Anforderungsprofile für die Enterprise Search auch im Bankenumfeld

Die Mitarbeiter und Manager kennen effiziente Suchprozesse aus dem Internet. Gibt man bei einer mit effizienten Algorithmen arbeitenden Suchmaschine wichtige Begriffe ein, dann findet diese Suchmaschine recht schnell passende Ergebnisse und sortiert diese auch hinsichtlich ihrer Wichtigkeit. Für die Suchprozesse im bankeninternen Intranet werden konsequenterweise ähnliche oder noch weitergehende Möglichkeiten erwartet.

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ElasticSearch – Vorteile bei der Enterprise Search

ElasticSearch: Notwendiger und wichtiger Ergänzungsschritt bei der Enterprise Search

ElasticSearch bei der Enterprise SearchImmer häufiger müssen bei großen Unternehmen und national und übernational aufgestellten Organisationen relevante Datenbestände bei unterschiedlichen Datenbanken und unterschiedlichen Datenbank-Anbietern durchsucht werden, um zu effektiven Ergebnissen zu kommen. Dies war bisher häufig mit einem hohen Zeitaufwand verbunden, weil die zuständigen Sachbearbeiter nacheinander unterschiedliche Systemverbindungen aufbauen mussten und auf jeweils unterschiedlichen Benutzeroberflächen auf sehr differenzierte Art Eingaben zu machen hatten. Der Zeitaufwand für eine effektive Enterprise Search war dadurch schwer zu kalkulieren. Es mussten sehr komplexe Datenanbindungsprozesse bei der Enterprise Search gestaltet werden und der Schulungsaufwand für die Mitarbeiter war sehr hoch, weil die effektive Nutzung der unterschiedlichen Systeme sonst kaum zu tragfähigen Ergebnissen geführt werden konnten.

ElasticSearch: Die Enterprise Search zukunftsfähig machen

Die ElasticSearch löst diese Bremsen bei der Funktionalität der Arbeit; die Enterprise Search wird auf eine neue Anspruchsebene transferiert, weil eine verteilte Suche ermöglicht wird, die alle relevanten Suchprozesse der Enterprise Search parallel und mit einer Benutzeroberfläche abwickeln kann. Mit der ElasticSearch wird somit eine Hochverfügbarkeit der Enterprise Search erreicht, die zugleich für große Flexibilität und Skalierbarkeit der unternehmensinternen Suche sorgen kann. Big Data, des konsequente Finden von neuen Zusammenhängen in sehr großen Datenbeständen, wird damit erstmal umfassend für viele Handlungsträger in Unternehmen und Organisationen möglich gemacht. Big Data ist eine große Herausforderung für die zukunftsfähig weiterentwickelte und erfolgreich agierende Enterprise Search. In den sehr komplexen Datenbeständen großer Organisationen schlummern noch viele unentdeckte Zusammenhänge, die zur Verbesserung der Unternehmensleistungen erkannt und genutzt werden könnten. ElasticSearch ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg, Big Data für zukunftsfähig aufgestellte Unternehmen möglich werden zu lassen. Weiterlesen

Welche technischen Herausforderungen gibt es bei Big Data Projekten?

Big Data im Enterprise Search UmfeldEnterprise Search bedeutet unternehmensweite Suche in komplexen Datenbeständen. Unternehmen haben erkannt, dass ihre Datenbestände tendenziell sehr schnell wachsen und insgesamt nicht mehr mit einfachen Algorithmen zu beherrschen sind. Deshalb ist gegenwärtig Big Data das Trendthema. Big Data erfordert neue technische Zugangsverfahren auf große Datenbestände; diese sollen für alle Mitarbeiter und Vorgesetzen umfassend für eine gute unternehmensinterne Suche aufbereitet werden können.

Big Data als Rahmenbedingung und Herausforderung für die Enterprise Search

Vorsichtige Schätzungen gehen davon aus, dass sich die Datenmengen auch in den Unternehmen alle zwei Jahre verdoppeln. Dies liegt daran, dass inzwischen jede Art von Informationsbearbeitung über elektronische Netzwerke geleitet wird, die große Mengen an Verbindungs- und Inhaltsdaten dauerhaft abspeichern. So werden alle Telefonverbindungen mit den relevanten Verbindungsdaten erfasst. Auch grundlegende Quellen der Internet-Recherche werden entweder als Link oder als direkte Ressourcenübernahme in Mails oder in anderen Dokumenten berücksichtigt.

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Cloud Computing – Cloud-basierte Backup-Lösungen bei Big Data Projekten

Big Data Cloud ComputingDer Begriff „Cloud Computing“ macht in der IT-Welt so richtig Furore seit 2009. Gerade im Bereich der Enterprise Search Projekten im Bereich Big Data ist Cloud Computing in immer wichtiger werdendes Thema.  Wachstumsraten von 22 Prozent werden dem „Cloud Computing“-Markt von Forrester (IT Marktforschungsinstitut) prognostiziert. Dann wollen wir mal den Begriff „Cloud Computing“, allgemein, und „Cloud-basierte Backup-Lösungen“, im Besonderen, hinterfragen und durchleuchten.

Was bedeutet überhaupt „Cloud-basiert“, „Cloud Computing“, SaaS, IaaS oder PaaS?

Grundsätzlich bedeutet der IT-Begriff „Cloud“ (engl.) versteckt oder verborgen. „Cloud Computing“ bedeutet also verborgene oder versteckte Informationstechnologie.
IT-Infrastruktur, IT-Software oder IT-Eigenentwicklungen werden als IT Services über das Internet angeboten von verschiedenen Dienste Anbietern. IT-Abkürzungen SaaS (Software as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service) und PaaS (Platform as a Service) stehen für die drei Bereiche, die im Cloud Computing unterschieden werden. Dabei handelt es sich um die Überordnung, für die es dann spezialisierte Anbieter von Services gibt. Viele ITK-Anbieter, große Softwarehersteller und Internetprovider haben sich diesem Thema bereits gewidmet und versuchen nun diesen Markt zu etablieren. Die Anbieter des „Cloud Computing“ werben mit mehr Flexibilität, erhöhte Skalierbarkeit und Kosteneffizienz für Unternehmen die Cloud Computing nutzen.

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Enterprise Search Studie 2013 – Was wollen Anwender bei der Suche wirklich?

Enterprise Search StudieDie Frage was sich ein Endanwender von einer unternehmensweiten Suche, also einer Enterprise Search, erwartet, wurde in einer aktuellen Studie der IntraFind AG analysiert, die von DATACOM Research im Auftrag erstellt wurde.

Die Studie legt dar, wie aktueller Status Quo in den Unternehmen ist und aus Sicht des Anwenders in Bezug zu einer unternehmensweiten Suche bei der Implementierung bzw. Auswahl einer Enterprise Search Lösung berücksichtigt werden sollte.

Die wichtigsten Erkenntnisse der Enterprise Studie

So brachte die Studie unter anderem hervor, dass nur 23% der befragten Unternehmen überhaupt bereits Suchtechnologien benutzen. Mehr als zwei Drittel der Anwender sind mit den Suchergebnissen unzufrieden. Durch die unstrukturierte Datenhaltung bzw. Verteilung wieder Informationen auf verschiedensten Informationssystemen, verbringen die Anwender mehr als drei Stunden wöchentlich rein nur mit Datensuche bzw. der Suche nach entsprechenden Informationen im Unternehmen.

Durch das exponentielle Wachstum an Daten, steigt das Datenvolumen von unstrukturierten Daten exorbitant an. Dieses Datenvolumen wird durch die Volltextsuche nicht mehr beherrschbar. Organisatorisch gesehen sind isolierte Datenbereiche eines der Hauptmankos bei der strukturierten Datenaufbereitung der Enterprise Search. Dadurch wird die Informationsbeschaffung grundsätzlich erschwert. Die Verteilung einzelner Suchfunktionen kann somit keine Lösung der Problematik sein. Die wichtigsten Bestandteile einer unternehmensweiten Suchlösung besteht aus Sicht der Anwender darin, dass eine automatisierte Verschlagwortung (Tagging), also die automatisierte Generierung von Metadaten, als essentieller Hauptbestandteil einer profitablen Enterprise Search Lösung zu sehen ist.

Was ist nun als Empfehlung aus der Enterprise Search Studie abzuleiten?

Durch den Einsatz von modernen Suchtechnologien, wie einer Enterprise Search Software, erreichen Unternehmen eine wesentlich höhere Mitarbeiterzufriedenheit, da wichtige Informationen nicht in langen Suchvorgängen einzeln extrahiert werden müssen, sondern in einem kurzen Zeitraum gefunden werden.

Einzelne Suchfunktionalitäten in von einander isolierten Systemen müssen durch plattformübergreifende Suchtechnologien abgelöst werden.

Eine reine Volltextsuche reicht heutzutage nicht mehr aus, um der exorbitant wachsenden Anzahl an unstrukturierten Daten Herr zu werden. Daher muss bei der Auswahl einer professionellen Software zur Unternehmenssuche darauf geachtet werden, dass diese eine Anzahl von essentiell wichtigen Komponenten beinhaltet, wie ein leistungsstarkes Metadatenmanagment, eine automatische Generierung von Metadaten durch die Verschlagwortung (Tagging), die Möglichkeit einer modernen Textanalyseverfahren um contextsensitive Inhalte miteinander in Relation bringen zu können sowie qualitativ hochwertige linguistische Komponenten.

Die Enterprise Search Lösung, in Verbindung mit intelligenten Textanalysesystemen, kann als Katalysator dienen, um abteilungsübergreifend einzelne Informationspools aufzubrechen und somit den Weg für eine zentralisierte und strukturierte Datenaufbereitung ebnen.

Sehr wichtig bei der Einführung einer unternehmensweiten Enterprise Search Lösung ist, dass die vom jeweiligen Mitarbeiter abhängige Art der Suche berücksichtigt wird.  Die zu implementierende Software sollte der unterschiedlichen Vorgehensweise bei der Suche Rechnung tragen und berücksichtigen können, dass zum einen eine klassische Volltextsuche ermöglicht wird, jedoch auch eine Möglichkeit zur Filterung unterstützt wird, um Suchergebnisse entsprechend eingrenzen zu können.

Das Whitepaper zur Enterprise Search Studie 2013 können Sie hier kostenlos downloaden!

Big Data – Was sollte man bei der Projektierung von Big Data Projekten beachten?

Projektierung von Big Data ProjektenBig Data Projekte zeichnen sich meist durch große umfangreiche und unstrukturierte Datenmengen aus. Die unstrukturierten Daten, die aus zahlreichen Quellsystemen stammen, sind in ihrer Quantität oftmals dem verantwortlichen Projektmanager nicht bekannt. Ein entsprechendes Analysetool schafft hier Transparenz, welche Daten vorliegen, jedoch auch, wieviele Daten von den entsprechenden Datentypen vorhanden sind und indexiert werden können. Ebenfalls kann ein Analysetool, korupte Dateien erkenntlich machen, als auch die zu benötigte Zeit für die Indexierung sämlticher Daten berechnen.

Bei der Umsetzung von Big Data Projekten ist es daher unerlässlich, dass ein erfahrener Enterprise Search Spezialist die Analyse der Daten durchführt, den Projektverantwortlichen zur Seite steht und so bei der Umsetzung unterstützt. Somit können ggf. schnell Schwachstellen bei Berechtigungen und Dokumenten aufgezeigt werden. Diese können dadurch entstehen, dass Dateien aus den verschiednen Dateisystemen kopiert oder auch verschoben werden. Auch die Vergabe von zu langen Dateinamen kann ein zusätzliches Problem darstellen. Anschließend wird zusammen mit dem Projektansprechpartner für die Indexierung ein Maßnahmenkatalog erstellt.

Planungssicherheit und Kostentransparenz bei Big Data Projekten

Ein großer Kostenpunkt in Enterprise Search Projekten ist die Anbindung von Datenquellen. Dies wird zusätzlich von Aussagen unterstützt die Analysten die entsprechende Enterprise Search Projekte untersuchten. Zudem wird dies zusätzlich durch die praktische Erfahrung bei konkreten Enterprise Projekten der IntraFind AG untermauert. Die IntraFind AG entwickelte daher ein auf der Lucene-Suche basiertes Tool zur Analyse von Dateilaufwerken, um die Sicherheit bei der Planung von Enterprise-Search Projekten zu gewährleisten. Zudem ist dieses Tool unerläßlich, um eine Kostentransparenz erstellen zu können.

Hat eine erste Analyse stattgefunden, kann aus den Analyseergebnissen der Daten erste Erkenntnisse abgeleitet werden auf deren Basis dann die Projektierung des Projektes vorgenommen werden kann. Die Erstanalyse ist dahingehend ein wichtiger Bestandteil der Projektierung, da hierdurch bereits zu Beginn wichtige Entscheidungen über einen evtl. Kauf getroffen werden können. Ebenfalls erhält man so wichtige Informationen über den Total Cost of Ownership (TCO), also der Gesamtbetriebskosten des Projektes.

Big Data – Was ist eigentlich Big Data und wie sollten Unternehmen damit umgehen?

Big Data – Ein Begriff in aller Munde

Big DataEine aktuelle Studie besagt, dass sich die Datenmenge weltweit alle zwei Jahre mehr als verdoppelt. Für diese Entwicklung kann man verschiedene Ursachen zu Grunde legen. Ein nicht zu verachtender Teil der Datenmenge ensteht, da zum einen schon unsere Telefonverbindungen protokolliert werden. Es steigen jedoch auch die Datenmengen extrem an, die wir eher als “betriebsintern” sehen, da auch Webprotokolle in den entsprechenden Logdateien der Server aufgezeichnet werden.

Gerade im Finanzbereich wird das Thema Big Data immer wichtiger, da eid einzelnen Finanztransaktionen immer vielfältiger werden und daher der Speicherbedarf exponentiell ansteigt. Im Bereich der Energiewirtschaft ist Bid Data zunehmend ein immer wichtiger werdendes Thema, da hier die gesamten Verbrauchsdaten aufgeschlüsselt und gespeichert werden.

Big Data erstreckt sich also über alle erdenklichen Bereiche, Autobilindustrie, Finanzindustrie, Energiewirtschaft und natürlich insbesondere auch selbst im IT-Sektor.

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