Enterprise Search und Content Analytics Day am 17. Juni 2015

IntraFind veranstaltet am 17. Juni 2015 den Enterprise Search & Content Analytics Day mit praxisnahen Vorträgen und Workshops zu folgenden Themenschwerpunkten:

  • Neue Produktgeneration iFinder5 elastic: modernes Frontend, innovative Funktionalitäten und der Weg von iFinder4 zu iFinder5 elastic
  • Spannende Praxisberichte aus Kundenprojekten (Audi, BG BAU, Hirschvogel und weitere)
  • Mobile Client für den iFinder, optimierte Linguistik, intelligentes Autocomplete, neue Konnektoren
  • Mehrwerte durch Metadaten: Tagging
  • Content Analytics & Big Data: Kundenprojekte und Anwendungsszenarien
  • Wissensmanagement & Semantische Netze

Die Veranstaltung für unsere Kunden und Interessenten findet bei IntraFind in München statt und beginnt um 09:30 Uhr und endet gegen 17:00 Uhr. Die Teilnahme ist kostenfrei.

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Welche Auswirkung hat Big Data auf Cloud Computing?

Cloud Computing und Big Data sind perfekt aufeinander zu beziehen

Big Data und die Auswirkungen auf Cloud ComputingMit neu gewonnenen Informationen kann man seine Entscheidungs- und Wissensbasis verbessern. Nur fundierte Daten und schnelle Zugriffsprozesse von überall können diese Anforderung dauerhaft erfüllen. Die Trends der letzten Jahre waren gekennzeichnet durch eine Verlagerung von Daten und Wissensbeständen auf Systeme in der Cloud. Nun wächst Cloud Computing mit Big Data zusammen, denn viele Unternehmen haben erkannt, dass sie ihre zentralen Datenbestände durch neue und intelligente Algorithmen besser auswerten können. Zugleich wird in vielen Unternehmensleitungen diskutiert, ob die bisherige Ausgestaltung von Verfügbarkeit und Datensicherheit noch ausreichend sind, um die neuen Anforderungen gut leisten zu können.

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Big Data – Welche Vorteile haben Unternehmen?

Big Data Vorteil UnternehmenEines der „Buzzwords“ schlechthin in letzter Zeit ist „Big Data“. Gerade im Bereich der IT-Branche entstehen immense Datenvolumen. Eben diese Daten werden allgmein als „Big Data“ bezeichnet. Da mittlerweile in jeglichen Bereichen des Alltags Daten generiert und gespeichert werden, liegen diese jeoch oftmals unstrukturiert vor. Um mit mit diesen immensen Datenvolumina vernünftig arbeiten zu können und diese bestmöglich gewinnbringend für ein Unternehmen einsetzen zu können, müssen diese systematisiert und entsprechend verarbeitet werden. Hierbei helfen verschiedene Datenbanken als auch Softwaresysteme.

Big Data bedarf jedoch einer zusätzlichen Optimierung. Bei der Verarbeitung der immensen Datenströme werden jedoch durh herkömmliche Datenmanagementsysteme und Datenbanken zusätzliche Probleme geschaffen. Gerade die Speicherung als auch die Erfassung sowohl auch bei der Analyse großer Datenmengen verursacht immense Probleme, die mit unangenehmen Konsequenzen und mit Problemen für das jeweilige Unternehmen verbunden sind. Damit große Datenvolumen entsprechend und angemessen verarbeitet werden können, müssen die Daten visualisiert werden. Auch hier erweisen sich bekannte Tools in der Praxis als unzulänglich.

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Automatisiertes Dokumentenmanagement in deutschen Unternehmen: wohin geht die Reise?

Umfrage Print- und DatenmanagementIm Fokus einer aktuellen IDC-Studie¹ stand das Print- und Dokumentenmanagement von Unternehmen in Deutschland unter folgender Fragestellung: Welche Trends und Vorgehensweisen sind erkennbar und wie sehen die Planungen und Investitionen für die kommenden Jahre aus? Befragt wurden IT- und Business-Entscheider aus 220 Unternehmen mit mindestens 200 Mitarbeitern.

Fachabteilungen benötigen Unterstützung beim Umgang mit Dokumenten und Informationen

Bei 47% der befragten Entscheider aus den Fachabteilungen stand der Wunsch nach dem Schutz geschäftskritischer Informationen an oberster Stelle, dicht gefolgt von der Optimierung und besseren Unterstützung ihrer dokumentenintensiven Geschäftsprozesse (45%). Diese wichtigsten Anforderungen gilt es seitens der IT zu lösen. Für die IT-Verantwortlichen stand neben der IT-Sicherheit (69%) vor allem die Senkung der IT-Kosten (47%) im Fokus. Im Vergleich zur IDC-Vorgängerstudie aus dem Jahr 2012 zeigte sich, dass die Verbesserung dokumentenintensiver Prozesse deutlich stärker in das Bewusstsein der Verantwortlichen gerückt ist – dies gilt sowohl für die IT- als auch für die Fachabteilungen.

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Big Data im Marketing – Chancen und Möglichkeiten

Big Data im MarketingZahlreiche Untersuchungen zeigen auf, dass Unternehmen, die ihre Zielbestimmungen auf Basis von Fakten, Daten und direkt darauf aufbauenden Analyse-Werkzeugen begründen, sich besser im Markt behaupten können, als Unternehmen, die eher situativ arbeiten oder sich auf früher bewährte Grundsätze verlassen. Relevant für diese Trendumkehr ist auch das Buzzword „Big Data“, das gegenwärtig die Diskussion im Medien- und Marketing-Bereich zu bestimmen scheint. Da immer mehr Daten über die Kunden und Ansprechpartner anfallen und somit immer mehr komplexe Auswertungsalgorithmen möglich werden, stellen sich diejenigen Unternehmen zukunftsfähig auf, die hier Big Data nutzen, um zu neuen und besseren Strategien zu kommen.

Notwendigkeit für neue oder verbesserte technischer Hilfsmittel bei Big Data

Wer die Motivation und das Verhalten seiner Kunden und Interessenten quantifiziert und punktgenau bestimmen kann, der kann besser auf deren Bedürfnisse eingehen und sichert sich so mittels Big Data langfristig den Geschäftserfolg. Doch ohne neue technische Hilfsmittel oder verbesserte Auswertungsalgorithmen ist dies nicht leistbar, insbesondere wenn man das unternehmerische Handeln in Echtzeit durch die Ergebnisse von Big Data verbessern möchte. Die umfangreichen Datenbestände, die aus den Online-Kauf- und Bestellvorgängen resultieren, müssen intelligent ausgewertet werden, damit aus den unverbundenen Daten Sichtweisen auf das tatsächliche Verhalten der Kontaktpersonen abgeleitet werden können.

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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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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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IntraFind baut Schulungsprogramm für Unternehmen aus

IntraFind bietet Schulungen zu Enterprise Search und TextanalyseIntraFind startet ein umfassendes Ausbildungskonzept im Bereich Open Source-Suchtechnologien und Textanalyse. Erfahrene IntraFind Projektleiter und Entwickler vermitteln den Teilnehmern kompaktes, praxisnahes Wissen – eine wichtige Grundlage zur Auswahl der passenden Enterprise Search-Lösung sowie zu deren Implementierung und Betrieb.
Ziel der Schulungsinitiative ist es, Unternehmen eine Plattform anzubieten, um eigenes Wissen aufzubauen und einen höheren Nutzen aus dieser Zukunftstechnologie zu gewinnen.

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http://www.intrafind.de/de/news/intrafind-baut-schulungsprogramm-fuer-unternehmen-aus

Enterprise Search – kompliziert, zeitaufwendig, teuer?

Enterprise Search - Gesucht. Gefunden. IntraFind.

Enterprise Search – Die richtige Information, zum richtigen Zeitpunkt.

Warum bewerten Unternehmen die Integration einer Enterprise Search-Lösung oftmals als kompliziert, zeitaufwendig und teuer? Sicherlich gibt es unter den Herstellern und Integratoren von Enterprise Search-Lösungen schwarze Schafe, die ihren Kunden den ein oder anderen überflüssigen Personentag an Dienstleistung in Rechnung stellen oder ein Projekt unnötig komplex gestalten. Doch Enterprise Search auf derartige Erfahrungen zu reduzieren, wäre fatal. Und so betrachten wir heute den Eingangssatz etwas genauer.

Die Integration einer Enterprise Search-Lösung ist kompliziert

Zugegebenermaßen, die Einführung einer Enterprise Search-Lösung sollte gut durchdacht und sorgfältig geplant werden. Fragen wie „Welche Datenquellen sollen an die Suche angebunden werden, welche Datenmengen haben wir jetzt und in fünf Jahren, wer wird die Suche später nutzen, wonach suchen meine Kunden – sprich Anwender und welche Rechte- und Rollenkonzepte regeln den Datenzugriff?“ müssen bereits vor Projektbeginn geklärt sein. Wichtig ist es, die Erwartungshaltung aller involvierten Zielgruppen an die neue Lösung in Form eines Anforderungskatalogs zu spezifizieren und kritisch auf die realistische Umsetzbarkeit und Notwendigkeit hin zu überprüfen. Aus unserer Erfahrung bestehen die beteiligten Parteien aus den Investitionsentscheidern, den Fachabteilungen, aber vor allem auch aus der IT-Abteilung. Die Ansprüche an eine solche Lösung sind bei jeder dieser Zielgruppen sehr unterschiedlich:

  • Investitionsentscheider: Interessant sind hier weniger die Funktionalitäten als die Frage der TCO (Total Cost of Ownership) – mittel- und langfristig.
  • Fachabteilungen: Der Fokus liegt auf den Funktionalitäten, der Handhabung und noch mehr auf der Qualität der Ergebnisse.
  • IT-Abteilung: Wie schnell und unkompliziert und mit wie wenig Administrationsaufwand lässt sich die Lösung integrieren und langfristig betreiben.

Konnektoren – ein notwendiges Übel? Mitnichten. Gute Konnektoren sorgen für eine reibungslose Anbindung der unterschiedlichsten Datenquellen, so dass diese im zweiten Schritt indiziert und die Informationen daraus überhaupt erst gesucht werden können. Doch wie sehen Konnektoren für komplexe Datensysteme wie bspw. CRM- oder PLM-Systeme aus? IntraFind nutzt für derartige Applikationen den smarten XML-Konnektor. Definiert wird einmal ein Export-File mit den entsprechenden Profilfeldern einer Datenbank. Im Anschluss wird das XML-File auf dem Filesystem gespeichert, indiziert und danach automatisch gelöscht. Smart ist der XML-Konnektor auch deshalb, weil die Erzeugung eines definierten XML-Formats, z.B.beim nächsten Release des PLM-Systems, deutlich einfacher ist als die Anpassung eines aufwendig programmierten Konnektors.

In der Praxis bewähren sich Vorgehensweisen nach dem Motto „groß denken, klein anfangen“: auch eine Suchlösung, an die nur wenige Datenquellen angebunden sind, kann einen großen Mehrwert für die Anwender bedeuten – und nach einer erfolgreichen Einführung und der Akzeptanz durch die Anwender Schritt für Schritt um weitere Datenquellen erweitert werden. Hier wurde bereits ein weiterer essenzieller Punkt angesprochen: die Anwender. Erfahrene Projektleiter bestätigen immer wieder: holen Sie frühzeitig Ihre Anwender an Bord und gehen Sie gezielt auf ihre Bedürfnisse ein.

Die Konzeption einer Enterprise Search-Lösung ist zeitaufwendig

Glaubt man einigen Enterprise Search-Herstellern, so klingen deren Produkte beworben auf Webseiten oft wie ein Geschenk, welches man mit Schleifchen erhält, auspackt und sofort per Plug & Play benutzen kann. Doch wie sieht die Realität aus? Beschränkt man die Anwendung auf eine einfache, nicht rechte- und rollenbasierte Lösung (bspw. eine Konzernwebseite), so mag das vielleicht sogar richtig sein. Doch bezieht man z.B. unterschiedlich komplexe Datenquellen mit personenbezogenen Rechte- und Rollenkonzepten in die Betrachtung mit ein, bewegt man sich weit weg von Plug & Play und es beginnt das schaurige Spiel des Verbiegens eines monolithischen Systems.

Daher empfehlen wir vor der Umsetzung eines Enterprise Search-Projektes eine genaue Planung und Konzeption mit der Evaluierung Ihrer spezifischen Ansprüche an eine Suche. Ein guter Geschäftspartner wird Sie dabei professionell begleiten und mit Ihnen gemeinsam eine Projektplanung aufbauen. Eine vorausschauende Projektplanung bedeutet wertvolle Zeitersparnis: es lohnt sich, zu Beginn mehr Zeit in ein ausbaufähiges Enterprise Search-Gesamtkonzept zu investieren, als später an einer bereits implementierten Lösung zu verzweifeln, die künftigen Anforderungen (z.B. mehr Datenvolumen / Datenquellen / Standorte / Sprachen) nicht gewachsen ist – Stichwort: Skalierbarkeit der Lösung!

Der Kauf einer Enterprise Search-Lösung ist teuer

Auch diese Aussage ist irreführend. Teuer wird eine Enterprise Search-Lösung nur dann, wenn beispielsweise zur Anbindung jeder Datenquelle ein individueller Konnektor verwendet und im schlimmsten Fall neu entwickelt werden muss. Generische Lösungen wie der Einsatz eines Standard-XML-Konnektors sorgen für eine deutliche Minimierung der Projektkosten und sind zudem deutlich flexibler und funktionaler als eine direkte Anbindung der einzelnen Datenquellen an die Enterprise Search-Lösung.