Die unternehmensweite Suche hat ausgedient – Es lebe die Insight Engine!

Gartner, ein US-amerikanisches Beratungsunternehmen, hat den Begriff der *Insight Engine* geprägt. Er steht für die nächste Generation von Suchmaschinen und stellt an diese die Anforderung, den Zugang zu Informationen einfacher bzw. in natürlicher Sprache zu gestalten.

Um unsere technischen Ambitionen aussagekräftig bezeichnen zu können, sind wir stets auf der Suche nach Superlativen – aus IT wurde „Virtual Reality”, “Cyberspace”, “World Wide Web” oder “Web 2.0”, die “New Economy” oder “The Next Big Thing”. Teilbereiche firmieren als “Big Data“, „Künstliche Intelligenz“ oder “Internet der Dinge”. Zunehmend verschwimmen die Grenzen, was technisch bereits realisierbar ist und was noch Science Fiction bleibt – was ist „Common Sense“ und was ist „Utopie“!? Dies trifft auch auf Systeme für „unternehmensweite Suche“ zu…

Tomo Lover

Welcome Insight Engine!

Was verbirgt sich dahinter?

Mittlerweile ist es zu wenig, nur ein Dokument in seinen internen Datenquellen zu suchen und zu finden – einen Suchbegriff mit einem Index abzugleichen. Die Enterprise Search wird den modernen Anforderungen an Informationsbeschaffung allein nicht mehr gerecht. Die Suche soll sich meinem Sprachgebrauch anpassen können; sie soll mit mir kommunizieren können; sie soll mir mehr anzeigen, als ich gefragt habe; sie soll sich merken, was ich bisher gefragt habe und dazulernen; etc. Um all diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich Gartner bereits 2017 dazu entschlossen, seine „Magic Quadrant“ – Analyse für Enterprise Search umzubenennen.

Insight Engines – oder wie von Forrester Consulting als „Cognitive Search“ betitelt –  erweitern Suchmaschinen um die Fähigkeit Künstlicher Intelligenz, um einen tieferen Einblick in Daten zu gewähren. Sie beinhalten Methoden, um Daten zu beschreiben, zu entdecken, zu organisieren und zu analysieren. Und um den Angestellten Arbeit abzunehmen, sollen diese Systeme die Informationen im Idealfall schon proaktiv zur Verfügung stellen.

Künstliche Intelligenz

Der wesentliche Unterschied zu klassischen Suchmaschinen besteht in der Fähigkeit, in weitaus größerem Umfang sowohl Daten (für Maschinen) als auch Informationen (für Menschen) bereit zu stellen. Konkret zeichnet sich eine Insight Engine durch folgende Bestandteile Künstlicher Intelligenz aus:

  • Natural Language Processing (Techniken & Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache)
  • Machine Learning (ein künstliches System zur Erkennung von Muster und Gesetzmäßigkeiten)
  • Graphen-Datenbanken (Datenbank-Typ zur Darstellung und Speicherung stark vernetzter Informationen)

Ziel ist eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer auf Basis natürlicher Sprache, die ein tieferes Verständnis der bestehenden Datenbestände zusätzlich erleichtert. Der entscheidende Mehrwert entsteht aber erst, wenn es gelingt, einem identifizierten Kundenbedürfnis die entsprechenden Informationen zuzuordnen. Erst das schafft einen wahren Einblick in vorhandene Daten – und dafür braucht es innovative Insight Engines.

Das Credo lautet: „die richtige Information für die richtige Person zur richtigen Zeit am richtigen Ort!“

Dem neu entwickelten Tool „Tomo know:botic search” gelingt der Brückenschlag zwischen „klassischer Suchmaschine“ und „Erweiterung des Wissens“.

Diese Knowledge Base analysiert heterogene Quellen und bietet eine intuitive Benutzeroberfläche zum einfachen Datenmanagement. Tomo verknüpft durch sinnerfassendes Lesen kundenspezifische Begriffe mit Knowledge Libraries und transformiert so Daten zu Wissen – individuell auf die Bedürfnisse des Mitarbeiters abgestimmt.

Testen Sie die Funktionsweise von Tomo in unserem Campus oder direkt bei Ihnen vor Ort. Schreiben Sie uns dazu eine kurze Nachricht!

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