Digitaler Arbeitsplatz mit Enterprise Search

Optimale Informationsbeschaffung durch Cognitive Search

Mit dem Digitalen Arbeitsplatz bekommen Mitarbeiter unkompliziert Zugang zu allen Anwendungen und Daten, die sie für ihre Arbeit benötigen. Enterprise Search ist ein wesentlicher Aspekt des Digitalen Arbeitsplatzes. Durch hochentwickelte KI-Verfahren sind Enterprise-Search-Lösungen zunehmend in der Lage „mitzudenken“.

  • Mitarbeiter erhalten Informationen schnell, umfassend und rechtegeprüft
  • Unabhängig davon, ob die Daten im Intranet oder anderen Datenquellen des Unternehmens liegen
  • Mitarbeiter können relevante Informationen und Prozesse aus einer Plattform heraus ansteuern – ohne kompliziertes Wechseln zwischen den Programmen
  • Cognitive-Search Systeme verstehen die Absicht hinter einer Suche: Informationen werden gefunden, analysiert und zueinander in Beziehung gesetzt 
  • Künstliche Intelligenz ersetzt den Menschen nicht, sie unterstützt ihn bei seinen Entscheidungen

Hinter der Cognitive-Search-Lösung der IntraFind Software AG steht der iFinder5 elastic.

KI-Technologien für Enterprise Search und Content Analytics

Zur Analyse von großen Datenmengen und insbesondere zur intelligenten Suche kommt die hier dargestellte, von IntraFind selbst entwickelte KI-Suite für die Analyse von Texten und unstrukturierten Informationen zum Einsatz.

Wichtigste Features einer modernen Suche am Arbeitsplatz
  • Natural Language Processing:
    Cognitive-Search-Anwendungen können natürlichsprachliche Suchanfragen verarbeiten. Die Nutzer erhalten passende Ergebnisse zu kompletten Fragesätzen, die mit „wer“, „wie“, „was“, „wo“ oder „wann“ beginnen.
  • Cognitive Recommendations:
    Machine Learning optimiert die Reihenfolge der Suchergebnisse. Der Aufbau der Trefferlisten wird danach ausgerichtet, wie häufig die Kollegen aus derselben Abteilung bestimmte Suchergebnisse angeklickt haben.
  • Themen-Erkennung:
    Machine-Learning-Verfahren ermöglichen eine Tiefenanalyse von Texten und können dadurch Dokumente thematisch erfassen und bewerten. Auf dieser Grundlage lassen sich die Suchmaschinen um beliebige themenbasierte Suchfilter erweitern.
  • Semantische Netze:
    Auf Basis von Graphdatenbanken werden Beziehungen, Verknüpfungen und Hierarchien zu Suchergebnissen präsentiert. Damit lassen sich beispielsweise Experten für bestimmte Themen im Unternehmen leichter finden und in einem Knowledge-Graphen zusätzliche Informationen zur normalen Trefferliste einblenden.
  • Semantische Suche:
    Die Suchmaschine schlägt zu einer Sucheingabe automatisch weitere relevante Ergebnisse und Begriffe vor. Die Nutzer werden dadurch auf Informationen aufmerksam gemacht, an die sie bei ihrer Suche vielleicht noch gar nicht gedacht haben.
  • Entitäten-Erkennung:
    Regelbasierte Verfahren ermöglichen die Identifikation von Entitäten wie Personennamen, Produktbezeichnungen, Orten und sogar von ganzen Textklauseln. Damit lassen sich etwa kritische Stellen von Verträgen gezielt finden.
  • Suchprofile:
    Suchergebnisse können personenbezogen oder nutzergruppenspezifisch ausgegeben werden. Indem sich bestimmte Dokumente oder Dateitypen nach oben pushen lassen, steigt die Relevanz der Ergebnisse innerhalb einer Trefferliste.

Beispiel für einen suchgetriebenen Digitalen Arbeitsplatz

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