Digital Workplace: Wie Wissensarbeiter von Enterprise Search profitieren

Wissensarbeiten müssen orts- und zeitunabhängig arbeiten können und überall Zugang zu relevanten Informationen haben. Enterprise Search-Anwendungen brechen Datensilos auf und sind ein wesentlicher Bestandteil des digitalen Arbeitsplatzes. In Verbindung mit Artificial Intelligence unterstützen sie als Cognitive Search den Wissensarbeiter bei der Arbeit und helfen bei der Analyse von Daten.

Der „Digitale Arbeitsplatz“ ist heute in nahezu jeder Firma Standard. Tritt ein neuer Mitarbeiter seinen Job an, wird er selbstverständlich mit Smartphone und Notebook ausgestattet. Auf diesen Geräten sind die wesentlichsten Programme, die er für seine Arbeit benötigt, vorinstalliert, doch die Entscheidung, welchen Internetbrowser er beispielsweise verwendet oder welchen Editor, liegt ganz bei ihm. Was heute selbstverständlich ist, war früher undenkbar: Noch vor einigen Jahren war es nicht gerne gesehen, wenn man den Firmenlaptop auch ab und zu mal privat benutzte, der Besuch von firmenexternen Internetseiten wurde stark reglementiert und auch das Herunterladen von kostenlosen Open Source-Programmen wurde untersagt.  

Heute lassen sich Mitarbeiter ungern vorschreiben, wie sie ihre Arbeit zu erledigen und welche Tools sie dafür zu verwenden haben. Gerade für Wissensarbeiter ist der freie und ungehinderte Zugang zu Informationen wichtig. Sie dürfen bei der Wahl ihrer Tools oder Zugangsquellen nicht eingeschränkt sein.

Digital Workplace sprengt Datensilos

Die neue, digitale Arbeitswelt kommt Wissensarbeitern dabei sehr entgegen, denn sie bewegt sich weg von Datensilos und ermöglicht Mitarbeiter einen besseren und schnelleren Zugang zu Informationen. Statt Einzelkämpferdasein fördert die Digitalisierung die Zusammenarbeit. Längst nutzen Mitarbeiter Social Media-ähnliche Kollaborationsprogramme und tauschen darüber regelmäßig Ergebnisse sowie Projektstatusberichte aus und bewerten beziehungsweise kommentieren diese.
Enterprise Search-Anwendungen sind ein wesentlicher Bestandteil des digitalen Arbeitsplatzes. Sie machen eine datenquellenübergreifende, zentrale Suche möglich und helfen dabei, Informationssilos aufzubrechen. Unternehmenssuchmaschinen profitieren ebenfalls vom technologischen Fortschritt. So sorgen Artificial Intelligence und Machine Learning-Verfahren für neue Möglichkeiten in der Anwendung.   

Cognitive Search durch Artificial Intelligence und Machine Learning

So sind AI-basierte Suchmaschinen in der Lage, natürlichsprachliche Anfragen zu verarbeiten. Der Nutzer braucht nicht einfach bloß ein Keyword einzugeben, sondern kann seine Anfrage in kompletten Fragesätzen stellen. Durch Natural Language Processing (NLP) haben auch Mitarbeiter, die wenig im Thema stecken, die Möglichkeit, die richtige Information zu finden, weil sie intuitiver bei der Recherche vorgehen können.

Machine Learning-Verfahren sorgen auch dafür, dass die Suchmaschine die Relevanz der Treffer individueller ausspielen kann. So „merkt“ die Suchanwendung, wenn Kollegen innerhalb einer Abteilung ein Ergebnis in der Trefferliste besonders häufig angeklickt haben. Bei der nächsten Suchanfrage wird dieses Ergebnis eine höhere Priorität eingeräumt und dem nächsten Kollegen in der Trefferliste weit oben angezeigt. Wissensarbeiter profitieren dadurch von einer schnelleren Vernetzung des Wissens innerhalb ihrer Abteilung.      

Mit Hilfe von Graphdatenbanken können Suchergebnisse auch als semantisches Netz dargestellt werden. Wissensarbeiter erhalten somit einen prägnanten Überblick über Hierarchien oder sonstige Verknüpfungen. Besonders bei der Suche nach einem geeigneten Experten für ein spezielles Fachthema ist das hilfreich.

Knowledge Graph: Mehr Informationen zur Suchanfrage

Durch diese semantischen Verknüpfungen sind Suchmaschinen auch in der Lage, in der Trefferliste zusätzliche Informationen zur Suchanfrage anzuzeigen. In der IT-Fachsprache wird diese Form der Darstellung auch „Knowledge Graph“ genannt.  Wissensarbeiter stoßen dadurch auf neue Erkenntnisse oder werden zu weiteren Recherchearbeiten mit anderen Suchbegriffen animiert, auf die sie vorher möglicherweise nicht gekommen wären.  

Wissensarbeiter müssen stets auf dem neusten Stand sein und den Markt beobachten. Die intelligente Suchanwendung kann deshalb auch prima als Monitoring-Tool eingesetzt werden. Durch regelmäßiges Crawling von externen Datenquellen und Webseiten wird der Nutzer stets über Änderungen informiert – seien es neue Patentanmeldungen oder Gesetzesänderungen. Die Suchmaschine wird auf ein bestimmtes Keyword hin ausgerichtet, auf das sie die Webseite durchsucht. Sobald es eine Änderung im Hinblick auf dieses Keyword gegeben hat, informiert ein Alert den Nutzer.  

Content Analyse durch Entitäten-Erkennung

Ob Produktname, Personenname oder Ortsbezeichnungen – Enterprise Search-Anwendungen sind in der Lage, die wesentlichsten Entitäten im Text zu erkennen. Dadurch können sie auch als intelligente Lesehilfe zur Content Analyse herangezogen werden. Juristen und Wirtschaftsprüfer können sich dadurch enorm viel Zeit sparen, wenn die Software ihnen bereits die wichtigsten Fakten und Klauseln übersichtlich auflistet. Das spart nicht nur Lesezeit, sondern minimiert auch das Risiko, wesentliche Aspekte zu übersehen.  

Auch der Kundensupport kann davon profitieren: So erkennt die Software, ob es sich bei der jeweiligen E-Mail um eine Kündigung oder Produktanfrage handelt und kann diese bereits in die entsprechenden Postfächer vorsortieren, wo sie dann der richtige Ansprechpartner gleich bearbeiten kann.  

Fazit: Enterprise Search als wesentlicher Bestandteil des digitalen Arbeitslatzes

Enterprise Search-Anwendungen helfen dabei, Datensilos zu überwinden und sind deshalb ein wesentlicher Bestandteil des Digital Workplace. Artificial Intelligence und Machine Learning-Verfahren machen zusätzlich neue Use Cases möglich. Durch maßgeschneiderte Trefferlisten und semantischer Suche erhält der Wissensarbeiter die Informationen, die ihm wirklich wichtig sind und lenkt sein Blickfeld darüber hinaus auf weitere Themen, die für seine Recherche von Bedeutung sein könnten.    


Der Autor

Manuel Brunner berät als langjähriger Experte für Enterprise Search- & Content Analytics-Technologien Kunden und Partner bei der Planung, Konzeption und Umsetzung ihrer Projekte. Seit 2008 ist er für IntraFind tätig, anfangs als Leiter Professional Services, seit 2015 als Partner Manager.


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