INTERGATOR SMART SEARCH | Die KI-basierte Enterprise Search-Lösung für den schnellen, sicheren und anwendungsübergreifenden Informationszugriff
Das digitale Informationszeitalter ist gekennzeichnet durch einen stetig wachsenden Strom an Daten, deren Bewertung und Einordnung zunehmend schwerer fällt und den Nutzer hilflos vor einem Berg unterschiedlichster digitaler Artefakte zurück lässt. Die sprichwörtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen fordert uns heute in beinahe allen Lebensbereichen heraus. Wie können wir effizient Relevantes von Irrelevantem unterscheiden und schnell die gewünschten Informationen finden? Eine Suche innerhalb von Unternehmensdaten (die außerhalb der Reichweite einer Onlinesuche liegen) ist vergleichsweise neu und rückt allmählich immer mehr in den Fokus von Organisationen, deren Datenbestände immer umfangreicher und unübersichtlicher werden. Auch wenn Suchtechnologien immer raffinierter werden und immer mehr Systeme an eine Suche angeknüpft werden können, stehen Nutzer häufig vor dem Dilemma, nicht zu wissen, wie man eine konkrete Anfrage so formuliert, dass ein zufriedenstellendes Resultat ausgegeben wird. Unklare Suchbegriffe, Mehrdeutigkeiten oder eine generelle Unkenntnis des Datenbestandes erschweren effiziente Recherchen.
Künstliche Intelligenz kann einen großen Beitrag bei der Verbesserung der Suche leisten. Dabei reicht das Spektrum von der systematischen und explorativen Recherche in unbekannten Strukturen, über die automatische Klassifikation von Inhalten bis hin zum Erkennen von Sinnzusammenhängen.
Die INTERGATOR SMART SEARCH ist eine Enterprise Search auf Basis neuronaler Netze, welche die Vorteile einer klassischen Unternehmenssuche mit modernen Ansätzen des maschinellen Lernens verbindet. Anders als bei anderen Suchlösungen, werden Inhaltsobjekte und die ihnen zugeordneten Metadaten nicht nur in einem Index gespeichert, sondern über ein neuronales Netz in einem Modell in einem multi-dimensionalen Vektorraum abgebildet. Dabei erhält jedes Inhaltsobjekt (Dokumente, Datensätze, Bilder etc.) eine individuelle Ausrichtung anhand vom System automatisch extrahierter Eigenschaften (Begriffe, Metadaten, etc.) und kann über seine Position und Richtung mit anderen oder ähnlichen Objekten verglichen werden. Dieser neue Ansatz hat entscheidende Vorteile. Zum einen können auf diese Weise Inhalte mit Suchbegriffen gefunden werden, die in diesen Inhalten gar nicht enthalten sind. Zum anderen können über eine einzigartige grafische Kontext-Map mehrdeutige Suchbegriffe im Zusammenhang mit alternativen Begriffen in Kombination mit Inhaltsobjekten visualisiert werden.
Zielgruppe
Der Vortrag richtet sich an Geschäftsführer, Wissensmanager, Prozessmanager, IT Leiter und sonstige Bereichs-/ Abteilungsleiter, Projektmanager und Mitarbeiter, welche die Suche nach Informationen effizient und effektiver gestalten möchten.