Bedeutungsbasierte Datenverarbeitung

Wir setzen diese Technologie in unseren IT-Lösungen für Sie ein!

Bedeutungsbasierte Datenverarbeitung (BDV) ist die führende Technologie, wenn es darum geht, endlich Ordnung in unternehmensweite Datenmengen und Informationsflüsse zu bringen. BDV verarbeitet dabei Daten aus beliebigen Quellen in Echtzeit und analysiert, priorisiert und klassifiziert diese vollkommen automatisch. Damit stellt BDV einen großen Schritt Richtung Automatisierung des Wissensmanagements dar und kann kostensparend und gewinnbringend in unzähligen Geschäftsprozessen eingesetzt werden.

Von strukturierten und unstrukturierten Daten

Wissen wird mehr und mehr zum entscheidenden Erfolgsfaktor eines Unternehmens und bestimmt maßgeblich über seine Wettbewerbsstärke und Positionierung am Markt. Ausschlaggebend ist deshalb ein ausgereiftes Wissensmanagement im Unternehmen, wobei die Unterstützung durch Informationstechnologie eine wesentliche Rolle spielt. Wissensmanagement-Systeme können mittlerweile gut mit strukturierten Daten umgehen, haben aber mit unstrukturierten Daten so ihre Schwierigkeiten.

Ganz allgemein betrachtet sind Daten eine kombinierte Folge von Zeichen und als solche kontext- und bedeutungslos. Zu Informationen werden sie erst, wenn sie in einen bestimmten Zusammenhang gerückt werden und einem konkreten Zweck dienen. So enthält die Zeichenfolge "52950" keinen informativen Gehalt. Den bekommt sie erst, wenn man weiß, dass es sich dabei beispielsweise um eine Telefonnummer des Außendienstmitarbeiters im Verkaufsbezirk Süd handelt. Unternehmensdaten wie diese werden heutzutage den Mitarbeitern über leistungsstarke Datenbanken zur Verfügung gestellt. Daten, die in Datenbanken abgelegt werden, bezeichnet man auch als strukturierte Daten. Sie sind maschinell relativ einfach zu verarbeiten und erlauben es den Mitarbeitern, mühelos die gewünschten Informationen herauszulesen.

Bei unstrukturierten Daten handelt es sich demgegenüber um Dokumente, Grafiken, Text, Audio- oder Video-Dateien. Sie wachsen im alltäglichen Geschäftsbetrieb ständig an. Man geht davon aus, dass bereits weit mehr als 50% der Daten im Unternehmen unstrukturiert vorliegen, andere Schätzungen gehen sogar von bis zu 85% aus. Wenn man sich jetzt vor Augen hält, dass der unternehmerische Erfolg in zunehmendem Maße davon abhängt, dass dem richtigen Mitarbeiter zur richtigen Zeit und am richtigen Ort die auf ihn zugeschnittenen relevanten Informationen zugeteilt werden müssen, wird einem sofort das Problem in den Unternehmen bewusst: Zu viele Mitarbeiter sind zu lange damit beschäftigt, die dringend benötigten Informationen aus den unstrukturierten Daten herauszuholen.

Unstrukturierte Daten nehmen ständig zu

Zu dieser betriebswirtschaftlichen Sicht tritt noch eine rechtliche Dimension. Die Rechtsanwälte der Münchner Kanzlei PRW, die das Whitepaper "IT-Compliance - Ausgewählte rechtliche Aspekte zur Relevanz unstrukturierter Daten in Unternehmen" für Fujitsu Siemens Computers verfasst haben, weisen in dem Online-Portal "CIO - IT-Strategie für Manager" auf die rechtlichen Folgen der Flut unstrukturierter Daten hin: So entsteht "das Risiko, dass Informationen, die aufgrund gesetzlicher oder vertraglicher Vorschriften bereitgestellt werden müssen, gar nicht oder nicht fristgemäß zur Verfügung gestellt werden können. Hieraus kann die Anwendbarkeit von Strafvorschriften, Bußgeldern oder Schadensersatzansprüchen resultieren."

Unstrukturierte Daten informationstechnisch in den Griff zu bekommen, wird so zu einer der großen Herausforderungen im Bereich des Wissensmanagements.

Die Technologie, die mitdenkt: Bedeutungsbasierte Datenverarbeitung

Einen großen Schritt in die richtige Richtung ist hier die Bedeutungsbasierte Datenverarbeitung (BDV). BDV besitzt dabei die Fähigkeit, unstrukturierte Daten aufgrund ihrer Bedeutung zu strukturieren. Unternehmensweit eingesetzte Informationstechnologie konnte bisher nur bei strukturierten Daten und Informationen automatisch verfahren. Dazu ein Beispiel: Bestelle ich bei einem Online-Händler mit meinem Account ein Buch, geschehen die Buchung und der Versand automatisch, ohne dass ein Mitarbeiter tätig werden muss. Grund: die Daten können datenbankgestützt verarbeitet werden.

Ziel von BDV ist es nun, auch unstrukturierte Daten automatisch zu verarbeiten und zu strukturieren. BDV wird heute weitgehend mit Enterprise Search, also der unternehmensweiten Suche nach Informationen, in Verbindung gebracht. Enterprise Search wird dabei in den meisten Betrieben über die Suchfunktion durch Eingabe von Schlüsselwörtern realisiert. Was dann meistens kommt, kennen wir: unzählige Ergebnisse, durch die man sich erst durcharbeiten muss, bis man endlich auf die gewünschte Information stößt - wenn überhaupt. Das kostet Zeit und Nerven und ist aus betriebswirtschaftlicher Sicht eine mittlere Katastrophe.

Clustering: BDV gruppiert Dokumente auf Grund ihrer Bedeutung

Hintergrund dieses Ärgernisses: Schlüsselwort-Suchmaschinen (keyword search engines) können die Bedeutung der Information nicht verstehen. Sie wurden einfach nur dazu entwickelt, Dokumente zu finden, in denen das gesuchte Wort vorkommt. Dabei entstehen folgende Probleme: Wörter wie beispielsweise Synonyme, die dasselbe ausdrücken wie das gesuchte Wort, können nicht gefunden werden. Dafür werden aber wiederum Ergebnisse angezeigt, die zwar mit dem eingegebenen Keyword übereinstimmen, aber einem anderen Bedeutungshorizont wie dem gewünschten entspringen. Suche ich etwa nach der Sängerin Madonna, bekomme ich auch Treffer zu dem gleichnamigen Berg (Mount-Madonna) oder der gleichnamigen Heiligen angezeigt.

Über Kategorien bringt BDV Struktur in unstrukturierte Daten

Zugegeben, das Beispiel mag etwas weit hergeholt sein. Gehen wir kurz auf einen realistischen Geschäftsprozess ein. Nehmen wir einmal an, Sie benötigen den letzten Vertragsentwurf mit Ihrem Lieferanten "Schulze". Suchen Sie im Wissenspool Ihres Unternehmens jetzt über die Schlüsselwort-Suche nach "Schulze", dann bekommen Sie womöglich nicht nur alle Dokumente des Lieferanten "Schulze", sondern dazu auch noch alle Ergebnisse des Kunden und des Mitarbeiters "Schulze" angezeigt. Jetzt den letzten Vertragsentwurf mit dem Lieferanten zu finden, wird zur Sisyphusarbeit.

Anders verfährt hier BDV: Weil es in der Lage ist, den Bedeutungskontext, in dem ein Wort vorkommt, mit einzubeziehen, kann es nicht nur die unterschiedlichen Personen auseinanderhalten, sondern auch nach möglichen Dokumentarten wie "Verträgen", "Angeboten" oder "Produktinformationen" differenzieren. So liefert Ihnen BDV als Ergebnis der Suche "Schulze" die Treffer gut aufgeräumt in themenspezifischen Kategorien (diese bedeutungsbasierte Bündelung von Ergebnissen wird gemeinhin als Clustering bezeichnet). Das Auffinden der gewünschten Information wird damit deutlich beschleunigt. BDV ist damit gegenüber der traditionellen Suchmethode eine enorme Optimierung im Bereich Enterprise Search gelungen.

Automatische Informationsverarbeitung deluxe

BDV kann aber noch viel mehr. Es geht über die reine Suchfunktionalität weit hinaus. Generell geht es BDV darum, Arbeiten, die bis jetzt noch manuell ausgeführt werden mussten, vollständig zu automatisieren. Neben dem Sprach- und Texterkennen kommen dabei noch weitere interessante Technologien zum Einsatz. So bietet beispielsweise die Hyperlink-Technologie automatisch Links zu verwandten Themen zu einem Dokument an, an dem man gerade arbeitet. Öffnen Sie zum Beispiel eine Mail, dann bekommen Sie ganz von allein interne oder externe Verknüpfungen zu den Themenbereichen angezeigt, die in der Mail abgehandelt werden.

Eine andere Technologie sind aktive, selbstfüllende Ordner im Dateisystem. Sie sehen im Dateimanager aus wie normale Ordner, füllen sich aber eigenständig mit Inhalt. Richtet man beispielsweise einen Ordner mit dem Namen "Kostenrechnung Projekte" ein, werden dort alle Dokumente des Unternehmens zu diesem Themenbereich automatisch virtuell einsortiert.

Eine weitere interessante Anwendungsmöglichkeit von BDV aus der Geschäftswelt ist folgende: viele Mitarbeiter verwenden viel Zeit auf die Zustellung eingehender E-Mails an die richtige Abteilung. Diese Weiterleitung schafft BDV mit derselben Zuverlässigkeit ganz von allein - und zwar, weil BDV in der Lage ist, nur aufgrund der Bedeutung des Inhalts einer Mail zu erkennen, ob diese für das Rechnungswesen, das Personalressort, den Vertrieb oder die Finanzbuchhaltung bestimmt ist. Betriebswirtschaftlich zahlt sich BDV in diesem Fall besonders aus, besteht doch die Möglichkeit der Rationalisierung und der Personaleinsparung.

BDV wird natürlich niemals eine Trefferquote von 100% der unstrukturierten Daten aufweisen. Doch: BDV ist weitaus zuverlässiger und schneller als ein Mensch, der Technologien wie die Keyword-Suchmaschine einsetzt. BDV ist damit ein machtvolles Tool, um unstrukturierte Daten in den Griff zu bekommen, und im Bereich semantisch orientierter Informationsverarbeitung derzeit state of the art.

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