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Auf diese fünf Punkte kommt es bei der Auswahl einer Enterprise-Search-Lösung an

Mit der richtigen Enterprise-Search-Lösung für die unternehmensweite Suche können Mitarbeiter schnell an relevante Informationen gelangen. Der Spezialist für Enterprise und Cognitive Search IntraFind erläutert, worauf bei der Auswahl einer solchen Lösung zu achten ist.

Auf diese fünf Punkte kommt es bei einer Enterprise-Search-Lösung an

Die Menge an verfügbaren Informationen in Unternehmen in Form von Daten, Dokumenten und beliebigen Texten steigt ständig an. Eine Enterprise-Search-Lösung – eine spezielle Software für die unternehmensweite Suche – kann Mitarbeiter durch diesen wachsenden Datendschungel schnell und zielgerichtet zu den relevanten Informationen führen. Dazu muss sie nach Ansicht von IntraFind aber einige zentrale Voraussetzungen erfüllen:

1. Moderner Technologiestack

Die Lösung sollte über ein umfassendes Repertoire moderner Technologien verfügen. Dazu zählen grundlegende Methoden wie eine beliebig skalierbare Volltextsuche, aber auch High-End-Verfahren der Künstlichen Intelligenz wie Machine Learning, fortgeschrittene Textverständnis-Verfahren oder Graphdatenbanken. Dann ist sie in der Lage, natürlichsprachliche Suchanfragen zu verstehen, Eigennamen zu erkennen, Relationen zwischen diesen Entitäten zu extrahieren, Content intelligent zu verlinken und Zusammenhänge durch Knowledge-Graphen aufzuzeigen.

Sie kann die Nutzer mit automatisch generierten korrelierenden Begriffen durch ihre Rechercheprozesse führen und proaktiv agieren – indem sie etwa einen Benutzer über neue Informationen zu seinen definierten Interessengebieten informiert oder aus bereits erfolgten Anfragen anderer Anwender aus der selben Abteilung oder dem selben Fachbereich Empfehlungen ableitet.

2. Breites Konnektorenset

Bringt die Enterprise-Search-Lösung eine große Auswahl an Standard-Konnektoren mit, lassen sich die erforderlichen Datenquellen unkompliziert anbinden und indexieren. Diese Konnektoren sollten cloudbasierte Filesharing-Dienste, Datei-, Datenbank-, E-Mail-, Content-Management- und ERP-Systeme ebenso abdecken wie Wikis, Kollaborations-Plattformen und Unternehmensportale. Aber auch externe Inhalte wie Norm-, Fachliteratur- oder Patentdatenbanken. Dabei darf es keine Rolle spielen, ob sich diese Quellen auf den eigenen Servern, in der Cloud oder im DeepWeb befinden und ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Datenbestände handelt.

3. Leistungsfähiges Rechtemanagement

Nicht jeder Benutzer darf und soll sämtliche Informationen sehen, die im Unternehmen vorhanden sind und die zu seiner Suchanfrage passen. Die rechtegeprüfte Suche muss als zentrales Paradigma gelten. Deshalb sollte eine Enterprise-Search-Lösung ein leistungsfähiges Rechte- und Rollenmanagement vorweisen können. Werden die Rechte von der Indexierung über die Suche bis hin zur Darstellung in der Oberfläche durchgängig berücksichtigt, ist sichergestellt, dass alle Anwender in ihren Trefferlisten nur die Daten angezeigt bekommen, für die sie auch eine Berechtigung besitzen.

4. Umfassende Integrationsmöglichkeiten

Die Enterprise-Search-Lösung sollte zudem spezielle Funktionen und Schnittstellen mitbringen, die es erlauben, die Suche oder Komponenten davon unkompliziert und schnell in vorhandene Anwendungen einzubinden. Seien es Kollaborations-Plattformen, E-Mail-Systeme, Wikis oder das Intranet. Einsatzfertige Plug-ins beispielsweise für SharePoint, Confluence oder Outlook geben Anwendern die Freiheit, selbst zu bestimmen, von welchen Applikationen sie sich den ganzen Wissenspool erschließen möchten.

5. Individualisierbare Trefferlisten

Unternehmen sollten gezielte Suchen für die individuellen Anforderungen einzelner Mitarbeiter oder Mitarbeitergruppen aufsetzen können. Das lässt sich mit Hilfe von Suchprofilen realisieren. Die Suchen können dann pro Profil durch beliebige Filter-Queries etwa von vornherein auf die wirklich benötigten Datenquellen und Dokumententypen eingeschränkt werden. Die Relevanz und Reihenfolge der Treffer lassen sich nach Kriterien wie Klickhäufigkeit einstellen. Aber auch Alter, Sprache, Herkunft oder Format eines Dokuments können als Relevanz-Parameter verwendet werden.

Franz Kögl, Vorstand bei IntraFind in München:

„Bei der Auswahl einer geeigneten Enterprise-Search-Lösung gilt es nicht nur das System selbst, sondern auch seinen Anbieter genau unter die Lupe nehmen. Natürlich machen die US-amerikanischen Global Player mit ihren bekannten Brands erst einmal Eindruck. Unternehmen sollten sich aber schon die Frage stellen, ob sie nicht vielleicht bei einem mittelständischen deutschen Anbieter besser aufgehoben sind. Einem Anbieter, der Entwicklung und Support aus einer Hand und in der Muttersprache bietet. Der flexibel und schnell auf individuelle Wünsche eingeht, und Konformität mit den europäischen Datenschutzrichtlinien gewährleistet.“

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

Auf diese fünf Punkte kommt es bei der Auswahl einer Enterprise-Search-Lösung an

EAS-MAG-Glossar:

Enterprise Search

Enterprise Search ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zentral und effizient zu durchsuchen. Sie kommt in Unternehmenssoftware zum Einsatz, um Daten aus Datenbanken, Dokumentenmanagementsystemen, E-Mails und weiteren internen oder externen Plattformen zugänglich zu machen. Dabei nutzt Enterprise Search Algorithmen, die auch semantische Suchanfragen verstehen, um präzise und relevante Ergebnisse zu liefern. Sie hilft, Datenflut zu bewältigen, fördert die Effizienz und unterstützt die Entscheidungsfindung, indem sie Informationen strukturiert und schnell zugänglich macht, ähnlich einer Suchmaschine für das gesamte Unternehmen.

Cloud

Cloud bezeichnet die Bereitstellung von Software, Diensten und Daten über das Internet statt lokal auf firmeneigenen Servern. Unternehmen nutzen Cloud-basierte Lösungen, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erhöhen. Anwendungen, wie CRM, ERP oder Buchhaltung, werden über die Cloud gehostet und ermöglichen Mitarbeitern den Zugriff von überall. Die Cloud reduziert die Notwendigkeit für teure IT-Infrastruktur und Wartung, da Anbieter für Sicherheit, Updates und Verfügbarkeit sorgen. Typische Cloud-Modelle umfassen SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) und IaaS (Infrastructure as a Service).

ERP - Enterprise Resource Planning

Im Kontext von Unternehmenssoftware steht ERP (Enterprise Resource Planning) für integrierte Softwarelösungen, die zentrale Geschäftsprozesse eines Unternehmens steuern und optimieren. Ein ERP-System bündelt verschiedene Funktionen wie Finanzen, Personalwesen, Produktion, Beschaffung und Vertrieb in einer einheitlichen Plattform. Dadurch wird der Informationsfluss zwischen Abteilungen verbessert und Daten werden in Echtzeit bereitgestellt, was die Entscheidungsfindung erleichtert. ERP-Systeme reduzieren manuelle Aufgaben, steigern die Effizienz und minimieren Fehler. Sie sind skalierbar und anpassbar, um den spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Branchen gerecht zu werden. Durch die Zentralisierung von Daten bietet ein ERP-System Transparenz und Kontrolle über alle Geschäftsprozesse und unterstützt Unternehmen bei der strategischen Planung und Umsetzung.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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