Mit Big Data zielgerichtet zum Geschäftserfolg

Mitarbeiter erhalten in Unternehmen pro Tag unzählige E-Mails; hinzu kommen Telefonate, Informationsmaterial, Notizen oder Besprechungsunterlagen in digitaler Form und/oder als Papier. Davon wird meist nur ein kleiner Teil, typischerweise weniger als 20%, in strukturierten Ablagesystemen gespeichert. Der Großteil befindet sich unstrukturiert in Dokumenten irgendwo in der Unternehmens-IT oder der Cloud. Um am Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Informationen aus allen Datenquellen in Auswertungen und Recherchen miteinbezogen werden. Software-Werkzeuge können die Analyse und Bereitstellung der gewünschten Informationen übernehmen. Dabei sollte jedoch nicht die Software die Sicht auf die Daten bestimmen, sondern der Anwender.

Was sind relevante Daten?
Jeder Anwender/Bereich definiert „seine“ relevanten Daten anders und benötigt einen anderen Überblick, um die täglichen Arbeiten rasch abwickeln zu können. Diese Daten müssen für jeden Bereich im richtigen Kontext aufbereitet und zur Verfügung gestellt werden. In diesem Zusammenhang spricht man oft von „Kontextualisierung“. Altbekannte statische Trefferlisten sind dabei wenig hilfreich. Zielführender ist es, Suchergebnisse mittels festgelegter Suchalgorithmen zu klassifizieren, gruppieren und entsprechend des Kontexts des Anwenders nach Relevanz zu ordnen, um dabei eine individuelle und maßgeschneiderte Sicht auf die Informationen zu erhalten.

Wie können Unternehmen diesen Anforderungen gerecht werden?
Einen „Data Scientist“ einzustellen könnte ein erster Schritt in die richtige Richtung sein. Also einen Experten auf dem Gebiet der Datenauswertung und –analyse, der nicht „nur“ herausragendes technisches Verständnis besitzt, sondern auch die Geschäftsprozesse im Kern versteht. Er kennt also das Unternehmen, weiß welche Informationen die Fachabteilungen benötigen und beherrscht die Werkzeuge, diese richtig und übersichtlich zur Verfügung zu stellen. Personen mit diesen Fähigkeiten sind rar und vor dem Jonglieren mit riesigen Datenmengen haben viele, oft aus gutem Grund, Respekt.

Zusätzlich haben Unternehmen die Möglichkeit mit geeigneten Enterprise-Search-Lösungen dem Mitarbeiter ein Werkzeug zu liefern, mit dem er sich eigene individuelle Suchanwendungen zur Datenabfrage einrichten kann. Diese muss intuitiv zu bedienen sein, flexibel und integrierbar ins Unternehmen. Das Werkzeug übernimmt nun einen Großteil der Analysearbeit und ermöglicht eine Fokussierung des Anwenders auf die Datenvisualisierung und den wirklichen Informationsbedarf beispielsweise einer Abteilung.

Mindbreeze beispielsweise bietet dafür eine vorkonfigurierte Appliance Mindbreeze InSpire (http://inspire.mindbreeze.com) an. Der Server wird in die IT integriert, die entsprechenden Datenquellen mittels Konnektoren angebunden, eine Vielzahl von Formaten verstanden und semantische Verfahren zur Analyse und Anreicherung angewandt. Mindbreeze liest die Daten aus den angebundenen Quellen aus, erstellt selbständig Querverweise zu zusammengehörigen Inhalten. Es erstellt aus allen Informationen einen Index-Pool. Suchabfragen erfolgen gegen diesen Index, ohne auf die Quelle zurückgreifen zu müssen, dabei wird stets die Wahrung der Benutzerrechte erzwungen. Es werden nur Informationen angezeigt, die der Anwender auch tatsächlich sehen darf.

Für die Erstellung von Suchanwendungen und Dashboards stellt Mindbreeze einen sogenannten Baukasten zur Verfügung. Damit können Mitarbeiter im Unternehmen für Fachbereiche oder für sich selbst eigene maßgeschneiderte Suchanwendungen und Visualisierungen erstellen. Der Baukasten enthält vordefinierte Module beispielsweise wie die Suchergebnisse angezeigt oder welche Sucheinschränkungen zum Verfeinern der Treffer vorgeschlagen werden. Die Suche kann jederzeit adaptiert werden, sollten andere Abfragekriterien benötigt werden. Durch die Flexibilität der Lösungen haben Unternehmen ein einfaches Werkzeug, um rasch und einfach eigene individuelle Suchlösungen zu erstellen.