Unternehmenssuche
und intelligente Empfehlungssysteme

Nutzen Sie die Möglichkeiten des Wissensgraphen eines Unternehmens, um zu finden, was Sie brauchen!


Das Szenario

Ihr Unternehmen verfügt über einen enormen Wissensschatz und weiß kaum, was es weiß. Daten und Informationen werden in Silos aufbewahrt, die Suchfunktionen der Unternehmen sind langsam und liefern schlechte Ergebnisse in einem benutzerunfreundlichen Format. Werfen wir einen Blick auf Mr. Google? Die Suchfunktion von Google basiert auf einem riesigen – dem weltweit größten – Knowledge Graph. Es handelt sich um ein Modell des globalen Wissensbestands, und jede Information im Web ist mit diesem Modell verknüpft. Durch eine Reihe von Mechanismen kann Google Sie identifizieren (z. B. aus welchem Teil der Welt Sie suchen) und Ihnen das Wissen liefern, das Sie suchen. Allerdings kennt Google Ihr Unternehmen nicht und hat keinen Zugriff auf Ihre Unternehmensdaten. Ein Enterprise Knowledge Graph bringt die volle Kraft der Google-Suche in die Unternehmen und bietet durch den vollen Zugriff auf Daten und Nutzerprofile viel mehr Potenzial. Sie kann intelligente Empfehlungen aussprechen, die den Nutzern Wissen vermitteln, das sie noch gar nicht kannten, das aber für ihre Arbeit von großer Bedeutung ist.


Wie machen wir das?

1. Strategie- und Gestaltungsworkshop
Knowledge.city bietet Workshops an, um Ihren Weg zu Wissensgraphen und Lösungen der Künstlichen Intelligenz strategisch zu gestalten. Dies trägt dazu bei, ein gutes Verständnis des Ansatzes und der Wertschöpfung für Ihr Unternehmen zu erlangen.

2. Starter-Kit
In einem konzentrierten, effizienten Prozess von wenigen Wochen führen wir das Konzept der Wissensgraphen in das Unternehmen ein und definieren praxisnahe Anwendungsfälle für Such- und Empfehlungssysteme, die in die Details der betrieblichen Abläufe gehen und ein greifbares, funktionierendes Ergebnis schaffen.
– Das Starter-Kit hilft dabei zu verstehen, wie man aus semantischen Technologien, Wissensgraphen und Lösungen für künstliche Intelligenz einen Mehrwert schafft. Es umfasst bis zu 28 Stunden webbasiertes und f2f-Training.
– Es wird ein Prototyp des Knowledge Graph entwickelt und seine Gültigkeit anhand echter Inhalte von echten Menschen in einem echten Kontext getestet.
– Eine Pilotversion des semantischen Webtools wird implementiert, um das Knowledge Graph zu verwalten und das Empfehlungssystem zu entwickeln.

3. Vollständige Einführung und Wartung
Nach erfolgreichem Prototyping wird das Knowledge Graph weiterentwickelt und für alle NutzerInnen eingeführt. Weitere Anwendungsfälle können auf dem Weg zu einer vollständig implementierten KM- und KI-Strategie entwickelt werden.

Ergebnisse und Nutzen

  • Finden Sie alle Unternehmensdaten so einfach und schnell wie in Google: Ohne Datenmigration analysiert und reichert der Knowledge Graph Ihre Inhalte mit Metadaten an und verknüpft Inhalte mit NutzerInnenprofilen.
  • Finden Sie mehr, als Sie suchen können: Empfehlungssysteme bieten Ihnen Zugang zu dem Wissen, das Sie brauchen, aber noch nicht kennen.
  • Leistung, Kosten, Zufriedenheit: Wenn es leicht ist, das richtige Wissen zu finden, laufen Prozesse schneller ab, die Qualität der Arbeit steigt, und die Menschen genießen das Gefühl, umfassend informiert zu sein und kompetent Entscheidungen zu treffen.

Kontakt

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