Das digitale Universum explodiert. Laut Marktforscher IDC nimmt die digitale Informationsflut pro Jahr um 60 Prozent zu. Angesichts dieser Zahlen sind Unternehmen gezwungen, im Dauernotbetrieb zu fahren, um dem Wildwuchs entgegenzuwirken. Doch klassische Systeme mit zentraler Datenverwaltung greifen hier meist zu kurz. Das gilt besonders dann, wenn ins Kalkül gezogen wird, dass vor allem unstrukturierte Daten stark zunehmen.
Aus diesem Grund gehen immer mehr Unternehmen neue Wege, um den rasch wachsenden Datenbergen Herr zu werden. Die Technologien rund um das Thema Big Data erfüllen genau diesen Zweck. Denn hier geht es im Grunde um nichts anderes, als die im Unternehmen vorhandenen Daten so zu verknüpfen, dass eine Gesamtschau jederzeit möglich ist – egal, wie schnell das Datenwachstum ist, und egal, ob die Ausgangsdaten strukturiert oder unstrukturiert sind.
Eine Technologie, die in den USA bereits auf breiter Basis Fuß gefasst hat und nun auch in Europa langsam in die Gänge kommt, ist Enterprise Search – ein Begriff, der in meinen Augen ein wunderbares Beispiel für kühles Understatement ist. Denn hinter dieser harmlos scheinenden Bezeichnung verbirgt sich wesentlich mehr als ein “simples” Suchfeld fürs Unternehmen. Es geht bei Enterprise Search als Big Data-Technologie darum, angesichts der digitalen Explosion kühlen Kopf zu bewahren und jederzeit in der Lage zu sein, die im Unternehmen vorhandenen Informationen gewinnbringend einzusetzen. Wie das möglich ist, zeigen die folgenden Beispiele aus der Praxis:
Fallbeispiel eins: Monitor.at, ein österreichisches IT-Newsportal speziell für kleine und mittelständische Unternehmen, bietet seinen Lesern derzeit die Inhalte von über 14.000 Artikeln. Die zentrale Herausforderung war es für uns, die gewünschte Information möglichst rasch und auf bequeme Art und Weise zur Verfügung zu stellen. Die Aufgabe klingt banal, ist sie aber nicht. Der Schlüssel zur Lösung ist unsere Information Pairing-Technologie, die gleichsam das gesamte Unternehmenswissen repräsentiert: Dynamische und semantische Suchabfragen erkennen Zusammenhänge zwischen Objekten wie Dokumente, Personen, E-Mails oder Kalendereinträgen und kombinieren diese Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen. Das Resultat: Der Leser erhält einen Gesamtüberblick zu den gesuchten Themen. Außerdem verknüpft das System mittels vordefinierter Suchabfragen die Informationen aus den unterschiedlichsten Bereichen und stellt diese automatisch auf der Startseite und in der Rubrik “Top Thema” dar – ohne dass für den Besucher erkennbar ist, dass hier eine Suche die Ergebnisse liefert und die Seiten befüllt.
Fallbeispiel zwei: Der weltweit agierende Konzern Umdasch Group mit 7.200 Mitarbeitern in 65 Ländern stand vor der Aufgabe, die Informationen, die in drei Datentöpfen abgelegt sind (Microsoft SharePoint 2013, EMC Documentum, Dateisystem) so zusammenzuführen, dass die relevanten Informationen immer und überall abrufbar sind – und das alles in SharePoint eingebettet. Auch hier zeigen sich die Stärken von Enterprise Search: das hohe Maß an Integration und die Fähigkeit, die Informationen über alle Applikations-, Abteilungs- und auch Ländergrenzen hinweg zu verknüpfen. Dazu kommt, dass das System absolut sicher ist: Den Zugriff gewährleistet das System, indem die Rechte direkt von der Datenquelle abgerufen und bei jeder Suchabfrage geprüft werden.
Bei einem aktuellen Testlauf in einem großen Versicherungsunternehmen – Fallbeispiel drei – stellt unsere Enterprise Search-Lösung zudem unter Beweis, dass es keinen wesentlichen Unterschied macht, ob die Daten strukturiert oder unstrukturiert vorliegen. Die Sachbearbeiter erhalten täglich Tausende Mails oder Briefe mit Schadensmeldungen – ein Sammelsurium unstrukturierter Daten. Um die Sache für die Bearbeiter zu erleichtern, extrahiert unsere Lösung alle relevanten Informationen, wie Personen- und Ortsnamen, Kfz-Kennzeichen, Schadenstyp usw. Auf diese Weise werden aus unstrukturierten Daten strukturierte. Und auf Basis dieser Informationen lassen sich die Schadensmeldungen automatisch klassifizieren, womit die Bearbeitung deutlich beschleunigt wird. Nicht zu vergessen: Je länger das System im Einsatz ist, desto besser die Ergebnisse, denn es ist selbstlernend – ein weiteres Highlight von Enterprise Search.
Fallbeispiel vier: Die Wirtschaftskammer Österreich nutzt die Mindbreeze-Suche in ihrem Call Center. Da nicht jeder Call Center-Mitarbeiter Spezialist in den rund 120 Fachorganisationen sein kann, ist es notwendig, alle für eine Anfrage relevanten Informationen möglichst rasch zur Verfügung zu stellen. Hier würde eine Trefferliste, wie sie klassische Suchmaschinen anbieten, nicht weiterhelfen, da die Zeit fehlt, die Ergebnisse im Detail zu sichten. Mit anderen Worten: Hier geht es nicht um Informationen, sondern um die logische Verknüpfung der Informationen in Form von Wissen, das es auf Knopfdruck zu vermitteln gilt.
Im Business-Umfeld sprechen wir in diesem Zusammenhang von einer 360-Grad-Sicht auf den Kunden oder auf ein Produkt. Bei Kundendaten ist es in der Regel so, dass diese oft auf unterschiedlichen Plattformen und verschiedenen Formaten gespeichert sind. Mit nur einer einzigen Suchabfrage erhält der Mitarbeiter alle Informationen, die intelligent verknüpft eine Gesamtsicht erlauben. Auf diese Weise lassen sich die Service-Qualität und damit die Kundenzufriedenheit deutlich erhöhen.
Die Möglichkeiten von Enterprise Search stoßen damit noch lange nicht an ihre Grenzen. Beispielsweise im Gesundheitswesen: Auch hier kann die Technologie in guter Big Data-Manier neues Wissen generieren. Denn dank des semantischen Unterbaues erkennt das System beispielsweise in der Diagnostik Muster, die zuvor nicht oder nur sehr erfahrenen Ärzten bekannt waren.
Um es nochmals auf den Punkt zu bringen: Wer bei Enterprise Search von einem Suchfeld und einer Ergebnisliste spricht, hat den Kern der Sache nicht verstanden. Enterprise Search, ein Understatement par excellence, ist nichts anderes als die Kunst, vorhandenes Wissen optimal zu verwalten und daraus neues Wissen zu schaffen.
