Bei Cognitive Search und Knowledge Discovery Lösungen handelt es sich um Technologien, die die Suche nach Informationen und die Erhebung von Wissen auf eine neue Ebene heben.

 

Extrahierung wertvoller Informationen

Durch semantische Analysen interpretiert Mindbreeze InSpire sowohl strukturierte und unstrukturierte Daten aus den unterschiedlichen Datenquellen wie Dateisystemen, Datenbanken, Streams, APIs und Apps und verarbeitet sie.

Dabei fokussiert sich Cognitive Search auf die wertvollen Daten und bietet diese anschließend proaktiv und im richtigen Zusammenhang (kontextbezogen) an.


Extrahierung wertvoller Informationen

Verwendung kontextbezogener Informationen

Kontextbezogene Informationen

Die Aufbereitung der Daten erfolgt situationsspezifisch, sodass die Mitarbeiter, entsprechend ihrer Rolle, eine unterschiedliche Sicht auf das Unternehmenswissen erhalten. Dabei wird sowohl die Bereitstellung als auch die Darstellung der Ergebnisse subjektiv adaptiert und für jeden Anwender basierend auf Parametern wie z. B. vergangene Suchabfragen, individuell entsprechende Ergebnisse aufbereitet.

Humanized Big Data:
Qualitative anstatt quantitative Aussagen

Die Daten werden so übersichtlich aufbereitet, damit jeder Mitarbeiter (auch Nicht-Data Scientists) klare Antworten aus den Big Data-Analysen ablesen und diese als Entscheidungsgrundlage nutzen können – Stichwort "Actionable Insights" (verwertbare Erkenntnisse). Dafür ist ein zunehmend höherer qualitativer als quantitativer Ansatz und einen hoher Grad an Visualisierung der Daten nötig.

Customer View NLP Natural Language Processing
360 Grad Fachbereiche

 

Schnelle und reibungsfreie Interaktion durch eine 360-Grad-Sicht

Unterschiedliche Softwareanwendungen und umfangreiche Projekte führen oft dazu, dass die Daten im Unternehmen auch in unterschiedlichen Anwendungen abgelegt werden.

Damit der Mitarbeiter rasch einen Überblick zu Kunden/Projekte/.. erhält ist es wichtig alle relevanten Daten zusammenzuführen und diese übersichtlich darzustellen (360-Grad-Sicht) .

Selbstlernendes System

Durch Machine Learning verfeinert und optimiert Mindbreeze InSpire die Suchergebnisse ständig. Es lernt durch permanente Analyse beispielsweise indem Suchabfragen und Klicks der Benutzer aufzeichnet und semantische Zusammenhänge erkannt werden, um somit die Relevanz der Suchergebnisse richtig einschätzen zu können.

Selbstlernendes System - Zyklus Mindbreeze
Natural Language Processing

Deep Content Analytics mit NLP und Machine Learning Technologie

Mindbreeze bietet durch Korpus basiertes Natural Language Processing (NLP) vollkommene Sprachunabhängigkeit. In Kombination mit Sprachpaketen, statistischen Verfahren sowie Machine Learning Technologien werden unstrukturierte Daten semantisch analysiert und somit für die Suche aufbereitet.

Mindbreeze InSpire ermöglicht somit eine umfangreichere Interpretation als simples Keyword matching und kann semantische Zusammenhänge verstehen, welche ausschlaggebend für gute Suchresultate sind.