2000/12 | Fachbeitrag | Wissensnetze

Wissensnetze als Langzeitgedächtnis

von Thomas Kamps

 

Von Thomas

Kamps

 

Inhaltsübersicht:

 

 

 

 

Wissensmanagement

ist derzeit Megathema. Nach einer Studie von Merrill Lynch wird

der Markt von Enterprise Information Portals (EIP) von 5,8 Milliarden

Dollar in 1999 auf 14,9 Milliarden Dollar im Jahre 2002 ansteigen.

Die Zeichen der Zeit werden von Entscheidern insofern erkannt, als

Wissen im Begriff ist, mit ihrer Hilfe zu einer eigenen Produktivkraft

zu werden. Die Geschwindigkeit ist so atemberaubend, dass die gerade

eben gepriesenen EIP schon von so genannten EKP (Enterprise Knowledge

Portals) überholt werden.

 

 


Alle reden von Wissensmanagement – aber was

ist Wissen?

 

 

Ein Problem,

welches sicherlich zu einem guten Teil der Dynamik des E-Business

geschuldet ist, besteht darin, dass es für Verantwortliche

nicht leicht ist, Wissen von Wissen zu unterscheiden; denn der Begriff

verschwimmt zunehmend zu einem undefinierbaren Etwas im Meer der

tagtäglichen Veröffentlichungen und Verlautbarungen. Mal

sind Dokumente in Text- oder Multimedia-Datenbanken gemeint, ein

anderes Mal handelt es sich um Fakten, die in konventionellen, feldbasierten

Speichermedien aufbewahrt werden. Bisweilen werden damit nicht gespeicherte

Inhalte von E-Mails oder sogar von verbalen Konversationen referenziert.

Man bedenke, dass es in letzterem Fall nicht einmal ein irgendwie

geartetes elektronisches Dokument gibt, welches den Inhalt transportieren

könnte. In den meisten Fällen ist jedoch intuitiv klar,

dass Wissen die Essenz dessen meint, worauf die Inhalte der Dokumente

bzw. Konversationen im Kern reduziert werden können.

 

 

 

Für effizientes

Wissensmanagement liegt es nun nahe, den Begriff des Wissens formaler

zu fassen; denn das ist die einzige Möglichkeit, Wissen maschinell

zu kontrollieren und operationalisierbar zu machen. Es ist auch

die entscheidende Voraussetzung für ein funktionierendes Unternehmensgedächtnis.

Dieses soll gewährleisten, dass externalisierte Mitarbeiterkompetenz

aufgefangen und somit langfristig für das Unternehmen gesichert

wird.

 

 

Um Wissen formal

fassen zu können, wurden in der Literatur die unterschiedlichsten

Repräsentationen untersucht, von Propositionen, wie sie im

Rahmen der KI-Forschung vorgeschlagen wurden, über mathematische

Modelle ausgedrückt als Prologregeln oder Begriffsverbände

bis hin zu Wissensnetzen.

 

 

 

 

Letztere haben den

Vorteil, dass sie sehr effizient handhabbar und mit geeigneten Werkzeugen

pflegbar sind. Dies ist entscheidend; denn wenn Wissen zum erfolgsentscheidenden

Faktor eines Unternehmens wird, dann muss es von den Verantwortlichen

im Unternehmen entsprechend seiner Wichtigkeit gehegt und gepflegt werden

können. Bis zu welchem Grad dies bei Anbietern von Wissensmanagement-Systemen

möglich ist, wird zu einem wichtigen Auswahlkriterium für solche

Systeme.

 

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Ein Wissensnetz ist ein Langzeitgedächtnis

 

 

Unter einem

Wissensnetz kann man sich eine Art Langzeitgedächtnis vorstellen,

dessen Grundeinheit ein Begriff ist, der mit anderen Begriffen über

semantische Beziehungen in Relation steht. Ein Wissensnetz besteht

in der Regel aus einer Vielzahl solcher Beziehungen. Je nachdem,

um welche Sorte von Wissen es sich handelt, kann ein solches Netz

aus Tausenden oder sogar Hunderttausenden von Begriffen samt Beziehungen

bestehen. Ein Beispiel liefert das unten abgebildete Teilnetz zum

Thema "Europäische Union".

 

 

 

 

kamps1 picture

Teilnetz

zum Thema "Europäische Union"

 

 

Es verdeutlicht,

wie abstrakte Begriffe über verschiedene Relationen miteinander

in Beziehung stehen, etwa dass die EU eine internationale Organisation

ist oder dass die EU eine Kommission hat, deren Sitz sich in Brüssel

befindet. Darüber hinaus kann man erkennen, dass die EU als

internationale Organisation über Mitglieder verfügt, die

selbst souveräne Staaten sind, welche wiederum jeweils durch

einen Regierungschef vertreten werden.

 

 

Die aufgeführte

Liste von Beziehungen kann beliebig fortgesetzt werden, etwa dadurch,

dass Personen im Allgemeinen biografische Daten (möglicherweise

auch eine textuell verfasste Biographie) besitzen oder dass demografische

Angaben wie Bevölkerungsentwicklung, Regierungsform, Fl&eml;che,

Arbeitslosigkeit, charakteristische Attribute von Staaten usw. direkt

mit multimedialen Inhalten wie Kartenmaterial, Filmen etc. gekoppelt

sind.

 

 

 

 

Natürlich ist

das digitale Gedächtnis verhältnismäßig mechanisch.

Interessant ist nichtsdestotrotz, dass menschliche Erkennensprozesse recht

effizient simulierbar werden und so der Mechanik ein gewisses Maß

an Intelligenz eingehaucht werden kann. Hierzu ein Beispiel: Jeder einschlägig

gebildete Mensch, dem zwei Dokumente ähnlichen Inhalts vorgelegt

werden, kann diese ûhnlichkeit nach erstem Lesen recht unmittelbar feststellen,

auch wenn in den Formulierungen unterschiedliches Vokabular verwendet

wird. Dies ist erklärbar aus der Tatsache, dass der Mensch die relevanten

Begrifflichkeiten gelernt und diese aus seinem Langzeitgedächtnis

effizient abrufen, miteinander in Beziehung setzen und darum vergleichen

kann. Letzeres ist die Grundvoraussetzung des Verstehens überhaupt.

Die maschinisierte Form des Langzeitgedächtnisses, gestützt

auf Wissensnetze, steht in direkter Analogie zu diesem Verstehensprozess

und dient daher als exzellente Approximation des realen Gedächtnisses.

Darüber hinaus ist die computergestützte Version natürlich

extrem effizient darin, sehr große Wissensmengen nutzbar zu machen.

 

 

 

 

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Ein Wissensnetz dient als vernetzter Index von Inhalten

 

 

Ein entscheidender

praktischer Nutzen bezogen auf Wissensnetze liegt darin, dass Wissensstrukturen

abgesehen von Quantität und Granularität des Wissens sehr

gut geeignet sind, beliebige Dokumente inhaltlich zu erschließen.

Damit dies wirkungsvoll gelingt, muss die Menge an heterogenen multimedialen

Informationen, wie sie im letzten Abschnitt beschrieben wurde, fassbar

werden. Diese Medienunabhängigkeit und ?integrierbarkeit ist

einer der zentralen Unterschiede zu klassischen, homogenen Datenbankkonzepten.

Wissensnetze fungieren als vernetzte Metainformation und stellen

nicht die Information selbst dar. Die Metaebene erlaubt potenziell

die wissensmäßige Erschließung beliebiger Inhalte.

 

 

Letzteres kann

sogar automatisch geschehen: Die Dokumente werden mit Hilfe geeigneter

Parser gelesen und mit dem Wissensnetz verglichen. Während

dieses Prozesses werden den Dokumenten Indexbegriffe zugeordnet,

die Elemente des Wissensnetzes sind. Darüber wird ein Zusammenhang

zwischen ihnen hergestellt, der die Bedeutung des Dokuments ausmacht.

Auf diese Weise können Dokumente auf semantischer Ebene verglichen

werden. Dies wird noch verstärkt, wenn im Wissensnetz die Begriffsebene

und die Benennungsebene unterschieden sind; denn in diesem Fall

können die Dokumente sprachunabhängig erschlossen werden.

Ein Beispiel: China ist ein abstrakter Begriff, der ein großes

Land in Ostasien bezeichnet, während "China", "Das Reich der

Mitte", "Chine" Benennungen dieses Begriffs in unterschiedlichen

Sprachen repräsentieren.

 

 

 

Die Trennung

von Begriff und Benennung ist auch Voraussetzung für das Finden

relevanter Dokumente – und zwar sprachunabhängig. Auf

Basis einer solchen Technologie können effiziente semantische

Matching-Verfahren implementiert werden, welche präzise Ergebnisse

in Bezug auf Precision und Recall des Retrieval-Prozesses gestatten.

Damit kommen wir einer tatsächlich intelligenten Suche schon

wesentlich näher, zumindest für kontrollierte Wissensportale.

Aber auch die Suche im unkontrollierten Meer der Internet-Inhalte

wird sich signifikant verbessern, weil öffentliche Suchmaschinen

ohne explizites Zutun des Nutzers effizient mit kontrolliertem Wissen

beschickt werden können und darum im Rahmen ihrer Möglichkeiten

bessere Ergebnisse liefern.

 

 

 

kamps2 picture

 

Indizierte

Dokumente zum Thema "Europäische Union"

 

 

 


Wissensqualität sichern heißt redaktionell arbeiten

 

 

Wenn der Aufbau

von Wissen ausschlaggebend für den Unternehmenserfolg ist,

muss dies von dem Unternehmen auch kontrolliert werden. Dies ist

entscheidend im Hinblick auf verschiedene Gesichtspunkte:

 

 

 

  • Konkurrenzvorteile durch Kontrolle:
    Das repräsentierte Wissen existiert nur beim Unternehmen selbst und nicht beim Dienstleister. Es ist insofern garantiert, dass das Unternehmen vor der Konkurrenz über das Wissen verfügt.
  • Investitionssicherung:
    Das Wissen kann nur vom Unternehmen selbst verwertet werden, was im Falle des Outsourcens zumindest schlecht bis gar nicht kontrollierbar wäre; denn Faktenwissen kann quasi nicht geschützt werden.
  • Nutzung bestehender Personalressourcen:
    Große Unternehmen verfügen oft über Dokumentationspersonal. Eine Weiterqualifikation des bestehenden Personals kann mit geringem Zeitaufwand geleistet werden. Dieses wird dann unmittelbar produktiv und gewinnt innerhalb des Unternehmens an Bedeutung, weil der Nutzen im Zusammenhang mit effizienten Unternehmensportallösungen unmittelbar sichtbar wird.
  • günstiges Kosten-Nutzenverhältnis:
    Im Rahmen einer Unternehmensportallösung kann das Verhältnis von Aufwand (durch Erstellung) und Nutzung sehr günstig werden; denn das Wissen wird nur einmal aufgebaut, kann aber durch die Internet-Lösung beliebig vielen Nutzern zur Verfügung gestellt werden.
  • Erweiterung und Pflege:
    Das Wissen kann vom Unternehmen bedarfsgerecht und zeitnah erweitert und gepflegt werden. Neue Wissensbereiche können mit Hilfe der Werkzeuge leicht erschlossen werden.

 

 

Viele Aufgaben

beim Aufbau von Wissen lassen sich standardisieren:

 

 

 

Automatischer Import von Wissensstrukturen

 

 

Für viele

Anwendungen erweist es sich als opportun zunächst zu prüfen,

inwieweit schon existierende Wissensstrukturen in ein definiertes

Zielnetz integriert werden können. Andererseits können

in vielen Fällen Fakten entsprechend gegebener Parsingregeln

automatisch aus Inhaltsbeständen extrahiert werden. In die

Redaktionsumgebung integrierte Importmechanismen, die diese Prozesse

unterstützen, sind dann eine geeignete Hilfe.

 

 

 

 

Manuelles Editing

 

 

Neben den oben

angesprochenen Importmechanismen, um existierende Wissensstrukturen

automatisch einzulesen, bzw. den Faktenextraktionsmechanismen ist

die manuelle Redaktion in der Regel aus verschiedenen Gründen

unerlässlich: Existieren keine Wissensstrukturen, die hinzugezogen

werden könnten, dann muss das Netz manuell erstellt werden.

Werden verschiedene Wissensquellen kombiniert, bleiben oft Löcher

bestehen, d.h. benötigte Wissensstrukturen kommen in keiner

der Quellen vor. In diesem Falle müssen die Löcher von

Hand gestopft werden.

 

 

Was bedeutet

manuelles Editing? Die wichtigste Tätigkeit in diesem Zusammenhang

besteht darin, Knoten (Begriffe) des Netzes anlegen zu können

bzw. diese mit anderen Knoten bezüglich definierter Beziehungen

zu verbinden. Dazu ist es natürlich notwendig, dem Redakteur

angemessene Sichten auf das Netz zu erlauben. Netze lassen sich

auf anschauliche Art und Weise mit Hilfe grafischer Netzwerkdarstellungen

visualisieren. Interaktive Netzwerk-Layoutverfahren erlauben es,

in dem Wissensnetz grafisch zu navigieren. Dies ist sehr wichtig,

weil es die herkömmliche Art der Suche (das Eintippen von Begriffen

in eine Suchmaske, wie man es von Suchmaschinen im Internet kennt)

durch die explorative Suche ergänzt.

 

 

 

Die Netzwerksicht

lässt sich gut mit einer begriffszentrierten Formularsicht

kombinieren, in welcher Beziehungen des Begriffs zu anderen Begriffen

definiert bzw. Attribute des Begriffes gesetzt werden können.

Auch eine den Workflow unterstützende Foldersicht erweist sich

in der Praxis als ratsam.

 

 

 

(Semi-) Automatische Indizierung

 

 

In vielen Anwendungsszenarien

verfügen Unternehmen über große Bestände von

Inhalten, die jedoch nur allzu oft nicht erschlossen sind. Vorausgesetzt

ein Wissensnetz existiert schon, dann können mit Hilfe des

Wissensnetzes automatisch Vorschläge zum Indizieren des Inhalts

generiert werden. In diesem Fall entfällt das Lesen des Textes

durch Indizierer. Was bleibt, ist ein Kontrollprozess, der es zum

Zwecke der Qualitätssicherung ermöglicht, die vorgeschlagenen

Indizierungen zu verifizieren, zu modifizieren bzw. diese zu revidieren.

Auch hier ist in vielen Fällen ein pragmatisches Konzept der

Qualitätssicherung zweckmäßig: So könnten wichtige

Quellen strengeren Kontrollen unterzogen werden als weniger wichtige.

 

 

 

 

Als Nebeneffekt

kann das Wissensnetz während des Indizierungsprozesses erweitert

werden. Beispielsweise können Synonyme, die dem Wissensnetz

noch nicht als solche bekannt sind, mittels intuitiver Drag-and-Drop-Mechanismen

grafisch aufeinander abgebildet und als solche deklariert werden.

 

 

 

kamps3 picture

Manuelles

Editieren

 

 

 

Konsistenz

 

 

 

Wissensnetze können

sehr schnell sehr groß und unübersichtlich werden. Um mit dieser

Situation umgehen zu können, werden modernste Werkzeuge benötigt,

die es ermöglichen ein Netz aufzubauen und dieses konsistent zu halten,

d.h. bezüglich definierter Regeln den Redakteur auf Inkonsistenzen

und ihre Folgen aufmerksam zu machen. Dies ist insbesondere dann wichtig,

wenn solche Netze im Mehrbenutzerbetrieb aufgebaut werden. Für das

oben beschriebene Szenario wäre eine sinnvolle Regel sicherlich,

dass die Member- bzw. die Assoziations-Relation, die zwischen Organisationen

und Staaten definiert ist, sich gegenseitig ausschließen. In diesem

Fall sollte eine Wissens-Engine einen Redakteur darauf aufmerksam machen,

wenn er eine von beiden Beziehungen für das gleiche Land und die

gleiche Organisation anlegen will, obwohl die andere schon existiert.

 

 

 

 

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Effizienter Zugriff durch interaktive Visualisierung

 

 

Wissen muss

nicht notwendigerweise nur indirekt genutzt werden, indem Such-

und ûhnlichkeitsprozesse optimiert werden. Wissensnetze können

intuitiv visualisiert werden. Im Gegensatz zur Internet-Suche, wo

mit Hilfe von einfachen Suchbegriffeingaben oft ein ungerichtetes

Stochern im Internet veranstaltet wird, unterstützen interaktive

Netzwerkvisualisierungs-Technologien explorative Suchstrategien,

bei denen das Suchziel von Anfang an nicht fest definiert ist.

 

 

 

Abweichend vom klassischen

Frage-Antwort-Paradigma müssen Suchergebnisse darüber hinaus

nicht notwendigerweise gesuchte Dokumente sein. Es wäre häufig

adäquater, eine dynamische Einschränkung des Suchraums anzuzeigen,

in dem geeignete Visualisierungsmethoden eine konfektionierte grafische

Abstraktion der gefundenen Ergebnisse erlauben, z.B. in Form von interaktiven

Diagrammen. Dies ist die Voraussetzung eines Mensch-Maschine-Dialogs,

bei dem die Suchmenge Schritt für Schritt reduziert oder gegebenenfalls

auch wieder erweitert wird. Auf diese Weise mutieren Such-Interfaces mehr

und mehr zu intelligenten Arbeitswerkzeugen.

 

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Neue Möglichkeiten, unternehmensinterne Geschäftsprozesse

zu optimieren

 

 

Neben der Möglichkeit,

ein Wissensnetz zum Erschließen einer einzelnen Datenquelle

zu verwenden, bietet es sich an, das Netz als Integrator für

verschiedene verteilte Datenbanken zu nutzen. Ein häufig auftretender

Fall ist, dass in großen Firmen die gleichen oder ähnliche

Informationen in unterschiedlichen Datenbanken vorliegen, ohne dass

diese voneinander wissen. Viel zitiert werden in diesem Zusammenhang

auch Projekte, die in verschiedenen Organisationseinheiten der gleichen

Firma mehrfach durchgeführt werden. Um solche Entwicklungen

zu vermeiden, ist es wichtig, den Informationszugriff möglichst

ökonomisch zu gestalten, d.h. das Wissen, welches den verschiedenen

Datenbanken zugrunde liegt, zu integrieren. Datenbankintegration

ist jedoch eine kostspielige und langwierige Sache.

 

 

 

Eine echte

Optimierung kann erreicht werden, indem das den Unternehmensdatenbanken

gemeinsame Wissen in einem Wissensnetz modelliert wird und dieses

die eigentlichen Inhaltsdatenbanken referenziert. Das hat den zusätzlichen

und nicht unerheblichen Vorteil, dass die Firmendatenbanken, welche

über lange Zeit aufgebaut und gepflegt wurden, nicht auf einmal

ersetzt werden müssen, sondern während eines Migrationsprozesses

integriert werden können.

 

 

Eine entscheidende

Voraussetzung für einen solchen Integrationsprozess ist jedoch

das Vorhandensein einer Kommunikations-Infrastruktur, welche es

erlaubt, verteilte Datenbanken kommunikationstechnisch zu integrieren.

Ein Wissensnetz, angeschlossen an eine solche Architektur, ist dann

in der Lage, die Datenbanken inhaltlich zu integrieren. Als Resultat

wird ein Mehrwertdienst erwartet, der darin besteht, dass sich die

verknüpften Informationsquellen nach außen homogen darstellen

und mit Hilfe individualisierter Zugriffsmechanismen abfragen lassen.

 

 

 

Es liegt auf der

Hand, dass die Kommunikations-Infrastruktur internetbasiert sein muss

und standardisierte Austauschformate wie XML benutzt. Es handelt sich

dann um eine offene, internetbasierte Softwarebus-Architektur.

 

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Neue Horizonte für das E-Business

 

 

Eine Softwarebus-Architektur

erlaubt es, neuartige Produkte anbieten zu können. Beispielsweise

können verschiedene Verlage oder andere Inhaltsanbieter ihre

Produkte mit Hilfe gemeinsamer Web-Portale zusammen vermarkten,

ohne dass die jeweiligen Inhalte vollständig mit den Inhalten

anderer Anbieter fusioniert werden müssen. Im Gegenteil, virtuelle

Integration zur Laufzeit bietet die Möglichkeit, flexibel zu

jedem möglichen Zeitpunkt Koalitionen mit anderen Inhaltsanbietern

eingehen zu können bzw. diese wieder aufzulösen. Eine

internetbasierte Softwarebus-Architektur eröffnet somit auch

vollkommen neue Möglichkeiten für das E-Business.

 

 

 

So können

Wissensmodelle, die den Wissensnetzen zugrunde liegen, selbst zu

Produkten werden. Ein Wissensmodell beschreibt, ähnlich einem

Datenbankschema, Typen von Begriffen bzw. Typen von Relationen,

die diese zu einem Wissensnetz verknüpfen. Ein Wissensmodell,

etwa zum Aufbau literarischer Werke, ist für verschiedene Literatur-Wissensnetze

im Wesentlichen identisch. So würde z.B. das Wissensmodell

zum Aufbau eines Wissensnetzes "Thomas Mann" das gleiche sein wie

das zum Aufbau von "Heinrich Böll", obwohl die Inhalte der

Wissensnetze unterschiedlich wären. In beiden Fällen dreht

es sich allgemein (modellhaft) um Schriftsteller, Werke, Orte, Einflussbeziehungen

zwischen Schriftstellern, Verlegern usw. In beiden konkreten Netzen

würden natürlich unterschiedliche Personen, Werke, Orte

etc. eine Rolle spielen. ßberschneidungen wären aber nichtsdestotrotz

möglich.

 

 

Ein vollkommen

anderes Beispiel aus dem Bereich des unternehmensinternen Wissensmanagements

wäre ein Wissensmodell, welches Marketing- und Verkaufsinformationen

miteinander in Beziehung setzen würde, möglicherweise

noch gekoppelt mit Projektinformationen. Dieses Modell könnte,

eingeschränkt auf eine Branche, den unterschiedlichsten Unternehmen

als Grundlage für den Aufbau eines eigenen Wissensnetzes dienen.

Prädestiniert wären Wissensmodellierungen sicherlich auch

für den Bereich Personalinformations-Systeme, aber auch für

die Indizierung von Patentinformationen.

 

 

 

 

Auch ein Wissensnetz

selbst kann Gegenstand eines Produkts sein. ûhnlich wie Marktforschungsfirmen,

die ihren Kunden Marktdaten verkaufen, damit diese ihren Absatz optimieren,

können die Kunden von Wissensnetz-Anbietern durch Integration des

Netzes in ihre Infrastruktur ihre Wertschöpfungskette verbessern.

Beispiel: Ein Wissensnetz, welches enzyklopädisches Wissen repräsentiert,

ist von großem Nutzen für die Allgemeinheit und kann deshalb

in den unterschiedlichsten Online-Publikationen eine wichtige Rolle spielen.

So könnte z.B. ein "Brockhaus-Wissensnetz" Anwendung in den unterschiedlichsten

Wissensportalen finden, in denen allgemeines Hintergrundwissen mit den

eigenen oder den referenzierten Inhalten des Portals verbunden wird.

 

 

 

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Fazit

 

 

 

 

Durch die Bereitstellung

effektiver Wissens- und Distributionstechnologie werden neuartige Märkte,

Anwendungen und damit neue Geschäftsfelder entstehen. Ganze Industriezweige,

etwa die Verlagsindustrie, sind bereits komplett im Umbruch begriffen.

Dass diese Entwicklung bezogen auf die so genannten alten Industrien gerade

dort vehement beginnt, ist kein Zufall. Verlage handeln traditionell mit

Wissen und müssen daher für ihre Inhalte angemessene Vermarktungsstrategien

finden. Was dort "wissensbasiertes Publizieren" heißt, firmiert

nun unter dem Titel "Wissensmanagement" in den anderen Industrien, wo

wissensintensive Anwendungen auf ganz unterschiedliche Art und Weise (Personalinformation,

Produkt- und Projektmanagement, Mischformen etc.) Anwendung finden. Der

Zug ist nicht mehr aufzuhalten. Wissensbasierte Informationsportale werden

in Zukunft die Informationsplattformen innovativer Unternehmen sein.

 

 

 

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