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2 2024 20 l modern workplace l Enterprise Search Unstruktuierte Daten als blinder Fleck Unstrukturierte Daten werden bei der Unternehmenssteuerung immer wichtiger bilden für klassische Business-Intelligence-Systeme jedoch oftmals einen blinden Fleck Mit intelligenten Suchtools können Unternehmen unstrukturierte Daten in die Geschäftsanalyse integrieren und dadurch fundiertere Entscheidungen treffen Autor Franz Kögl Redaktion Sabine Narloch ihre vollständigen Daten analysieren Indem sie ihre herkömmlichen BI-Ansätze mit Enterprise Search ergänzen können sie den blinden Fleck beseitigen Inhalte thematisch erfassen Enterprise-Search-Lösungen also Systeme für unternehmensweite Suche sind mitunter in der Lage mit Konnektoren sämtliche Datenquellen anzubinden Das können interne Filesysteme Unternehmensportale Wikis E-Mail-Systeme Cloud-Plattformen oder Soziale Medien sein Darüber hinaus bringen solche Lösungen fortgeschrittene Textanalyse-Verfahren mit beherrschen Methoden der Künstlichen Intelligenz wie Machine Learning und Deep Learning und können in Graphdatenbanken die Vernetzung von Informationen abspeichern Dieser Technologie-Stack erlaubt es unstrukturierte Inhalte thematisch zu erfassen automatisch zu sortieren und zu aggregieren Beziehungen zwischen ihnen zu erkennen und Trends auszumachen Um schnell und zielgerichtet an benötigte Informationen zu gelangen haben Nutzerinnen und Nutzer mehrere Möglichkeiten So gibt es Systeme die beispielsweise natürlichsprachliche Suchanfragen verarbeiten Zusammenhänge über Dokumentengrenzen hinweg aufzeigen oder Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit eingrenzenden oder explorativen Vorschlägen durch ihren Rechercheprozess führen Ranking-Mechanismen helfen dass jeder die für seinen individuellen Arbeitskontext relevantesten Dokumente ganz oben in der Trefferliste findet Generative KI beschleunigt Rezeption von Inhalten Zudem statten Anbieter ihre Enterprise-Search-Lösungen gegenwärtig mit generativer KI aus wie sie vor allem durch ChatGPT bekannt wurde Die Anbieter integrieren große KI-Sprachmodelle Large Language Models LLMs in ihre Systeme die auf neuronalen Netzen basieren und mit riesigen Datenmengen trainiert werden Diese Modelle sind in der Lage menschliche Sprache besser zu verstehen und zu verarbeiten als bislang und können mitunter auch komplette Texte selbstständig generieren Enterprise Search bildet für den Einsatz von LLMs einen guten Rahmen denn sie kann ein entscheidendes Risiko dieser Technologie beherrschen ihre Neigung zu Halluzinationen Immer wieder werden Fälle bekannt in denen Systeme wie ChatGPT vermeintliche Fakten oder Quellenangaben schlichtweg erfinden Der Grund für solche Halluzinationen ist dass große KI-Sprachmodelle mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten Wenn sie einen Text generieren tun sie das Wort für Wort und fügen dabei als nächstes immer das am wahrscheinlichsten sinnvolle Wort hinzu Ob die Wörter der Wahrheit entsprechen ➤ Berichte Präsentationen E-Mails oder Social-Media-Beiträge Unternehmen haben es mit einer stetig wachsenden Menge an unstrukturierten Daten zu tun Für klassische Business-Intelligence-Systeme bilden allerdings unstrukturierte Datenbestände mitunter einen blinden Fleck denn mit ihnen werten Unternehmen üblicherweise lediglich strukturierte Daten aus Data Warehouses oder den Datenbanken von ERPund CRM-Systemen aus Um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können sollten Unternehmen aber Bild AdobeStock-AliFuat