Enterprise Search aus Sicht von BigData und IoT

20. Juni 2016
„Information entsteht als Resultat einer Aktion und dem [erfolgreichen] Transfer von Wissen in einer konkreten Situation und verringert in seiner Wirkung beim Betrachter die Ungewissheit über eine bestimmte Struktur eines nicht erschlossenen Bereichs oder Beziehung.“ ([4], S. 49)
 
Heutzutage werden täglich so große Mengen an Daten erzeugt, dass ein einzelner Mensch nicht in der Lage ist diese im Laufe seines Lebens zu erfassen. Diese Datenflut wird in der Literatur als Big Data [1] beschrieben und durch die zunehmende Vernetzung von Personen und Maschinen im Zeitalter des „Internet of Thing“ (IoT) [2] verstärkt. Dies bringt uns zu dem Punkt, dass die Daten gefiltert und personalisiert dargestellt werden müssen. Die Ansprüche und Interessen eines jeden einzelnen, sei es in der Wahrnehmung oder im Umgang mit den Daten bedürfen dieses Umgangs.
 
Die Entwicklung von der Suche nach Informationen über das Finden von Daten als Informationen bis hin zur personalisierten Darstellung von Teilmengen der Daten aus der Welt des IoT soll in den kommenden Zeilen dargestellt werden. 
 
Dabei soll dies nicht das Ende für „Enterprise Search“ [3] sein, sondern viel mehr der Umgang damit neu interpretiert werden. Enterprise Search ist weiterhin zentraler Bestandteil im Umgang mit den komplexen und umfangreichen Daten. In den Vordergrund rücken andere Technologien und Konzepte wie z.B. KPI Dashboards, Simulatoren, Predictive und Visual Analytics sowie individualisierte Daten.
 

Geschichte von Suche, Big Data und IoT

Der Mensch ist getrieben zu sammeln und jegliche Dinge anzuhäufen. Im Zeitalter der Informationstechnologie sind dies Daten. Begonnen hat dies mit der Bibliothek zu Alexandrien. Ein erster zentraler Ort der das Wissen der Welt vereinen sollte. Mit dem Beginn des Internets und der Verbreitung von Smartphone in den 1990er und 2000er stieg die Verbreitung von Wissen und Informationen. 
 
Die Sammlung von Daten reicht jedoch nicht aus, dessen Transfer in Wissen und die damit verbundene Entstehung von Informationen beschäftige Gelehrte über Jahrhunderte bis heute. Damit verbunden geht die Organisation und Abbildung in ein Muster zum Auffinden der Daten einher – die Suche. Sie beschäftigt sich mit dem effizienten und gezielten auswerten der gesammelten Daten und der punktuellen Extraktion einzelner, kleiner Teilmengen.
 
Im weiteren Verlauf erzeugten soziale Netzwerke und komplexe Verbindungen Relationen in Form von Graphen, welche schnell eine Friend-of-a-Friend (FoaF) Beziehungen ermöglichten. Diese Relationen erzeugten weitere Daten.
 
Damit lässt sich die Entwicklung zum einen in das Wachstum der Menge und Komplexität von Daten unterteilen und zum anderen den Bedarf Ordnung und Wissen aus den Daten zu bekommen. Ersteres wird durch BigData und IoT erzeugt und Letzteres durch personalisierte Suche und Aggregation von Informationen sowie dessen Aufbereitung und Umgang in visuellen Interfaces.
 

Personalisierte Dashboards

Die große und komplexe Menge an Daten, welche zu Informationen und Wissen werden kann von einer einzelnen Person nicht aggregiert und konsumiert werden. Es bedarf der Unterstützung von intelligenten Systemen zur Aufbereitung und Konsolidierung der Informationen – die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt entsprechend dem Kontext.
 
Personalisierte Dashboards erfüllen diesen Bedarf in dem sie mit allen den Nutzer betreffenden Systemen verbunden sind und die Daten intelligent und dem Profil und Bedürfnissen der Nutzer angepasst darstellen. Diese Darstellung erfolgt in Informations-Streams und KPIs (Dashboards). Der Nutzer ist in der Lage selbst zu bestimmen welche Informationen er priorisiert und bewertet diese. Das System lernt und stimmt das Ranking entsprechend ab.
 
Im Weiteren besteht die Möglichkeit der Interaktion mit der komplexen Menge an Daten in Form von Interaktiven Graphen. Eine freie Exploration der Gesamten Datenmenge soll stets dem Nutzer zur Verfügung stehen und mittels Visueller Analyse explorierbar gemacht werden. [4]
 

Zusammenspiel von BigData & IoT mit der Suche

Die Kombination von BigData, IoT und Enterprise Search stellt sich damit wie folgt dar. Der Bereich des IoT stellt und aggregiert die Geräte welche die Daten erzeugen und bringt diese in einem Zusammenhang. Damit entsteht die Möglichkeit komplexe und große Menge an Daten zu erzeugen und zugreifbar zu machen. Dies beginnt bei sozialen Daten aus entsprechenden Netzwerken bis hin zu Maschinen Daten in verschiedenen Industieren bis hin zu kritischen Daten aus dem Bereich der Medizin. Die Menge der erzeugten Daten wird als BigData bezeichnet. Darauf aufbauen zur Erfassung und Verarbeitung von steht die Suche. Mit den Technologien aus der Enterprise Search ermöglicht es dies die Informationen aus BigData begreifbar zu machen und durch die Visuelle Analyse explorierbar.
 
Wir als B-S-S bieten genau dieses Zusammenspiel von BigData, IoT und Enterprise Search. Mit innovativen Themen und Technologien ermöglichen wir mit unseren Produkten tiefe Einblicke, effiziente Analysen und ermöglichen weitrechende Kooperation auf Basis von Informationen. Auf Basis von dem Verständnis wie in Firmen Informationen verarbeitet und Prozesse gelebt werden bieten wir die Gestaltung von Informationsarchitekturen an. Technologisch setzen wir mit SharePoint, Office 365 und unserem Produkt appHero auf die vollständige Integration aller Systeme in eine einheitliche und Firmenübergreifende Gestaltung der Wissensbasis in Firmen. Auf dieser Basis und den Bedürfnissen der Nutzer entwickeln wir individualisierte und personalisierte Systeme für unsere Kunden.

Ausblick

Die angesprochene Personalisierung der Dahsboards wird sich weiterentwickeln und soll sich durch intelligente Systeme auf die IoT Systeme ausweiten. Fokus wird es sein, dass bestimmte Geräte zu bestimmten Zeiten und Kontext angesprochen und aktiviert werden um den Nutzer zu unterstützen und entsprechende Informationen bereitstellen. Darauf aufbauen die intelligente Aufbereitung für eine individuelle Exploration. 
 
Referenzen
[1] President’s Council of Advisors for Science and Technology: “Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values”, Executive Office of the President, Mai 2014
[2] Mark Weiser: The Computer for the 21st Century. Abgerufen am 23. Februar 2015, http://wiki.daimi.au.dk/pca/_files/weiser-orig.pdf
[3] Martin White: Making Search Work. Implementing Web, Intranet and Enterprise Search. Facet Publishing, London 2007, ISBN 978-1-85604-602-2.
[4] Tomschke, S. (2014). Visualisierungs-und Interaktionskonzept zur graphenbasierten Exploration. (http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-192636)
 

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