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Schlagworte zu Themen, mit denen wir uns beschäftigen, für die wir Kompetenzen und Lösungen entwickelt haben

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Dokumenten-Management-Systeme
(DMS)
Strukturierte Verwaltung von digitalen Inhalten, i.d.R. Dokumenten, aber auch eMails, Bildmaterial, Audio- und Video-Daten (Digital Asset Management = DAM oder Enterprise Content Management = ECM)
DMS bieten neben der Darstellung von Ablagestrukturen die Möglichkeit, beliebige Metadaten (Attribute) von Dokumenten zu verwalten. Diese beschreibenden Daten dienen der Klassifikation und dem strukturierten Auffinden relevanter Informationen. Darüber hinaus zeichnen sich DMS durch eine definierte Berechtigungsstruktur, die automatische Versionierung und entsprechende Historienbildung sowie automatisches Sperren von in Bearbeitung befindlichen Inhalten (Check-Out / -In) aus. Oft werden DMS um Workflow- und Search&Retrieval-Funktionen ergänzt.
Unter wissenorientierter Perspektive werden DMS oft mit Wissensmanagement-Systemen gleichgesetzt. Sie sind jedoch nur ein technologischer Teil eines solchen Systems. DMS stellen i.d.R. einen zentralen Pool von in codifizierter Form vorliegenden Informationen dar. Sie sind damit eine Quelle für mögliche Wissensmanagement-Initiativen, die sich der Informationen aus dieser Quelle bedienen können (Collaboration, Text Mining, Transformation von implizitem in codifiziert explizites Wissen). In diesem Verständnis bilden DMS im Rahmen unserer b.insight-Projekte eine mögliche technische Basis - oft in frühen Phasen einer KM-Initiative - die um die wesentlichen Elemente "Prozess", "Strategie" und "Mitarbeiter" angereichert werden muss.

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Kategorisierung / Klassifikation
Einordnung von Informationen in ein definiertes, oft hierarchisch strukturiertes Raster von Themen (Taxonomie) und Themengruppen. Eine Kategorisierung / Klassifikation von Informationen dient i.d.R. dem schnelleren Auffinden dieser Informationen. Klassifikationen erfordern oft manuelle Text-Analyse und die intellektuelle Fähigkeit eines "Archivars" für die Zuordnung in Themenbäume.
Grundsätzlich sind Kategorien- bzw. Klassifikations-Schemata ein leistungsstarkes Mittel, die thematischen Vielfältigkeiten innerhalb einer Organisation zu sammeln und strukturiert aufzubereiten. Sie sind jedoch oft nur eindimensional und bilden somit nur eine mögliche Struktur der oft komplexen Themenwelt ab.
Intelligente Verfahren der Textanalyse (Text Mining) sind in der Lage, (teil-)automatische Klassifizierung von Dokumenten vorzunehmen. Dies setzt i.d.R. eine inhaltliche Beschreibung (Training) des zugrunde liegenden Kategoriensystems voraus.
Einsatz finden diese Technologien sowohl im Bereich der Dokumente-Erfassung (Input-Management) als auch in der Dokumenten-Analyse (Text Mining) und der Generierung von Management-Informationen durch Aggregation der Themen und Extraktion von Zusammenhängen.
Im Rahmen unserer Projekte definieren wir mit Ihnen gemeinsam auf Ihre Organisation zugeschnittene Kategorienschemata (Taxonomien). Wir stellen sicher, dass alle relevanten Facetten Ihres Geschäftes darin abgebildet sind. Darüber hinaus prüfen wir die möglichen Einsatzszenarien für automatische Klassifikatoren vor dem Hintergrund Ihrer Geschäfts-Prozesse. Wo sinnvoll und wirtschaftlich möglich, integrieren wir Klassifikations-Systeme in Ihre Prozess-Landschaft.

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OLAP
(= Online Analytical Processing)
Im Rahmen der Verfahren und Methoden der Business Intelligence werden strukturierte Daten (aus den zugrunde liegenden operativen Systemen) extrahiert und zu Auswertungszwecken in multidimensionalen Datenbanken aufbereitet. Dies ermöglicht auf sehr effiziente Art und Weise ein intelligentes Analysieren der Daten. OLAP-Systeme sind i.d.R. Basis von steuerungsorientierten Kennzahlensystemen (Key Performance Indicators).
Im Rahmen unserer b.insight-Methode werden OLAP-Systeme als Instrument eines auf strukturierten Daten basierenden Wissensmanagements eingesetzt. Anwendungsformen umfassen sowohl prozessorientierte als auch controllingorientierte Analyse- und Optimierungstypen.

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