Entdecken Sie mit Smart Infomanagement smarte Lern-, Entscheidungs- und Forschungswege! Lernen Sie über die Trends in den Narrativen der Generativen Künstlichen Intelligenz! Entdecken sie die Potenziale der Generativen KI für Ihre Ziele! Lernen Sie anhand von best practices, wie Sie sie konstruktiv-kritisch anwenden und projektorientiert in Ihren Alltag integriren. AI -Literacy for Long Life Learning.

		Strategisches Wissen und Entscheidungen brauchen innovative Research Methoden

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Hier erfahren Sie mehr über die Methoden und Verfahren, die ein smartes Infomanagement ermöglichen.

Nutzung und Empfehlung von Smart Research-Methoden, Tools und Produktempfehlungen

Data Mining und semantische (relationale bzw. ontologische) Suche  sind  die Hauptinstrumente zum kontextuellen Durchforsten der unstrukturierten Informationsmengen.

  Mit Hilfe von Text Mining werden     

1. die unstrukturierten Daten aus heterogenenen Quellen (Medien und Datenbanken) strukturiert beschafft, klassifiziert und thematisch gruppiert.
2. die Informationen mit widersprüchlichen Inhalten in die Recherche bzw. in der Zusammenfassung so integriert, dass die Widersprüche mit ihrem Kontext erkennbar sind und somit
3. für den Auftraggeber eine klarere Richtschnur für Entscheidungen entsteht.

 Ein Thema wird dadurch kontextualisiert bzw. sinnvoll klassifiziert und nach semantischen Bezügen zu relevanten Themen angereichert.

Mit Lösungen, die anstelle einer auf intelligente Informationsfilter setzen, soll die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort bzw. kontextuell optimal im Entscheidungsprozess zur Verfügung gestellt werden. Dadurch wird dem Entscheider erspart, sich mit irrelevanten oder unvollständigen Fundstellen auseinanderzusetzen.

Mehr zu Projekte und Anwendungen von Textmining

 Personalsierte Suche im Rahmen eines Kundenprofils

1. Erarbeitung eines kundenorientierten Suchprofils 

Die personalisierte, fachspezifische Recherche basiert auf den Funktionen „einfache Suche“ oder „erweiterte Suche“ ( „Advanced search“) in verschiedenen Suchmaschinen und Datenbanken.

Beim Erstkontakt wird aufgrund der Angaben des Kunden sein Informations- und Servicebedarf in einem umfassenden Kundengespräch bestimmt. Basis dafür sind Fragestellung des Kunden in einer Branche, sein berufliches Profils und die benötigte Art der Informationen. Auf dieser Grundlage werden die Recherchequellen ausgewählt. Nach der Festlegung der externen Quellen sollte, falls nötig, abgesprochen werden, ob auch unternehmensinterne Quellen berücksichtigt werden. 

 

2. Eingrenzung der Suchstrategie  

 Im zweiten Schritt (in einem Briefing) oder telefonisch wird die Art der Recherche nach folgenden Kriterien genauer bestimmt:

 Grad der Differenzierung und des Umfangs

• Grad der Strukturierung und  der semantischen Bezug  zu anderen Suchfeldern
• Grad der Verfügbarkeit der Informationen
• Grad der Aktualität
• Grad der Häufigkeit der Suche (bei hohem Grad der Aktualität ist tägliches Monitoring nötig)
• Grad der Aufbereitung, der Zusammenstellung und  (methodische) Analyse

  Die Informationen können in verschiedenen Aufbereitungsgraden an den Kunden geliefert werden.    

• Unstrukturierte (automatisch gefilterte) Fundstellen nur mit dem Suchwort (Gegenstand)
• Strukturierte und kontextuell erweiterte Informationen zum Gegenstand  in  Bezug zu mehreren relevanten Faktoren
• Einfache Linklisten und unkommentierte Newslettereinträge
• Kommentierte Linklisten
• Zusammenfassungen von Artikeln und Studien
• Grafische Aufbereitung von Informationen
• methodisch überarbeitete Daten ( statistisch oder auf der Basis von Expertenwissen)
• Umfangreiche Studien
• Handlungsempfehlungen und Interpretationen (Beratung und evt. Prognose)

Für die kontextuelle Erfassung des Themas  werden die gewählten Stichworte mit Suchbegriffen, die der Terminologie der jeweiligen Datenbank entsprechen, ergänzt. Die Suche wird auch durch den Einbezug von passenden Klassifikationsmerkmalen sinnvoll eingegrenzt. So erhält der Kunde in der Regel zusätzlich zu den relevanten meistens auch naheliegende Trefferdokumente.

Automatisierte Lösungen für die Suche

Tools für Algorithemen - R-Sprache, Python, HTML, 

Tools für Deep Learning 

Tools für maschinelles Lernen

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