Semantic Web aus Sicht der Wissensarbeit

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Semantic Web – hab ich was verpasst? Florian Kondert, SWC COO, Business Development 48. PWM-Community-Treffen ”SmartEnterprise – Mindset, Tools und Techniken für schlaue Unternehmen”

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Semantic Web - hab ich was verpasst?48. PWM Community-Treffen am 27.04.2012

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Semantic Web – hab ich was verpasst?

Florian  Kondert,  SWC  COO,  Business  Development  

       

48. PWM-Community-Treffen ”SmartEnterprise – Mindset, Tools und Techniken für schlaue Unternehmen”

Page 2: Semantic Web aus Sicht der Wissensarbeit

⦁  20 Experten ⦁  Semantische Technologien für Enterprise Systeme

⦁  Thesaurus- & Metadaten Management ⦁  Text Extraction & Recommender Systeme ⦁  Semantische Enterprise Suche

⦁  Fokus auf offenen W3C Standards ⦁  Kollaborationssysteme im Enterprise-Kontext

Über die SWC

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Status Quo unserer Umwelt

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50 Milliarden Fakten

kommerziell nutzbar Web of Data à Hyperdata

Data on the Web à Open Data

Web of Documents à Hypertext

Documents on the Web

Evolution

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mehr Basis für Wissen

” 90% der weltweit verfügbaren Daten entstanden allein in den letzten zwei Jahren. http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/

”Das Datenvolumen am AUT Mobilfunkmarkt stieg 2011 um ¾ auf 43,54 Mio. GB (+13.500% 2006-11). RTR: Orange Market Intelligence; Medianet Freitag, 13. 2012

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Viel Mehr Basis für Wissen

http://bit.ly/IxteOt  -­‐  IBM  2012  

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Das Problem ist die Selektion

Quellen  |  Zeitaufwand  |  Validierung  |  Kontext  

„My friends, I‘ll leave you... With responsibility!“ Wien 2011 http://www.futuretalk.com/de/impressionen4.php

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Konventionelle Selektion

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⦁  Variables Verhältnis zwischen Gedächtnis zu Empfänger ⦁  Die Option des Dialogs ist gegeben

⦁  Empfänger übernehmen Verantwortung für Information

Formen der Selektion

Theaterdiskurs Empfänger  entscheiden,  wie  sie  sich  zur  Wand  

positionieren  und  haben  die  Möglichkeit  zum  

Dialog

http://bit.ly/KcOpmr  

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⦁  Macht ist Wissen ⦁  Der Autor entscheidet über Relevanz

⦁  Kontext wird selektiv zur Verfügung gestellt

Formen der Selektion

Pyramidendiskurs Der  Pyramidendiskurs  

bewahrt  Informationen  und  nimmt  den  Empfängern  die  Möglichkeit,  im  Dialog  mit  

diesen  Informationen  umzugehen

http://bit.ly/IbGS8W  

Page 11: Semantic Web aus Sicht der Wissensarbeit

⦁  Entscheidung über Relevanz im Dialog ⦁  Elitäre Kreise entscheiden über ”legitimes Wissen“

⦁  Kontext wird bei Bedarf / situativ aktiviert

Formen der Selektion

Der Kreisdialog ist im Gegensatz zu Diskursformen explizit dafür ausgelegt vorhandene Informationen zu neuen zu

synthetisieren.

Kreisdialog

http://bit.ly/IrNoZV  

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Problem

Die Wahrnehmung ist abhängig von der Perspektive

SMART

NOT SMART X  

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Semantische Selektion

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http://poolparty.biz  

⦁  Experten-basierte Wissensmodelle ⦁  Vernetzte Sichten auf verschiedene Quellen

⦁  Disambiguierung von Bedeutungen

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Zu Beginn, das Chaos

⦁  Wachsendes Datenvolumen

⦁  Heterogene Daten-Pools

⦁  Proprietäre Formate

Page 16: Semantic Web aus Sicht der Wissensarbeit

Bedeutung

⦁  Anzapfen der verschiedenen Daten-Silos

⦁  Extraktion der relevanten Inhalte

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Vernetzung

⦁  Aufbau eines Wissensmodells

⦁  Verknüpfung der Konzepte

⦁  Erkennen von Relationen

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Variable Anwendungen

⦁  Integration in verschiedene Anwendungen

⦁  Unterstützung in der Wissensarbeit

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Warum das smart ist?

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Dashboards & Landing pages

http://reegle.info/countries

⦁  Automatisierte Datenintegration

⦁  Vernetzung heterogener Quellen

⦁  Nutzung von LOD

⦁  Schnittstellen zur Weiterverwendung

Page 21: Semantic Web aus Sicht der Wissensarbeit

Integration in DMS

⦁  Empfehlung für Metadaten

⦁  Auswahl im Cluster oder einzeln

⦁  Automatisch oder manuell

⦁  Variable Gewichtung

Page 22: Semantic Web aus Sicht der Wissensarbeit

Anreicherung von Inhalten

http://blog.reegle.info

⦁  Abgleich der Inhalte mit Wissensmodellen

⦁  Variable Anreicherung mit Kontext

⦁  Plattform-unabhängige Nutzung

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Inhaltsbestimmung & Empfehlungen

http://poolparty.biz/demozone/ssw

⦁  Extraktion unter-schiedlicher Quellen

⦁  Gewichtete Tag- Empfehlungen

⦁  Integration mehrerer Wissensmodelle

⦁  Empfehlung ähnlicher Inhalte

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Intelligente Suchfunktionen

http://search.poolparty.punkt.at/alcedo

⦁  Autocomplete nach Kategorien

⦁  Verfeinerung mit Facetten

⦁  Suche über heterogene Quellen

⦁  Query-Expansion

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Fazit Vernetzte, heterogene Umwelten bedeuten mehr Notwendigkeit

für homogene Wissensmodelle zur Selektion --- oder ---

"Vertrauen wir in die Technik! Sie ist besser als die Menschen...“ (Vilém Flusser)

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Warum das nicht mehr „Zukunft“ ist --- PoolParty im Einsatz bei ---

World Bank, Roche, Credit Suisse, Wolters Kluwer, Biogen Idec, A1Telekom, REEEP,

Geologische Bundesanstalt, British Museum, Education Services Australia,...

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