15.10.2019 | News IntraFind: So profitieren Unternehmen vom Knowledge Graph

Gibt man in eine der gängigen Suchmaschinen im Internet einen Suchbegriff ein, erhält man bei bestimmten Suchanfragen zusätzlich zur Trefferliste einen Knowledge Graph - meist als Infobox rechts neben der Trefferliste - angezeigt. Dieser enthält die wichtigsten Informationen zum Suchbegriff und fasst sie übersichtlich auf einen Blick zusammen. Sucht man etwa nach einer Stadt, liefert der Knowledge Graph einen kurzen beschreibenden Text dazu, es werden Sehenswürdigkeiten abgebildet, man sieht, wo sich die Stadt auf der Landkarte befindet, man erfährt ihre Einwohnerzahl und die aktuelle Wetterlage. Im Idealfall findet man hier bereits die gesuchte Information, ohne einen einzigen Blick in die Trefferliste zu werfen.

Von dieser Technologie können auch Unternehmen ganz erheblich profitieren. Deshalb sollte der Knowledge Graph heute zur Grundausstattung jeder modernen Enterprise-Search-Lösung gehören. Die technische Realisierung eines Knowledge Graph ist nicht zwingend ressourcenintensiv – je nach Kundenanforderung, welche Inhalte den Nutzern im Knowledge Graph präsentiert werden sollen, kommen sogenannte Best Bets oder Graphdatenbanken mit maschinell oder manuell modellierten semantischen Netzen zum Einsatz. Das Ziel ist stets dasselbe: strukturierte und unstrukturierte Daten so miteinander zu verknüpfen, dass für die Nutzer auf den ersten Blick echte Mehrwert-Informationen entstehen.

Der Clou: die Technologie kann beliebige Quellen anzapfen, darunter sämtliche Unternehmensquellen wie Intranet, Wikis oder Datenbanken, aber auch frei zugänglichen Content aus dem Internet. Das kann sich an vielen Stellen auszahlen.

IntraFind nennt fünf Beispiele dafür:

1. Am Digital Workplace. Mit dem Knowledge Graph können sich die Mitarbeiter am digitalen Arbeitsplatz schnell und effizient informieren. Möchten sie sich etwa auf einen Kundentermin vorbereiten, müssen sie lediglich den Namen des Kunden in die Unternehmenssuchmaschine eingeben und erhalten alles auf einen Blick: das Angebot an den Kunden, die wichtigsten E-Mails, alle Präsentationen, die dort gehalten wurden, Adresse und Kontaktdaten sowie die nächsten vereinbarten Termine oder die wichtigsten Stammdaten aus den letzten Kundenprojekten.

2. Bei der Expertensuche. Mit semantischen Netzen lassen sich Informationen zu den Mitarbeitern aus einer Benutzerverwaltung wie Active Directory auslesen, wichtige organisatorische Strukturen abbilden und mit zusätzlichen Angaben zu den Tätigkeiten und Fähigkeiten der Mitarbeiter anreichern, die aus anderen Quellen, zum Beispiel dem Intranet, extrahiert werden. Anhand dieser Daten lassen sich – in Abstimmung mit dem Betriebsrat – für jeden Fall die passenden Experten im Unternehmen identifizieren.

3. Im Kundenservice. Mitarbeiter im Kundenservice kann der Knowledge Graph dabei unterstützen, Supportanfragen von Kunden schnell und zielgerichtet zu beantworten. Geht es beispielsweise um ein Problem mit einem technischen Gerät, kann der Graph ausgehend von der Ausgangsfrage des Kunden und unter Berücksichtigung des vorhandenen Wissens über den Kunden den Mitarbeiter zielgerichtet durch die nächsten logischen Fragen führen und dabei auch jeweils mögliche Ursachen anzeigen. Dadurch wird das Problem schnell eingegrenzt und gelöst.

4. Auf Corporate Websites. Nicht nur ihren Mitarbeitern, sondern auch ihren Kunden und Interessenten können Unternehmen mit dem Knowledge Graph einen Mehrwert bieten – indem sie deren Suchanfragen auf der Unternehmenswebsite mit sinnvollen Informationen anreichern. Das können Anfahrtsbeschreibungen, Öffnungszeiten, Unternehmensnews, Aktienkurse sowie automatisch und redaktionell kuratierte Content-Verlinkungen sein. Idealerweise werden dabei auch Inhalte berücksichtigt, die nicht nur aus der Website selbst, sondern auch aus weiteren relevanten Quellen stammen.

5. In Online-Shops. Beim Online-Shopping kann der Knowledge Graph den Kunden das Finden passender Produkte erheblich erleichtern, indem er ihre Intention berücksichtigt. Sucht beispielsweise ein Familienvater nach einem neuen Auto, muss er lediglich das Wort „Familie“ eintippen. Über das semantische Netz wählt der Knowledge Graph dann das familientauglichste Fahrzeug über Eigenschaften wie großes Ladevolumen, passende Sicherheitsfeatures oder Anzahl an Sitzplätzen aus, schlägt besonders familientaugliche Ausstattungsmerkmale dafür vor, und liefert Informationen zu ähnlichen Fahrzeugen. Auch das Ausspielen von Informationen zu aktuellen Sonderaktionen und Rabatten ist über den Knowledge Graph möglich.

„Die große Vision für kognitive Enterprise-Search-Lösungen ist, dass sie irgendwann komplett ohne Trefferlisten auskommen und den Nutzern auf natürlichsprachliche Suchanfragen die gewünschten Informationen einfach in Form einer Antwort liefern“, sagt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG. „Mit seiner Fähigkeit, eine Suchanfrage bereits zu beantworten, ohne dass die Nutzer tiefer in die Trefferliste einsteigen müssen, ist der Knowledge Graph ein wichtiges Tool der Mensch-Maschine-Interaktion und ein großer Schritt in diese Richtung.“

Oft beantwortet der Knowledge Graph die Suchanfrage auf den ersten Blick