Von Daten zu Lösungen

Daten...

... sind als Informationseinheiten die Bausteine der digitalen Welt. Eine der größten Herausforderungen unserer Zeit ist die Bewältigung der Daten- und Informationsflut. In den meisten Organisationen sind mehr als genug Daten vorhanden. Daten ohne Kontext haben allerdings keinen Informationsgehalt und somit keinen Mehrwert für das Unternehmen. Im Gegenteil: Inkonsistenzen, Redundanzen und Doppelgleisigkeiten verursachen hohe Kosten. Konkrete Bedeutung erlangen Daten erst durch ihre Kombination und Verknüpfung. In herkömmlichen Applikationsansätzen ist diese Logik zumeist proprietär in der Software kodiert. Dadurch entstehen undurchschaubare und kaum wiederverwendbare Datenfriedhöfe.

Semantische Modelle...

... geben Daten in einem bestimmten Kontext Bedeutung, unabhängig von den aufsetzenden Applikationen und auch unabhängig von der konkreten Organisation der Datenquellen. Modelle als abstrakte Abbildung realer Sachverhalte können z.B. Regeln der Geschäftstätigkeit ("Business Rules") ebenso wie den "Sinn" von Anwendungsdaten definieren oder rechtliche Grundlagen formulieren.

Ontologien dienen einer eindeutigen Begriffsbildung und enthalten Inferenz- und Integritätsregeln - egal ob es sich um Beschreibung von Prüfungsfällen, Zusammenhängen zwischen Kennzahlen, Beziehungen von Personen in einer Community oder Verrechnungsregeln handelt. Ontologien als die Modellierungssprache schlechthin sind durchgängig objektorientiert aufgebaut und bringen Semantik und Logik in das System.

m2n Intelligence Applications...

... kombinieren Funktionen für Definition und Management von Modellen und konsolidieren große Datenbestände mit Hilfe semantischer Technologien. Auf einzigartige Weise nutzt m2n Intelligence Management die Mächtigkeit von Ontologien, sowohl für die Repräsentation der Inhalte als auch für die Steuerung sämtlicher Systemkomponenten. Ontologien geben Daten auf sämtlichen Ebenen der Applikation "Sinn": Struktur der Anwendungsdaten, Ausprägung und Einsatz der Systemfunktionen. Benutzeroberfläche und Berechtigungskonzepte sind ebenso modelliert wie Workflow und sogar der interne Systemablauf.

Mittels Knowledge Discovery wird Semantik aus unstrukturierten, natürlichsprachigen Texten extrahiert. Textinhalte werden somit in einer maschinen- und menschenlesbaren Sprache formalisiert, was den effizienten, systemgestützten Umgang mit sehr großen, heterogenen Informationsbeständen ermöglicht. Neues Wissen wird erschlossen und bestehende Information zugänglich gemacht, einfach, flexibel und effizient, in der Sprache des Anwenders und gemäß den Zielen und Prozessen der Organisation.