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Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle Florian Kondert COO, Head of Business Development

Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle

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Page 1: Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle

Kollaborative Systeme treffenauf semantische Wissensmodelle

Florian KondertCOO, Head of Business Development

Page 2: Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle

Anwendungsbeispiele

Projektdokumentationen

Protokolle & Reports

Spezifikationen & Entwürfe

Richtlinien & Prozesse

Wissensdatenbanken

Situativer Austausch von Expertise

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Warum Kollaboration?

„My friends, I‘ll leave you... With responsibility!“http://bit.ly/KtKZQN

Quellen | Zeitaufwand | Validierung | Kontext

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Lösung 1: Selektive Ergebnisse

Immer auf dem Laufenden

Alle Aktivitäten, oder gefiltert nach Interessensgebieten, Projekten, Kommentaren und Kollegen.

Confluence liefert mit ’Activity Streams’ den Durchblick zum aktuellen Geschehen, auch wenn die nächste Kaffee-Küche weiter entfernt ist.

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2. Lösung: Aktive Aufforderung

Kollaboration in vielen Facetten

Mit Kollegen diskutieren, Feedback einholen, zur Mitarbeit einladen.

Teilen Sie Seiten, Dokumente und Blogeinträge in Sekunden mit der ‘Share-Funktion’.

Aktivieren Sie andere Benutzer mit ‘@mention’ im Fließtext, um auf Ihre Arbeitsergebnisse hinzuweisen.

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3. Lösung: Intelligente Suchen

Leistungsstarke Suchfunktionen

Seiten, Kommentare, Dokumente, Dateianhänge, Benutzerprofile – Sie finden alles in Confluence mit mächtigen Suchfunktionen und -filtern.

Wenn gewünscht, können Sie Suchabfragen speichern und die jeweils aktuellen Ergebnisse automatisch als Feed auf Ihren Seiten abbilden.

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Grenze durch Komplexität

Erweitertes Modell des Wissensaustausches (Riempp, 2004, S. 69)

Vielfalt von Sprachen

Verwendung unterschiedlicher Terminologien

Explikationsgrenzen

Relevanz-Filter

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Grenze durch Komplexität

Vielfalt der Domänen

Steigende Vernetzung von Umwelten / Projekten

Steigendes Volumen der Informationen

Wachsende Aufforderung der Selektion

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4. Lösung: Wissensmodelle

Maschinen unterstützen bei

der Bedeutungszuweisung von Inhalten

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4. Lösung: Wissensmodelle

*Simple Knowledge Organization System; W3C Standard für die Erstellung / Pflege von kontrollierten Vokabularen

Extraktion von Bedeutung basierend auf kontrollierten Vokabularen (Bsp. SKOS* )

Anreicherung der Inhalte mit Metadaten

Metadaten stehen im Wissensmodell in Relation zueinander

Relationen bieten bessere Orientierung in kollaborativen Systemen

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www.poolparty.biz

Erstellung von Wissensmodellen

Metadatenmanagement

Text Mining und Text Extraktion

Datenintegration

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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PoolParty Tagging Dialog in Sharepoint

© Semantic Web Company – http://www.semantic-web.at/ 12

Erstellung von Inhalten (Bsp. WikiPages) in gewohnter Umgebung.

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PoolParty Tagging Dialog in Sharepoint

© Semantic Web Company – http://www.semantic-web.at/ 13

Sortiert nach Concept Schemes wird der erstellte Inhalt mit Konzepten (Metadaten)

aus PoolParty angereichert.

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PoolParty Tagging Dialog - Sharepoint

© Semantic Web Company – http://www.semantic-web.at/ 14

Eine Listenansicht der verfügbaren Konzepte erlaubt Sortierung und

Gewichtung

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PoolParty Tagging Dialog - Sharepoint

© Semantic Web Company – http://www.semantic-web.at/ 15

Neben automatisch identifizierten Konzepten kann auch frei gesucht werden.

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www.confluence.at

Enterprise Content and Social Collaboration Software

Weltweit bei über 11.500 Kunden im Einsatz

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PoolParty Tagging Dialog in Confluence

Erstellung von Inhalten (Bsp. WikiPages) in gewohnter Umgebung.

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PoolParty Tagging Dialog in Confluence

Automatische Annotation mit Konzepten , sortiert nach Concept Schemes, aus dem

Wissensmodell

Page 19: Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle

PoolParty Tagging Dialog in Confluence

Angereichert mit alternativen Bezeichnungen oder Abkürzungen zur

besseren Auffindbarkeit

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PoolParty Tagging Dialog in Confluence

Individuelle Wissensmodelle für jeden Bereich, Einstellung der Gewichtung und

Anzahl der Konzepte

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Kollaborative Erstellung / Pflege

Expertenbasierte Erweiterung des Wissensmodells mit Vorschlägen für

alternative Bezeichnungen, Definitionen, etc.

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Was Sie davon haben?

Automatische Anreicherung Ihrer Inhalte mit Metadaten

Homogene, Domänen-spezifische Wissensmodelle

Strukturierte Darstellung von Information

Empfehlung relevanter Kontextinformationen

Zeitsparende Suchprozesse

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Kontakt

Florian KondertCOO, Head of Business Development

Mariahilferstrasse 70/8A-1070 Vienna

Tel +43 1 4021235 36Mobile +43 699 [email protected]://www.semantic-web.at