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Florian Kondert
              COO, Head of Business Development




Kollaborative Systeme treffen
auf semantische Wissensmodelle
Anwendungsbeispiele

 Projektdokumentationen

 Protokolle & Reports

 Spezifikationen & Entwürfe

 Richtlinien & Prozesse

 Wissensdatenbanken

 Situativer Austausch von Expertise
Warum Kollaboration?

Quellen | Zeitaufwand | Validierung | Kontext




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

   !               !           Vielfalt von Sprachen

                               Verwendung
                                unterschiedlicher
                                Terminologien

       !                       Explikationsgrenzen

                               Relevanz-Filter




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

             Vielfalt der Domänen

             Steigende Vernetzung von
              Umwelten / Projekten

             Steigendes Volumen der
              Informationen

             Wachsende Aufforderung der
              Selektion
4. Lösung: Wissensmodelle


      Maschinen
  unterstützen bei der
  Bedeutungszuweisu
    ng von Inhalten
4. Lösung: Wissensmodelle

            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




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




     Im Einsatz bei

      World Bank                 A1Telekom
                    Erstellung von Wissensmodellen
      Roche                      REEEP, Geologische
                    Metadatenmanagement
                                    Bundesanstalt
      Credit Suisse
                    Text Mining  British Extraktion
                                 und Text Museum,
      Wolters Kluwer
                    Datenintegration
                                  Education Services
      Biogen Idec                  Australia,...
PoolParty Tagging Dialog in Sharepoint




                Erstellung von Inhalten (Bsp. WikiPages) in
                          gewohnter Umgebung.
PoolParty Tagging Dialog in Sharepoint




                 Sortiert nach Concept Schemes wird der
                erstellte Inhalt mit Konzepten (Metadaten)
                         aus PoolParty angereichert.
PoolParty Tagging Dialog - Sharepoint




               Eine Listenansicht der verfügbaren Konzepte
                    erlaubt Sortierung und Gewichtung
PoolParty Tagging Dialog - Sharepoint




                   Neben automatisch identifizierten
               Konzepten kann auch frei gesucht werden.
www.confluence.at




 Enterprise Content and Social Collaboration Software

 Weltweit bei über 11.500 Kunden im Einsatz
PoolParty Tagging Dialog in Confluence




                  Erstellung von Inhalten (Bsp. WikiPages) in
                            gewohnter Umgebung.
PoolParty Tagging Dialog in Confluence




                 Automatische Annotation mit Konzepten ,
                 sortiert nach Concept Schemes, aus dem
                               Wissensmodell
PoolParty Tagging Dialog in Confluence




                      Angereichert mit alternativen
                  Bezeichnungen oder Abkürzungen zur
                         besseren Auffindbarkeit
PoolParty Tagging Dialog in Confluence




                   Individuelle Wissensmodelle für jeden
                  Bereich, Einstellung der Gewichtung und
                            Anzahl der Konzepte
Kollaborative Erstellung / Pflege




                  Expertenbasierte Erweiterung des
                 Wissensmodells mit Vorschlägen für
              alternative Bezeichnungen, Definitionen,
                                etc.
Was Sie davon haben?

 Automatische Anreicherung Ihrer Inhalte mit Metadaten

 Homogene, Domänen-spezifische Wissensmodelle

 Strukturierte Darstellung von Information

 Empfehlung relevanter Kontextinformationen

 Zeitsparende Suchprozesse
Kontakt



          Florian Kondert
          COO, Head of Business Development

          Mariahilferstrasse 70/8
          A-1070 Vienna

          Tel +43 1 4021235 36
          Mobile +43 699 17068930
          f.kondert@semantic-web.at
          http://www.semantic-web.at

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Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle

  • 1. Florian Kondert COO, Head of Business Development Kollaborative Systeme treffen auf semantische Wissensmodelle
  • 2. Anwendungsbeispiele  Projektdokumentationen  Protokolle & Reports  Spezifikationen & Entwürfe  Richtlinien & Prozesse  Wissensdatenbanken  Situativer Austausch von Expertise
  • 3. Warum Kollaboration? Quellen | Zeitaufwand | Validierung | Kontext „My friends, I‘ll leave you... With responsibility!“ http://bit.ly/KtKZQN
  • 4. 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.
  • 5. 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.
  • 6. 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.
  • 7. Grenze durch Komplexität ! !  Vielfalt von Sprachen  Verwendung unterschiedlicher Terminologien !  Explikationsgrenzen  Relevanz-Filter Erweitertes Modell des Wissensaustausches (Riempp, 2004, S. 69)
  • 8. Grenze durch Komplexität  Vielfalt der Domänen  Steigende Vernetzung von Umwelten / Projekten  Steigendes Volumen der Informationen  Wachsende Aufforderung der Selektion
  • 9. 4. Lösung: Wissensmodelle Maschinen unterstützen bei der Bedeutungszuweisu ng von Inhalten
  • 10. 4. Lösung: Wissensmodelle  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 *Simple Knowledge Organization System; W3C Standard für die Erstellung / Pflege von kontrollierten Vokabularen
  • 11. www.poolparty.biz Im Einsatz bei  World Bank  A1Telekom  Erstellung von Wissensmodellen  Roche  REEEP, Geologische  Metadatenmanagement Bundesanstalt  Credit Suisse  Text Mining  British Extraktion und Text Museum,  Wolters Kluwer  Datenintegration  Education Services  Biogen Idec Australia,...
  • 12. PoolParty Tagging Dialog in Sharepoint Erstellung von Inhalten (Bsp. WikiPages) in gewohnter Umgebung.
  • 13. PoolParty Tagging Dialog in Sharepoint Sortiert nach Concept Schemes wird der erstellte Inhalt mit Konzepten (Metadaten) aus PoolParty angereichert.
  • 14. PoolParty Tagging Dialog - Sharepoint Eine Listenansicht der verfügbaren Konzepte erlaubt Sortierung und Gewichtung
  • 15. PoolParty Tagging Dialog - Sharepoint Neben automatisch identifizierten Konzepten kann auch frei gesucht werden.
  • 16. www.confluence.at  Enterprise Content and Social Collaboration Software  Weltweit bei über 11.500 Kunden im Einsatz
  • 17. PoolParty Tagging Dialog in Confluence Erstellung von Inhalten (Bsp. WikiPages) in gewohnter Umgebung.
  • 18. PoolParty Tagging Dialog in Confluence Automatische Annotation mit Konzepten , sortiert nach Concept Schemes, aus dem Wissensmodell
  • 19. PoolParty Tagging Dialog in Confluence Angereichert mit alternativen Bezeichnungen oder Abkürzungen zur besseren Auffindbarkeit
  • 20. PoolParty Tagging Dialog in Confluence Individuelle Wissensmodelle für jeden Bereich, Einstellung der Gewichtung und Anzahl der Konzepte
  • 21. Kollaborative Erstellung / Pflege Expertenbasierte Erweiterung des Wissensmodells mit Vorschlägen für alternative Bezeichnungen, Definitionen, etc.
  • 22. Was Sie davon haben?  Automatische Anreicherung Ihrer Inhalte mit Metadaten  Homogene, Domänen-spezifische Wissensmodelle  Strukturierte Darstellung von Information  Empfehlung relevanter Kontextinformationen  Zeitsparende Suchprozesse
  • 23. Kontakt Florian Kondert COO, Head of Business Development Mariahilferstrasse 70/8 A-1070 Vienna Tel +43 1 4021235 36 Mobile +43 699 17068930 f.kondert@semantic-web.at http://www.semantic-web.at