Page 14 - TREND REPORT November 2017
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14 Smart Services & Smart Citys | November 2017
TREND REPORT
vielmehr wird sich das Smart-Service- Universum um die Kunden, die Nut- zer und ihre Ansprüche und Anforde- rungen an die Produkte, Dienste und Dienstleistungen drehen. Ein guter Smart Service ist eine Symbiose aus Tech- nik und Mensch, eine Balance zwischen digitalem und persönlichem Service.
Ein Smart Service ist kein Selbstzweck
Smart Services werden unseren Alltag und unsere Arbeit erleichtern und er- weitern, Geschäftsmodelle und die Art und Weise, wie Wertschöpfung erzielt wird, verändern. „Ein Smart Service muss die Situation und den ‚Kontext’ des Nutzers oder allgemein des Men-
schen berücksichtigen und darf ihn nicht blind mit Daten überhäufen“, er- klärt Hans-Josef Jeanrond, Chief Mar- keting-O cer bei Sinequa. Relevanz sei der Schlüssel zu einer informations- getriebenen Gesellschaft. Und die An- wendung neuer oder weiterentwickel- ter Algorithmen und Techniken. „Wer smarte Services anbieten will, muss Na- tural Language Processing, Künstliche Intelligenz / Machine-Learning und ‚klassische‘ Suche verbinden und in eine kohärente Architektur einbetten, um die bestmöglichen Resultate für Unternehmen und ihre internen und externen Nutzer zu liefern“, ergänzt er.
Ein Smart Service existiert nicht für sich allein. Es muss Geräte, Geräte- systeme oder Plattformen geben, über die er genutzt werden kann. Es muss eine digitale Infrastruktur geben, über die er zur Verfügung gestellt wird. Und vor allen Dingen muss es Menschen und Unternehmen geben, die ihn nut- zen möchten und sich von ihm Vortei- le oder Mehrwerte versprechen. Navi- gationsdienste oder auch die berühm- ten Apps für iPhone und Smartphone haben den Boden bereitet. Es gibt sie in großer Vielzahl und Vielfalt. Man kann mit ihrer Hilfe beispielsweise den Auslieferungsstatus einer Bestellung verfolgen, ein sich in der Nähe be nd- liches Auto oder auch Fahrrad über eine Sharing-App buchen oder sich re- lativ entspannt durch die Republik na- vigieren lassen. So hat z. B. Seven Sen- ders eine Tracking & Tracing-Lösung für kleine und mittlere Unternehmen auf die Beine gestellt.
Der Logistik-Spezialist kümmert sich für andere Unternehmen um den Ver- sand von Waren an deren Kunden ins europäische Ausland und „revolutioniert so die Customer-Journey nach Bestell- eingang“.  omas Hagemann von Se- ven Senders erklärt dazu: „Wir verste- hen uns als Enabler für die Nutzung innovativer Lösungen, u.a. solche im Bereich Smart City. Unsere Plattform befähigt Shops in ganz Europa, smarte Logistiklösungen auf der letzten Meile – wie beispielsweise die Ko erraumzu- stellung in europäischen Metropolen – anzubinden.“ Manche dieser Dienste haben schon das Zeug zu einem Smart Service. Darauf lässt sich aufbauen. Die Akzeptanz für diese Dienstangebo- te wird mit ihrem Nutzen für die An- wender zunehmen, was allerdings wie-
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Tiefe Analyse mit kognitiver Suche
Mit Beginn der Ära des Cognitive Computing entstehen derzeit neue Lösungen, die leistungsstarke Indi- zierungstechnologie mit fortgeschrit- tenem „Natural Language Processing“ (NLP) und „Machine-Learning-Algo- rithmen“ kombinieren. So bildet sich eine neue Generation des Enterprise- Search heraus. Zu den Vertretern dieser Richtung gehört der Herstel- ler Sinequa, der von den großen Marktanalysten Gartner und Forres- ter als„Leader“ eingestuft wird.
Nachdem Enterprise-Search und Wis- sensmanagement aufgrund zu hoher Erwartungen etwas aus der Publikums- gunst gefallen zu sein schienen, ver- helfen ihnen neue technische Hilfs- mittel mittlerweile zu neuem Glanz. Bei der kognitiven Suche verbindet sich Indexierung mit der Verarbeitung na- türlicher Sprache („Natural Language Processing“=NLP)undMachine-Lear- ning. „Diese Kombination erlaubt eine
viel tiefere Analyse von Inhalten und Nutzerverhalten als einfache Keyword- Suche“, sagt Hans-Josef Jeanrond, Chief Marketing O cer bei Sinequa.
Das Softwareunternehmen hat basie- rend auf den Ergebnissen sprachwis- senschaftlicher Forschung und mit neuen Machine-Learning-Algorithmen eine Plattform entwickelt, mit der sich aus großen und komplexen, unstruk- turierten wie strukturierten Datenbe- ständen tiefere Einblicke gewinnen lassen.Jeanrond:„UmdemAnwender wirkliche Smart Services in seiner Ar- beitsumgebung zur Verfügung zu stel- len, muss eine kognitive Suche verbor- gene Korrelationen auch in nicht kodi-  zierten Informationen ermitteln und semantisch ähnliche Inhalte aufspü- ren.“ Dabei würden dann auch solche Inhalte erfasst, die einen gesuchten Begri  u.U. gar nicht enthalten, aber ein verwandtes Thema behandeln und deshalb interessant sein könnten.
Der Clou liegt nach Ansicht des Infor- matikers darin, dem Nutzer die Infor- mationen so zielgerichtet wie möglich zu vermitteln. Auf der Sinequa-Platt- form werden dazu sogenannte Search Based Applications oder Info-Apps zur dezidierten Informationsbescha ung für einzelne Nutzer(gruppen) entwi- ckelt. Diese kann sich jedes Unterneh- men für seine spezi schen Bedürfnis- se zusammenstellen. Der Pharmakon- zern AstraZeneca zum Beispiel hat seit Einführung der Analyseplattform in seiner F&E-Abteilung einen regel- rechten „AppStore” für solch individu- alisierte Informationsbescha ungen aufgebaut. In einem großen Callcen- ter mit 10000 gleichzeitigen Power- Usern werden Kundenpro le aus Da- ten von über 30 Unternehmensan- wendungen extrahiert und in weniger als zwei Sekunden angezeigt – ein echter Smart Service.
„Für die Unternehmen lohnt sich die Investition in solche Technologie in je- dem Fall“, ist sich Hans-Josef Jeanrond sicher. „Marktanalysen zeigen, dass datengetriebene Organisationen al- lein durch fehlende Informationen viele Millionen Euro pro Jahr verlieren. Indem sie heterogene Datenmengen aus verschiedensten Quellen in ver- wertbares Wissen verwandeln, sparen sie also bares Geld und stärken ihre Wettbewerbsfähigkeit.“
Hans-Josef Jeanrond im Interview mit TREND REPORT: „Um dem Anwen- der wirkliche Smart Services zur Verfügung zu stellen, muss eine kognitive Suche auch verborgene Korrelationen ermitteln.“
www.sinequa.com
Bildmotiv Copyright: Sinequa












































































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