semantische analysen mit sinequa: neues whitepaper der experton group
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7/24/2019 Semantische Analysen mit Sinequa: Neues Whitepaper der Experton Group
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Durchblick durch EinblickSemantische Analyseverfahren frneue Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten
Ein Whitepaperder Experton Group AG
Oktober 2015
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Experton Group Whitepaper Durchblick durch Einblick
Copyright Experton Group AG 2
Copyright
Die vorliegende Analyse wurde von der Experton Group AG im Auftrag der SinequaS.A.S. erstellt. Trotz der gewissenhaften und mit grter Sorgfalt erfolgten
Ermittlung der Informationen und Daten kann fr deren Vollstndigkeit und
Richtigkeit keine Garantie bernommen werden. Niemand sollte aufgrund dieser
Informationen handeln ohne geeigneten fachlichen Rat und ohne grndliche
Analyse der betreffenden Situation.
Alle Rechte am Inhalt dieses Untersuchungsberichtes liegen bei der Experton
Group. Die Daten und Informationen bleiben Eigentum der Experton Group.
Vervielfltigungen, auch auszugsweise, bedrfen der schriftlichen Genehmigung
der Experton Group AG.
Copyright Experton Group, 2015
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Inhaltsverzeichnis
1 MANAGEMENT SUMMARY 4
2 EINFHRUNG 5
3 BIG DATA SUCH- UND ANALYSEVERFAHREN 7
4 DER MARKT FR BIG-DATA-SUCHE UND -ANALYSE 9
5 SINEQUA ALS LSUNGSANBIETER 12
6 FAZIT 14
7 SINEQUA 15
8 EXPERTON GROUP AG 15
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Experton Group Whitepaper Durchblick durch Einblick
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1 Management Summary
Die Datenberge in den Unternehmen werden immer grer. Daher ist absehbar,
dass Enterprise Search-Applikationen und -Lsungen zu wesentlichen - wenn nicht
sogar Kern-Elementen - der Unternehmens-IT werden.
Strukturierte Daten lassen sich leicht mit mathematischen Verfahren verarbeiten.
Je unstrukturierter die Daten sind, desto komplexer sind die Anforderungen an die
Algorithmen. Jedoch liegen erst in der Komplexitt der Big-Data-Szenarien und der
Daten selbst wirkliche Wettbewerbsvorteile. Es ist nicht sehr realistisch,
anzunehmen, dass statistische Verfahren, spalten-orientierte Datenbanken, In-
Memory-Technologien oder neue, schnelle Indizierungsmechanismen allein die
Lsung fr den dort entstehenden Bedarf darstellen.
Die ra der Geschftsentscheidungen auf Basis einfacher Reports, die aus
gefilterten und vorsortierten Daten (die wiederum berwiegend Zahlen oder einen
eng beschrnkten Wortschatz enthalten) entstehen, geht zu Ende. Bei Big-Data-
Analytics geht es um mehr als die Ermittlung von Unternehmens-Kennzahlen fr
eine Business-Scorecard. Es geht darum, die Ergebnisse in einen logischen
Zusammenhang mit allen zugehrigen Informationen zu bringen. Nur durch eine
neuartige Sicht auf groe strukturierte, unstrukturierte und teilstrukturierte Daten
lassen sich wirklich neue Erkenntnisse gewinnen. Die semantische (inhaltliche)
Analyse von groen Datenmengen leistet hier einen wichtigen technischen Beitrag
und macht Zusammenhnge sichtbar. Herkmmliche statistische (quantitative)
Verfahren knnen dies in der Regel nicht leisten.
Mit dem spezifischen Ansatz der semantischen Textanalyse erffnet sich
Anwendern eine neue Technologie fr die Erschlieung und Analyse
polystrukturierter Daten, die gleichermaen aus der Unternehmens-IT (ERP, CRM,
u.a.) stammen knnen, wie auch aus externen Quellen, darunter Social Media,
Nachrichtenkanlen, E-Mails, Brodokumenten oder Webseiten. Damit rckt auch
die unternehmensweite Suche (Enterprise Search) in den Fokus von Big-Data-
Technologien.
Die Experton Group empfiehlt Anwendern aufgrund der starken Zunahme immer
neuer Datenformate, seien sie strukturiert oder unstrukturiert, sehr intensiv ber
fortschrittliche und zukunftssichere Analysemethoden nachzudenken und dabei
die semantische Analyse in den Fokus zu rcken. Nur durch die Kombination von
herkmmlichen statistischen und semantischen Analyseverfahren, unter
Einbindung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, lassen sich
wirkliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Eine entsprechende Analyse-Plattform
sollte die agile Entwicklung von Suche-basierenden Anwendungen (search based
applications) untersttzen. Diese knnen die spezifischen Geschftsprozesse desAnwenderunternehmens effizienter gestalten.
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2 Einfhrung
Big-Data beschreibt die Gewinnung neuer Informationen aus enorm groen und
heterogenen Datenbestnden, die in krzester Zeit sehr vielen Nutzern zur
Verfgung stehen mssen, um dadurch schnellere und bessere wettbewerbs-
kritische Entscheidungen treffen zu knnen. Big Data erweitert damit klassische
Business-Analytics-Anwendungen und ist durch einen enormen Zuwachs an
unterschiedlichsten Datenquellen, an Datennutzern (intern wie extern), an
Verarbeitungsgeschwindigkeit und an Datenvolumina gekennzeichnet.
Der Bitkom e.V. hat in seinen Leitfden1zu Big Data eine der wichtigsten Heraus-
forderungen der nchsten Dekaden (!) zusammengefasst: ein schier
unaufhrliches Datenwachstum. Big Data mag seine Wurzeln darin gehabt haben,
dass die Ermittlung von Unternehmenskennzahlen auf eine breitere Datenbasis
gestellt wird. Jetzt ist aber klar: Die digitale Transformation schafft nicht nur immer
neue Daten, sondern sie verlangt vorrangig nach neuen Verfahren fr die
Auswertung und Verknpfung von Informationen.
Der Big-Data-Erkenntniskreislauf der Experton Group illustriert, wie durch eineneue Sicht auf Daten neue Fragestellungen und Ideen entstehen. Die Beantwortung
dieser Fragen bedarf neuer Algorithmen und Verfahren - einschlielich Verfahren
zur Interpretation von Texten in geschriebener und gesprochener Form. Bei der
Umsetzung der Ideen werden weitere Daten aggregiert und neue Daten erzeugt.
Auch diese bilden wieder eine Ausgangsbasis fr neue Fragen, Ideen und
Erkenntnisse sowie fr abstrakte Services, also fr neue datengetriebene
Geschftsmodelle, die ber den bisherigen Unternehmenszweck hinausgehen.
1https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Publikation_775.html und weitere
https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Publikation_775.htmlhttps://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Publikation_775.htmlhttps://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Publikation_775.html -
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Daten, intern wie extern, sind zum wichtigsten Asset im globalen Wettbewerb
geworden. Die daraus gewonnenen Informationen sind eine strategische Ressource
in den immer komplexeren und dynamischeren Marktumfeldern. Es zeigt sich, dassdie Umsetzung von Big-Data-Szenarien vor allem an organisatorischen Barrieren
scheitert, whrend die technischen Barrieren relativ einfach ausgerumt werden
knnen.
Bisherige herkmmliche statistische Verfahren, neue Datenbank- und In-Memory-
Technologien oder neue, schnelle Indizierungsmechanismen allein reichen jedoch
nicht als Antwort fr den entstehenden Bedarf. Tatschlich muss in alle Richtungen
geforscht werden: von der schnellen Bewegung sehr groer Datenmengen von
einem Ort zum anderen ber leistungsfhige Computer und Netzwerke bis hin zur
Anwendung logischer Verfahren wie beispielsweise dem Natural LanguageProcessing (NLP).
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3 Big Data Such- und Analyseverfahren
Die ra der Geschftsentscheidungen auf Basis einfacher Reports, die aus ge-
filterten und vorsortierten Daten (die wiederum berwiegend Zahlen oder einen
eng beschrnkten Wortschatz enthalten) entstehen, geht zu Ende.
Rein statistische Analysen und Korrelationen sind fr die zuknftigen Business-
Anforderungen nicht mehr ausreichend genau. Es geht inzwischen darum, die
Ergebnisse in einen logischen Zusammenhang mit allen zugehrigen Informationen
zu bringen. Statistische Korrelationen mssen also durch semantische
Korrelationen geprft, verfeinert und ergnzt werden. Nur durch eine neuartige
Sicht auf groe strukturierte, unstrukturierte und teilstrukturierte Daten lassen sich
wirklich neue Erkenntnisse gewinnen.
Die semantische (inhaltliche) Analyse von groen Datenmengen macht
Zusammenhnge sichtbar. Diese werden mit leistungsfhigen Darstellungs-
funktionen visualisiert. Zu den fortgeschrittenen Verfahren, mit denen heute aus
Daten auch neuartige semantische Korrelationen Erkenntnisse erarbeitet werden,
gehrt das Natural Language Processing, die Verarbeitung natrlich sprachlicher
Informationen. Erkenntnisse entstehen beispielsweise, indem Daten miteinander
in Zusammenhnge gebracht werden, die zunchst von keinem statistischen bzw.
mathematischen Verfahren als relevant erachtet werden oder errechnet werden
knnen. Mit der semantischen Suche knnen zum Beispiel Ersatzteile in
Ersatzteilkatalogen gefunden werden, auch wenn die konkrete Artikelnummer oder
Artikelbezeichnung nicht bekannt ist. Mathematische bzw. statistische Verfahren
knnen diese Beziehungen oft nicht entdecken. Ergebnisse auf Basis semantischer
Analysen sind somit, je nach Zielstellung, fr den Anwender aussagekrftiger, und
er wird umfassender informiert.
Whrend sich statistische Verfahren funktional immer weiter aneinander
angleichen und der Markt fr statistische Analysen in den nchsten Jahren, nach
Experton-Erwartungen, auch eine Konsolidierung erleben wird, ist die semantische
Analyse von Texten noch recht neu. Entsprechende Verfahren waren bisher eher
auf nicht kommerzielle Anwendungen bei Nachrichtendiensten, Militr oder Polizei
konzentriert.
Statistische Verfahren sind sehr gut darin, die Hufung von Begriffen in einer
Datenmenge zu erkennen. So ermitteln sie sehr treffsicher, wie oft zum Beispiel
eine Kreditkartennummer im Zusammenhang mit einem Gegenstand (Handtasche,
Grtel, Halstuch) verwendet wird und an welchen Orten die Kreditkarte benutzt
wird. Solche statistischen Verfahren lassen sich beliebig komplex gestalten. So sind
sie sehr gut geeignet, einen mglichen Kreditkartenbetrug anzuzeigen.
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Bei dem Natural Language Processing geht es jedoch nicht nur darum, statistische
Aufflligkeiten (Hufungen von Begriffen in Transaktionsdatenstzen) eines
Quelldatensatzes anhand von Synonymwrterbchern zu ermitteln. Es geht darum,Synonyme im richtigen Kontext dem richtigen Vorgang zuzuordnen: Kohle, Moos,
Asche, Kies, Schotter knnen jeweils Begriffe fr Geld sein. Jeder dieser Begriffe hat
aber auch seine eigene Bedeutung. Schotter ist selbstverstndlich im
Zusammenhang mit Straenbau nicht als Synonym fr Geld zu werten, es sei denn,
es geht in dem Beispiel um die Aufklrung von Schmiergeldzahlungen, wo dann der
Schotter(die Bestechung) fr die Lieferung des Schotters (Baumaterial) gemeint
sein knnte. Allein dieses Beispiel veranschaulicht bereits die Komplexitt des
Themas.
Relevante Anwendungsbereiche fr modernes und fortgeschrittenes NaturalLanguage Processing lassen sich in nahezu allen Branchensegmenten finden,
angefangen bei Fertigungsunternehmen (Zuordnung von Varianten, Baugruppen
und Bauteilen, in sehr umfangreichen Produkten wie einem Pkw) bis hin zu
hoheitlichen Aufgaben (Strafverfolgung) ffentlicher Organisationen.
Wie wichtig dies sein kann, zeigt beispielsweise die Dokumentation von Flugzeugen
und Hubschraubern. Obwohl diese Verkehrsmittel in Serie gebaut werden, entsteht
das einzelne Produkt mit der Losgre 1. Das bedeutet, dass auch die
Dokumentation eines jeden Produkts von den anderen Produkten abweicht. Eine
alte Redensart unter Flugzeugbauern sagt, dass ein neues Flugzeug erst dann dieZulassung erhlt, wenn das Gewicht der Dokumentation das Startgewicht der
Maschine erreicht hat. Ebenso komplexe Textdokumente finden sich im
wissenschaftlichen Bereich, wo es immer schwieriger wird, existierende wichtige
Verffentlichungen zu finden. Auch bestimmten Berufsgruppen wie z.B.
Patentanwlten und Forschern knnen semantische Verfahren das schnelle Finden
relevanter Dokumente erleichtern, wenn beispielsweise riesige Datenbanken mit
Patentschriften ausgewertet werden mssen. Die Auswertung von Fallstudien,
Testreihen, Patentschriften und wissenschaftlichen Texten ist auch eine der
aufwndigsten Aufgaben in der pharmazeutischen Industrie und in der
medizinischen Forschung. Linguistische Mechanismen stellen bei der intelligenten
Auswertung von Texten die gesuchten Zusammenhnge dar.
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4 Der Markt fr Big-Data-Suche und -Analyse
Die Datenmengen, die in den Unternehmen anfallen, wachsen explosionsartig und
auch die Anzahl und Art der Datenquellen (strukturiert, semi-strukturiert,
unstrukturiert) wchst stetig, beispielsweise durch mobile Endgerte, die Erschlie-
ung von Mail-Archiven, Datenbestnde aus Texten (darunter Produktdokumen-
tationen, Projektberichte, Fallstudien, Wartungsanleitungen), Streaming-Media,
Maschinendaten sowie Daten aus Social-Media. Die heute mgliche Vielfalt an
Daten fhrt zu einer bisher nicht dagewesenen Komplexitt der Eingangsdaten.
Doch diese Daten liefern an sich noch keine Wertschpfung, da erst die Gewinnung
neuer Informationen aus den Daten einen Mehrwert fr das
Anwenderunternehmen darstellt.
Die Aggregation von Daten zu entscheidungsrelevanten Informationen, Ergebnisse
aus Datenbankanfragen und die Entdeckung neuer Zusammenhnge wird
darber hinaus in Echtzeit erwartet. Zudem werden die Informationen an immer
mehr Nutzer im Unternehmen und in der gesamten Wertschpfungskette, vom
Lieferanten bis zum Kunden, verteilt. Es wchst also nicht nur die Zahl der
unterschiedlichen Datenquellen, sondern auch die Zahl der Verbraucher von neu
gewonnen Informationen.
Die Digitalisierung der Wirtschaft und des Alltags erzeugt in den Industrielndern
immer mehr, auch komplexe, Daten, die immer hufiger auch als Text (also als
geschriebene Sprache) entstehen. Untersuchungen zeigen, dass mittlerweile etwa
70 bis 80 Prozent aller vorliegenden internen und externen Unternehmensdaten in
unstrukturierter Form vorliegen. Herkmmliche statistische Verfahren sind daher
nicht immer das Mittel der Wahl fr die Analyse von Big-Data.
Dabei sieht die Experton Group Big Data als eine bergreifende Entwicklung hin zu
komplexen IT-Szenarien wie beispielsweise im Gesundheitswesen (E-Health), im
Straenverkehr (interaktive, sekundenaktuelle Verkehrs- und Routenplanung ber
groe Geografien) und selbstverstndlich in der betriebswirtschaftlichen IT (die
Verknpfung von BI mit Daten aus MES, ERP oder CRM).
Hierbei sind immer mehr unstrukturierte Daten zu verarbeiten, die berwiegend
aus Texten bestehen. Unstrukturiert sind diese Daten, weil sie keinen erkennbaren
tabellen- oder listenartigen Aufbau haben. Es spielt auch keine Rolle, woher die
Daten kommen.
Strukturierte Daten lassen sich leicht mit mathematischen Verfahren verarbeiten.
Je unstrukturierter die Daten sind, desto komplexer sind die Anforderungen an die
Algorithmen. Jedoch liegen erst in der Komplexitt der Big-Data-Szenarien und der
Daten selbst wirkliche Wettbewerbsvorteile.
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Die Komplexitt der Big-Data-Projekte setzt einen Kulturwandel in den
Anwenderunternehmen voraus.
Kulturwandel Schritt 1: Umdenken, denn Big Data lsst sich nicht als ROI ber x
Jahre darstellen. Semantische Analysen wie mit der Software von Sinequa frdern
neue und vor allem neuartige Erkenntnisse und somit neue datengetriebene
Geschftsmodelle, die wiederum zustzliche Umsatzpotenziale ermglichen.
Kulturwandel Schritt 2: Datensilos und hoheitliche Zuordnung von Daten im
Unternehmen aufheben, damit ganz verschiedenen (berechtigten) Beteiligten der
Zugriff auf die Rohdaten ermglicht wird. Keimzellen schaffen, in denen Big-Data-
Ideen zu Big-Data-Szenarien werden. Den Mitarbeitern entsprechend der Data-
Governance und der Big-Data-Ethik geeignete Freirume schaffen und lassen. Auchder spielerische Umgang mit semantischen Verfahren sollte dabei gebt werden.
Kulturwandel Schritt 3: Leitungsentscheidungdarber, ob die Fachabteilung oder
die IT-Abteilung fr die Exploration von Daten und den Aufbau von Big-Data-
Szenarien zustndig ist bzw. ob hier eine Stabsfunktion fr das Unternehmen
hilfreich ist. Oft ist es sinnvoll, eine allen Bereichen bergeordnete Instanz fr die
Big-Data-Thematik zu schaffen.
Kulturwandel Schritt 4: Neue Algorithmen finden statt eines Scale-outs
vorhandener Lsungen. Wenn es bei Big-Data-Szenarien nicht nur darum geht, die
Kennzahlenermittlung auf eine breitere Datenbasis zu stellen, sind auch seman-
tische Analysen in Betracht zu ziehen.
Mit dem spezifischen Ansatz der semantischen Textanalyse erffnet sich
Anwendern eine neue Technologie fr die Erschlieung und Analyse polystruk-
turierter Daten, die gleichermaen aus der Unternehmens-IT (ERP, CRM, u.a.)
stammen knnen wie aus externen Quellen, darunter Social Media, Nachrich-
tenkanle, E-Mails, Brodokumente oder Webseiten.
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Aus der Fhigkeit, diese Daten nicht nur statistisch auszuwerten, sondern logische
Erkenntnisse zu gewinnen, ergeben sich eine Vielzahl denkbarer Anwendungen:
Zielmarkt Denkbare Applikation Mglicher Beitrag von Sinequa
Regierung/
Behrden
Erkennungsdienstliche Aufgaben
Prvention
Natural Language Processing,
Spracherkennung, linguistische und
semantische Analysen in vielen
Sprachen
Automobilindustrie Ersatzteilorganisation Natural Language Processing,
korrekte Zuordnung von
Artikelnummern selbst zu
unscharfen Begriffen
Call-Center/Kunden-
untersttzung
360-Grad-Sicht auf den Kunden Case Based Reasoning und
Natural Language Processing,
Erkennen der richtigen
Zusammenhnge, auch wenn die
verwendeten Begriffe nicht einer
Normung entsprechen
Versicherungen Risikominimierung Natural Language Processing und
Case Based Reasoning fr
semantische Analyse von
Nachrichten zur Erkennung
bestimmter Gefahren-Situationen
und Verhaltensmuster
Pharmazeutische
Industrie
Krzeres Time-to-Market Forschungsdatenbanken,
Laborberichte und klinische
Testreihen effizienter durchsuchen
und redundante Projekte vermeiden
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5 Sinequa als Lsungsanbieter
Sehr schnelle Analysen, unternehmensweites Durchsuchen von Datenbestnden
und der vereinheitlichte Zugriff auf die Unternehmensinformationen (Unified
Information Access) sind die Domne der Sinequa. Die Lsungen von Sinequa
basieren auf Technologien fr die textuelle und inhaltliche - also fr die linguistische
- Analyse. Die ausgereiften Content-Analytics-Funktionen von Sinequa ermglichen
es Konzernen und ffentlichen Verwaltungen, relevante und wertvolle
Informationen aus sehr groen und komplexen Datenbestnden sowie aus
strukturierten und unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen. Basierend auf den
Ergebnissen jahrelanger sprachwissenschaftlicher Forschung kombiniert die
flexible Softwarelsung semantische mit statistischer Analyse, stellt Zusammen-
hnge in heterogenen, groen Datenmengen her und liefert Anwendern relevanteErgebnisse fr ihre Arbeitsprozesse. Sinequas hochgradig skalierbare Lsung
durchsucht hunderte Millionen von Dokumenten und Milliarden von Datenbank-
Records uerst effizient und versorgt bei Bedarf zehntausende Nutzer mit den
richtigen Suchergebnissen. Die leistungsstarke Architektur sowie die Out-of-the-
box-Konnektoren fr alle gngigen Unternehmensanwendungen und
Datenquellen gewhrleisten eine schnelle und kosteneffiziente Implementierung
und Integration in bestehende IT-Umgebungen. Viele Anwender in groen
Unternehmen und Organisationen nutzen Sinequa bereits, um effizient auf
geschftskritische Informationen zugreifen zu knnen. Zum renommierten
Kundenkreis des Unternehmens zhlen Airbus, AstraZeneca, Atos, Biogen, Crdit
Agricole, das franzsische Verteidigungsministerium, die Europische Kommission
und Siemens.
Eine Herausforderung ist fr die Anwender das Zusammenfhren von Daten. Viele
Analyse-Lsungen setzen voraus, dass Adapter individuell entwickelt werden. Bei
Sinequa ermglichen 140 Konnektoren die Erschlieung aller gngigen
Datenquellen - von DOCX, PDF, TXT und CSV ber verschiedene zeilen- oder
spaltenorientierte Datenbankformate bis hin zu Social Media und den nativen
Formaten von Data Warehouses. Diese bernehmen auch bereits einen Teil der
Verarbeitung. Zustzlich dazu hat Sinequa weitere Konnektoren seiner Big Data
Such & Analyse-Plattform auch fr Third-Party-Cloud-Storage, Product-Lifecycle-
Management-Systeme und Social-Media-Feeds entwickelt.
Cloud-Dienste, ob privat, ffentlich oder hybrid, werden von groen Unternehmen
aller Branchen immer intensiver genutzt. Sinequa-Kunden knnen jetzt die AWS-
Cloud nutzen, um flexibler die Infrastruktur an ihren Bedarf anpassen zu knnen.
So knnen zustzlich Millionen von Dokumenten und Milliarden von
Datenbankeintrgen analysiert und gleichzeitig die Total Cost of Ownership fr die
bentigte Infrastruktur gesenkt werden. Die Anwender profitieren von
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vollstndiger Transparenz bei der Suche und knnen Informationen ber Cloud-
und Enterprise-Anwendungen schneller abrufen.
Die Grundlage fr den Einsatz semantischer Verfahren ist die Entity Extraction, die
Begriffe in Texten erkennt und sie mit verwandten Begriffen in Beziehung setzen
kann. Unternehmensspezifische Synonymlisten und Ontologien knnen das Wissen
ber Begriffe und deren Beziehungen verstrken. Anwender knnen daher nach
Begriffen fragen, die nicht in den relevanten Texten vorkommen, und trotzdem eine
relevante Antwort erhalten. So kann die Frage nach dem gelben Knopf an einer
Maschine die entsprechende Beschreibung der Prftaste aus der Dokumentation
liefern, auch wenn die Frage weder die genaue Artikelbezeichnung noch diesen
Begriff enthlt.
Es ist vorstellbar, dass zu Beginn der Arbeit mit einer NLP-Software irrtmliche
Treffer (sogenannten false positives) angezeigt werden. Typischerweise werden
diese von den Anwendern individuell markiert, wobei die Software dies
interpretiert. Sinequa untersttzt diesen Lernprozess effektiv durch die Fhigkeit,
nahezu beliebige Ontologien und Thesauren einlesen zu knnen, um die
Anlernphase der Software zu verkrzen.
Fr die Darstellung der Suchergebnisse werden Diagramme und andere
Ergebnisprsentationen genutzt. Getreu dem Motto Ein Bild sagt mehr als tausend
Worte haben sich fr die verschiedenen Arten von Erkenntnissen aus denDatenanalysen auch verschiedene Darstellungsformen durchgesetzt. Besonders
populr sind zur Zeit beispielsweise Graphen. Sinequa beherrscht alle gegenwrtig
typischen Arten von Charts, Diagrammen und Reports.
Die Software von Sinequa wird in Deutschland direkt und ber ein Netz von
Partnern vertrieben. Sinequa hat ihre Partnerlandschaft in den letzten Jahren und
Monaten strategisch ausgebaut. Neue Allianzen und Partnerschaften gibt es zum
Beispiel mit der Atos SE, die mit ihren 93.000 Beschftigten in 72 Lndern Projekte
mit Big-Data-Content-Analyse auch auf Basis der Sinequa-Lsungen durchfhrt.
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6 Fazit
Big-Data-Projekte sind komplex. Das Speichern und Auswerten von einigen hundert
Terabytes ist dabei nur die Einstiegsdroge zu immer komplexeren Szenarien, und
in der Komplexitt liegen die eigentlichen Wettbewerbsvorteile fr die Anwender,
die so aus ihren Daten mehr und neue Informationen gewinnen knnen. Je
komplexer die Datenquellen und -arten sind, desto wichtiger ist es, nicht nur
statistische Verfahren zu nutzen, sondern die Inhalte durch linguistische Verfahren
auch zu verstehen.
Die Datenberge in den Unternehmen werden immer grer. Daher ist absehbar,
dass Enterprise Search-Applikationen und -Lsungen zu wesentlichen - wenn nicht
sogar Kern-Elementen - der Unternehmens-IT werden.
Oftmals stellen sich Anwender, vor allen jene mit einer leistungsfhigen IT-
Organisation, die Frage nach dem Make or Buy?. Der Aufwand fr die komplette
Neuentwicklung einer semantischen Enterprise-Search-Anwendung wurde von der
Experton Group in einem konkreten Projekt auf bestenfalls weit ber 24 Personen-
jahre berechnet. Dabei waren ausreichend linguistisch erfahrene Softwareentwick-
ler Teil der Berechnungsgrundlage. Ohne diese wrde der Aufwand fr eine
Neuentwicklung um ein Vielfaches steigen. Auch der Aufwand fr eine Neuent-
wicklung mit vorhandenen Tools und Open-Source-Komponenten darf nicht
unterschtzt werden.
Bei der Auswahl von Lsungen mit intelligenten semantischen Analysen nahezu
beliebiger Daten ist es zudem oft besser, neue Wege zu beschreiten. Anwender, die
sich zu sehr an Bekanntem orientieren, ben jene Wettbewerbsvorteile ein, die
sich aus einem neuen, unvoreingenommenen Blick auf die Daten ergeben.
Die Experton Group empfiehlt Anwendern aufgrund der Zunahme immer neuer
Datenformate, seien sie strukturiert oder unstrukturiert, sehr intensiv ber
zukunftssichere Analysemethoden nachzudenken und dabei die semantische
Analyse in den Fokus zu rcken. Beschleunigungsverfahren wie In-Memory-
Techniken oder Datenbankbeschleuniger schaffen durch die schnellere Lieferung
von Ergebnissen Reserven fr weitere Iterationen, jedoch immer im Rahmen der
vorherrschenden Denkwelten. Es gilt nun, diese Verfahren und Techniken mit
intelligenter und zukunftssicherer Technologie, zur Gewinnung wirklich neuer
Erkenntnisse, zu erweitern.
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7 Sinequa
Sinequa ist eine der fhrenden Softwarefirmen im Markt fr Big Data Content-
Analyse in Realzeit, Enterprise Search und Unified Information Access. Die
ausgereiften Content Analytics-Funktionen der Sinequa-Lsung ermglichen es
Konzernen und ffentlichen Verwaltungen, wertvolle Informationen aus sehr
groen und komplexen Datenbestnden, aus strukturierten Anwendungen und
unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen. Basierend auf den Ergebnissen
jahrelanger, sprachwissenschaftlicher Forschung kombiniert die flexible
Softwarelsung semantische mit statistischer Analyse, stellt Zusammenhnge in
heterogenen, groen Datenmengen her und liefert Anwendern relevante
Ergebnisse fr ihre Arbeitsprozesse. Sinequas hochskalierbare Lsung durchsucht
Milliarden von Dokumenten und Datenstzen in Datenbanken uerst effizient undversorgt zehntausende von Nutzern mit den fr sie relevanten Informationen. Die
leistungsstarke Architektur sowie die gebrauchsfertigen Konnektoren fr alle
gngigen Unternehmensanwendungen und Datenquellen gewhrleisten eine
schnelle und kosteneffiziente Implementierung und Integration in bestehende IT-
Umgebungen. Millionen von Anwendern in groen Unternehmen und
Organisationen nutzen bereits Sinequa, um effizient auf geschftskritische
Informationen zugreifen zu knnen. Zum renommierten Kundenkreis des
Unternehmens zhlen Airbus, AstraZeneca, Atos, Biogen, Crdit Agricole, das
franzsische Verteidigungsministerium, die Europische Kommission und Siemens.
8 Experton Group AG
Experton Group ist ein fhrendes IT-Research- und Beratungsunternehmen. Mit
europaweit 80 erfahrenen Analysten untersttzen wir mittelstndische und groe
Anwenderunternehmen bei der strategischen Planung und Umsetzung ihrer IT-
Strategien. Zudem unterstrzt Experton Group IT-Anbieter in Strategie-,
Marketing- und Wettbewerbsfragen.
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Impressum
Herausgeber:Experton Group AGCarl-Zeiss-Ring 4
D - 85737 IsmaningVorstand: Jrgen Brettel (Vorsitzender), Lutz Peichert, Nils BachmannAufsichtsratsvorsitzender: Wolfgang StbichAmtsgericht Mnchen HRB 158568
Version 3Oktober 2015
2015, Experton Group AG, Ismaning.
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