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Softwarestudie Werkzeuge für Wissensmanagement KM-Tools PWM-Community Treffen Mag. Andreas Blumauer
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Wozu diese Studie? Unterscheidung zwischen KM-Tools und Daten-Verwaltungssystemen, wie CMS oder DMS Schnelle Marktübersicht Spezifische Funktionalitäten Spezifische Bewertungsschemata Anwendungsmöglichkeiten
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Zusätzliche Motivation
OGM-Umfrage, Oktober 2003 61 Prozent der österreichischen Topmanager glauben, dass ihr Unternehmen über ein Zentralarchiv verfügt und dort "Wissen" abspeichert Jedoch nur 37 Prozent der IT-Manager bestätigen die Existenz von solch einem Archivierungssystem.
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Zur Vorgehensweise der ER
ER „Topic Maps“ (ca. 15 Mitglieder) seit November 2002 Anwendungsszenarien, Vorgehensmodelle und Identifikation von 8 Tools Evaluierung von 8 Tools Hersteller präsentiert Werkzeug in der ExpertInnenrunde Live-Befragung des Herstellers ER entwickelt parallel dazu einen Frageraster Hersteller beantworten den Fragebogen Fragebogen werden aufgrund der Präsentationen und weiterer Befragungen evaluiert Autoren im Rahmen der ER „Topic Maps“: Peter Graf, Softwarehaus Graf & Partner Christian Jeitler, Institut für Database and Artificial Intelligence der Technischen Universität Wien Andreas Koller, punkt. netServices Andreas Blumauer, punkt. netServices
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Teilnehmer MrCat BibTechMon K-Infinity Lixto Suite L4 OntoOffice
SemTalk USU KnowledgeMiner
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An wen richtet sich diese Studie?
Praxis Entscheider Berater Nutzenpotentiale > technische Details Grundprobleme des Wissensmanagements werden vorausgesetzt Interessiert an erster strukturierter Sichtung verfügbarer Tools
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Fragen, die die Studie beantwortet
Welche Information ist für unsere Organisation bzw. meine Tätigkeit relevant? Welche Quellen gibt es dafür? Wie kann ich grundsätzlich darauf zugreifen? Wie muss der Zugriffspfad bzw. die Information dargestellt werden? Welche Eigenschaften muss ein Werkzeug haben, das gewünschte Informationen „herausfischt“ und darstellt? Wer stellt solche Werkzeuge her?
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Intelligente Informationszugänge
Automatisches Klassifizieren von Textbausteinen Suche über assoziierte Begriffe ermöglichen Kontextinfos: Verwandte Dokumente, Zusammenfassungen Recommender Systeme Fakten lernen vs. Zusammenhänge erkennen Persönliche Lernpfade ermöglichen
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Nutzenpotentiale Verringerte Suchzeiten, verbesserte Qualität der Suchergebnisse Aufwertung bestehender IT-Systeme Information kann kontextabhängig angezeigt werden Unterschiedliche Bezeichnungen desselben Objekts werden „verstanden“ Beschleunigung von Lernprozessen (Einschulung) Verknüpfung der wichtigsten Informationsträger: Personen und Dokumente (Expertenlandkarten) Automatisierbare Informationsfilterung (Push-Dienste) ….
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Semantische Informationen
Hierarchische Taxonomien Oberbegriffe Unterbegriffe Synonyme UND semantische Assoziationen Beziehungsvorlagen
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Bewertungsschemata der Studie
Bewertung der Einsatzmöglichkeiten für spezifische Anwendungsszenarien Grad der Unterstützung der Wissensbausteine (Probst) Technisch-Ökonomische Indikatoren (zB. Schulungsumfang, Lizenzkosten, …)
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Ergebnisse: Synthese Unterschiedliche Herangehensweise, semantische Strukturen aufzubauen Vielfältige Einsatzmöglichkeiten Wissensziele/Bewertung von Wissen wird (noch) nicht unterstützt 2 Schwerpunkte: Individuelles/kollektives Wissen Studie wird 2004 fortgesetzt und ausgebaut!
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ER „Topic Maps“ 2003/2004 Vier Arbeitsschwerpunkte
Grundlagen (Semiotik) Informations-Visualisierung Erstellungsprozess semantischer Netze Analyse von Tools Ergebnisse der Arbeitsgruppen werden mit Hilfe semantischer Netze erfasst und weiterentwickelt Anmeldungen sind noch möglich, Termine auf der PWM
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Bezugsquellen Teil 1 „Grundlagen“ der Studie unter frei downloadbar Teil 1 + Teil 2 „Studienergebnisse“ bei den Autoren oder unter zum Selbstkostenpreis (€ 25) erhältlich PWM-Mitglieder erhalten 20% Ermäßigung
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