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Abstract

Das erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität. Wissenschaftlich fundiert und von Praktikern geschrieben, wird der aktuelle Stand aus Forschung und praktischer Anwendung präsentiert, in den wichtigen Facetten dieses wichtigen Themas. Ein Muss für alle IT-Profis.

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Abstract

Social Software Anwendungen wie Wikis, Weblogs oder Social-Networking-Plattformen sind ein integraler Bestandteil der Weiterentwicklungen des Internets. Zur Nutzung kommen diese Anwendungen aus dem Bedürfnis heraus, Wissen zu sammeln, bereitzustellen und zu verteilen bzw. Communities aufzubauen und ihnen Raum zum Austausch zu geben. Worin liegt nun aber der Nutzen des Web 2.0 für Unternehmen? Im Rahmen dieses Buches werden von rund 30 Autoren aus Wissenschaft und Praxis vier große Themenbereiche behandelt, um sich der Beantwortung dieser Frage zu nähern.Im Einführungsteil werden die Grundlagen gelegt und unterschiedliche Social-Software-Anwendungen wie Wikis, Weblogs oder Social Bookmarking erläutert. Im darauf folgenden Abschnitt rücken die Potenziale der Anwendung in Unternehmen und die Wissensarbeiter als Nutzer in den Fokus. Welche Unternehmenskultur und Kompetenzen sind notwendig, um effizient mit Social Software im Unternehmen arbeiten zu können? Wie wird Social Software im Unternehmen eingeführt?Der dritte Teil des Buches befasst sich mit konkreten Anwendungsfällen in Unternehmen. Fallstudien aus großen und kleinen Unternehmen wie z.B. IBM, Deutsche Bahn, Opel, SUN Microsystems und der PSI AG veranschaulicht. Im abschließenden Teil werden zukünftige Entwicklungen ausgelotet und Visionen gewagt.

Footnote

Das dritte Kapitel "Social Software als Treiber für Veränderungen im Unternehmen" hat eine Brückenfunktion zwischen der systematischen Systemeinführung und den konkreten Fallstudien zum praktischen Einsatz von social software, da hier zunächst systematische das Potenzial des social software-Einsatzes skizziert wird. Dabei arbeiten die Autoren wesentliche Faktoren für den Einsatz elektronischer Kommunikationsmedien heraus und diskutieren ausführlich den Zusammenhang zwischen Produktivität der Wissensarbeit und Chancen der social software-Nutzung. Erste Fallstudien (Communities in der Medienbranche, Alumnimanagement bei großen Unternehmen, Crowdsourcing als Verfahren der Wissensgewinnung, Einsatz sozialer Geotagging-Systeme, Strategien zum Aufbau von Unternehmenswikis) zeigen mögliche Einsatzstrategien im Unternehmen auf und fokussieren jeweils auf eine spezifische Funktion einer social software-Anwendung. Der vierte Teil stellt anhand mehrerer großer Fallstudien konkrete Einsatzszenerien für social software-Formen wie Wikis und Blogs vor. Dabei sind die Studien in unterschiedlichen Unternehmenstypen angesiedelt: Großkonzerne wie die Deutsche Bahn AG (Wissensmanagement in der Managementberatung mit Wikis), die Siemens AG (Einsatz von Mitarbeiter-Blogs) oder die Adam Opel AG (Podcasts in der Vertriebsschulung) finden ebenso Beachtung wie Software-Firmen (PSI AG: Wiki als Intranet-Anwendung, Sun Microsystems: Wikis und Blogs) oder IT-Mittelständler (Namics AG: Einsatz von Blogs im Unternehmen). Die sehr plastisch beschriebenen Fallstudien machen sowohl die Breite der Einsatzmöglichkeiten als auch die Vielfalt des Lösungsangebotes und der bei der Umsetzung auftretenden Probleme deutlich. Wünschenswert wäre ein noch einheitlicherer Aufbau der Studien, der eine bessere Vergleichbarkeit gewährleisten würde.

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Abstract

Unternehmen sehen sich heutzutage regelmäßig der Herausforderung gegenübergestellt, aus umfangreichen Mengen an Dokumenten schnell relevante Informationen zu identifizieren. Dabei zeigt sich jedoch, dass Suchverfahren, die lediglich syntaktische Abgleiche von Informationsbedarfen mit potenziell relevanten Dokumenten durchführen, häufig nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Viel versprechendes Potenzial bietet hier der Einsatz von Ontologien für das Information Retrieval. Beim ontologiebasierten Information Retrieval werden Ontologien eingesetzt, um Wissen in einer Form abzubilden, die durch Informationssysteme verarbeitet werden kann. Eine Berücksichtigung des so explizierten Wissens durch Suchalgorithmen führt dann zu einer optimierten Deckung von Informationsbedarfen. Jan Hermans stellt in seinem Buch ein adaptives Referenzmodell für die Entwicklung von ontologiebasierten Information Retrieval-Systemen vor. Zentrales Element seines Modells ist die einsatzkontextspezifische Adaption des Retrievalprozesses durch bewährte Techniken, die ausgewählte Aspekte des ontologiebasierten Information Retrievals bereits effektiv und effizient unterstützen. Die Anwendung des Referenzmodells wird anhand eines Fallbeispiels illustriert, bei dem ein Information Retrieval-System für die Suche nach Open Source-Komponenten entwickelt wird. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Dozenten und Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die die Informationssuche im Unternehmen verbessern möchten. Jan Hermans, Jahrgang 1978, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster. Seit 2003 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am European Research Center for Information Systems der WWU Münster tätig. Seine Forschungsschwerpunkte lagen in den Bereichen Wissensmanagement und Information Retrieval. Im Mai 2008 erfolgte seine Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.

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Abstract

Dieses Buch präsentiert ein breites Spektrum aktueller Methoden zur Repräsentation und Verarbeitung (un)sicheren Wissens in maschinellen Systemen in didaktisch aufbereiteter Form. Neben symbolischen Ansätzen des nichtmonotonen Schließens (Default-Logik, hier konstruktiv und leicht verständlich mittels sog. Default-Bäume realisiert) werden auch ausführlich quantitative Methoden wie z.B. probabilistische Markov- und Bayes-Netze vorgestellt. Weitere Abschnitte beschäftigen sich mit Wissensdynamik (Truth Maintenance-Systeme), Aktionen und Planen, maschinellem Lernen, Data Mining und fallbasiertem Schließen.In einem vertieften Querschnitt werden zentrale alternative Ansätze einer logikbasierten Wissensmodellierung ausführlich behandelt. Detailliert beschriebene Algorithmen geben dem Praktiker nützliche Hinweise zur Anwendung der vorgestellten Ansätze an die Hand, während fundiertes Hintergrundwissen ein tieferes Verständnis für die Besonderheiten der einzelnen Methoden vermittelt . Mit einer weitgehend vollständigen Darstellung des Stoffes und zahlreichen, in den Text integrierten Aufgaben ist das Buch für ein Selbststudium konzipiert, eignet sich aber gleichermaßen für eine entsprechende Vorlesung. Im Online-Service zu diesem Buch werden u.a. ausführliche Lösungshinweise zu allen Aufgaben des Buches angeboten.Zahlreiche Beispiele mit medizinischem, biologischem, wirtschaftlichem und technischem Hintergrund illustrieren konkrete Anwendungsszenarien. Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verständlich und anschaulich dargestellt. Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. In der vierten, verbesserten Auflage wurde die Anzahl der motivierenden Selbsttestaufgaben mit aktuellem Praxisbezug nochmals erweitert. Ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen erleichtert das Lernen.