Trends im Dokumenten Management

Dokumenten Management

Unternehmen beschäftigen sich heute zunehmend mit der Verarbeitung bereits verfügbarer Informationen mit dem Ziel, vorhandene Prozesse zu optimieren – wie der Trend „Big Data“ sehr deutlich zeigt. Bei der Erschließung von schon vorhandenem Unternehmenswissens spielen Dokumentenarchive eine wesentliche Rolle. Wie lassen sich die in Dokumenten enthaltenen Informationen für neue Fragestellungen effektiv auswerten? Wie können Unternehmen durch Verknüpfung von strukturierten Informationen mit diesen „unstrukturierten“ Informationen ihre Prozesse optimieren?

Das Wissen über die Informationsschätze in einem Unternehmen ist hier unabdingbar. „Wurde der Servicefall von Herrn Mustermann schon früher einmal gelöst und wie sieht die Lösung aus?“  In vielen Unternehmen sind entsprechende Daten in Dokumenten, E-Mails und Rekords bestimmter Anwendungen enthalten. Einfache Fragen dieser Art können schon in kleineren und mittleren Unternehmen (KMU) bei einer systematischen Auswertung ohne weitere Hilfsmittel zur Sisyphusarbeit ausufern. Kaum auszudenken, wie sich noch komplexere Fälle in Großunternehmen darstellen. Für die zentrale Ablage unstrukturierter Informationen haben jedoch viele Unternehmen früher ein Dokumentenarchiv geschaffen, mit Hilfe dessensich die Fragestellung deutlich vereinfacht.

by Sebastiaan ter Burg

Photo by Sebastiaan ter Burg

Dokumenten Management Analyse: Wie hoch ist der Wert meiner Informationen?

Wie können Informationen z. B. zu alten Problemfällen auch bei Unternehmen mit einem komplexen Außendienst schnell im Archiv gefunden und mobil oder über Webinterface zur Verfügung gestellt werden? Das Dokumentenarchiv gilt als zentrale Anlaufstelle für viele Fragen. Klassische Hilfsmittel zum Auffinden der gesuchten Informationen sind hierbei Meta-Informationen zu den archivierten Dokumenten sowie die Indizierung von zum Einlese-Zeitpunkt bekannter Text-Muster.

In der Regel liegen die Meta-Informationen zu den archivierten Dokumenten in einer Datenbank und können über Abfragen miteinander verknüpft und nach spezifischen Mustern gesucht werden. Die Indizierung erlaubt es, bestimmte Daten wie Kundennummern beim Einlesen des jeweiligen Dokuments automatisch zu erkennen. Wie geht man nun Anfragen an, die sich nicht über Meta-Informationen oder eine vorhandene Indizierung lösen lassen? Letztendlich gelingt dies nur über eine intelligente „Volltextsuche“. Da diese in der Regel sehr viel Aufwand bedeutet, empfiehlt es sich, die Menge der zu untersuchenden Dokumente möglichst klein zu halten. Dies gelingt zum Beispiel durch eine automatische Klassifizierung eingehender Dokumente nach einem für das Unternehmen typischen Klassifikationsschema.

Dabei wird in der Regel eine Textanalyse des eingehenden Dokuments durchgeführt und die „Übereinstimmung“ (Likelihood) zu den einzelnen Themen des Klassifikationsschemas bestimmt. „Text Classifier“ sind also Hilfsmittel, um automatisch Informationen zum Inhalt eines Dokumentes zu gewinnen. Im Falle einer Suche wird eine Suchmenge aus denjenigen Dokumenten gebildet, die auf Basis der Dokumenten-Klassifikation eine höhere Trefferquote als andere Dokumente versprechen.

Predictive Analysis

Neue Automatismen und intelligente Querverbindungen machen Informationen erst richtig sichtbar. Die Auswertung von Dokumenten im Sinne einer „Predictive Analysis“ ist ein spannendes neues Thema. Studien zeigen, dass Unternehmen, die die Möglichkeiten der Analyse nutzen, ihren Mitbewerbern den entscheidenden Schritt voraus sind. Und auf Basis solcher Analysen können semistrukturierte Informationen erstellt werden, die wiederum SQL-ähnliche Abfragen erlauben.

Bedingt durch den Einsatz von Smartphones und Mobile Devices werden Inhalte verstärkt als Bildmaterial geliefert. Der Slogan „Input meets Output“ trifft hier – mit klassischen Themen der Input-Verarbeitung wie das Machine Learning – auch auf die Auswertung archivierter Dokumente zu, indem zum Beispiel automatisch in Hintergrundprozessen Re-Indizierungen oder neue Dokumenten-Klassifikationen im Dokumentenarchiv durchgeführt werden. Die Beteiligungen der Fachabteilungen bei der Klassifikation und Re-Indizierung spielt für ein Dokumentenarchiv hoher Qualität eine immer größere Rolle. Dies setzt wiederum die Verfügbarkeit entsprechender grafischer Oberflächen im Dokumenten Management voraus.

Mobile & Webinterfaces

Der Trend liegt in der Entwicklung von webbasierten Administrator- und User-Interfaces. Insbesondere die IBM z/OS-Welt, die sich als „altes System“ einem Fachkräftemangel gegenüber sieht, profitiert von diesem Trend. Denn die Vereinfachung der Administration wird eine neue Generation an Mitarbeitern ansprechen und zugleich die Verantwortlichkeiten in Richtung Business delegieren. So werden die Befehle nicht wie üblich auf der 3270 GUI, sondern über ein komfortables HTML5 Web GUI möglich sein – sei es bei der Zusammenstellung von Reports aus mehreren Datenquellen via Drag & Drop oder auch bei der Umsetzung neuer Compliance-Regeln. Ein wichtiges Thema hierbei ist der Zugriffsschutz, d.h. welcher Mitarbeiter darf welche Dokumente/Informationen einsehen. In vielen Branchen gilt das sogenannte Least Privilege Prinzip: ein Mitarbeiter oder eine Mitarbeiterin darf nur die Informationen sehen bzw. erhalten, die die unmittelbare Durchführung der jeweiligen Tätigkeiten erfordert. Der Entwicklungs-Trend geht auch hier weg von der klassischen IT-Administration hin zu den Fachabteilungen. Berechtigungsmanagement für Dokumenten Management funktioniert also so: Der Data Owner in der Fachabteilung muss bestimmen, wer auf welche Informationen zugreifen darf und sinnvolle Entscheidungen treffen darf.

Semantische Analysen bestehender Dokumente

Es zeigt sich sehr deutlich, dass in Zukunft nicht die großen Produktentwicklungen das Rennen machen werden. Vielmehr wird es darum gehen, das Maximum aus bestehenden Informationen zu extrahieren und in greifbare Geschäftsvorteile zu konvertieren. Linguistische und semantische Analysen bestehender Dokumente in Verbindung mit „Feld-Erkennung“, „Extraktion“, „Daten-Anreicherungsverfahren mit Daten aus anderen Quellen“ und ähnlichen Verfahren der Business Intelligence sowie deren iterativer Verbesserung durch Machine Learning ermöglichen neue Auswertungen bestehender Informationen im Bereich Archivierung und Dokumenten Management. Business Units können standortübergreifend mit einem ähnlichen Komfort wie bei klassischen Datenbanken auf die Informationen archivierter Dokumente zum Beispiel zu Kundenthemen und Service-Fällen zugreifen. Das Management wird mit Analysetools seine Vorhersagen zum Großteil automatisieren und dabei das immer engmaschigere Compliance-Regelwerk von Haus aus einhalten. Informationen sind und werden in Zukunft noch verstärkt die harte „Businesswährung“ sein.

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Bernhard Prüger
Ich bin in Wien geboren, lebe und arbeite mit meiner Familie seit vielen Jahren in der deutschen Bundeshauptstadt Berlin. Als Wirtschaftsinformatiker bin ich von der Faszination IT angezogen. Als Produkt Marketing Spezialist verleihe ich den Bits und Bytes bei Beta Systems ein Gefühl. Bisher half ich Unternehmen im Aufbau von Channel- und Inbound Marketing sowie der Umsetzung von Go-to-Market Strategien.

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