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Dokumentenmanagement / Semantische Suche

Die Aufgabe

Schneller, einfacher, aber auch sicherer Austausch von Information sowie übergreifende Kollaboration zwischen verschiedenen Teams und Ländern sind zwei zentrale Erfolgsfaktoren für Innovation und Wachstum. Grundbaustein dafür ist eine intelligente, milliksekundenschnelle Suche in allen Daten und Dokumenten eines Unternehmens.

Die Herausforderung

Eine praxistaugliche Suche benötigt ein zielführendes Vorschlagswesen, das sich nicht nur an Suchbegriffen, sondern auch am Tätigkeitsbereich des Mitarbeiters und seinen bisherigen Suchen orientiert und Dokumente nach Relevanz beurteilen kann.

 

Unsere Lösung

Neben einer millisekundenschnellen Suche bietet die Anwendung umfangreiche Möglichkeiten der Daten-Strukturierung sowie Analysefunktionen zur Unterstützung der Arbeit mit den verwalteten Dokumenten. Dafür kommt neben einem Such-Index eine Big Data Umgebung zum Einsatz, mit der über Advanced Analytics und Machine Learning regelmäßig neue Erkenntnisse aus den Dokumenten gewonnen und dem Index hinzugefügt werden. 

Der Kundennutzen

Mehrere Tausend Anwender greifen täglich auf die vom System verwalteten mehreren hundert Millionen Dokumente sicher zu und erhalten Ergebnisse zu Freitext-Suchen in Sekundenschnelle. Die neue Transparenz über die Dokumenteninhalte fördert die Kollaboration und reduziert Kosten durch kürzere Suchzeiten von den Mitarbeitern, sowie z.B. Erkennung von Duplikataufträgen.

Projekt-

steckbrief

Unsere Rolle

Unterstützung des Kunden durch Data Scientists, Data Engineers, SW-Entwickler, Architekten im Scrum-Prozess

Unsere Tätigkeiten

  • Aufsetzen eines produktiven Dokumenten-Management-Systems in einer Dev/Int/Prod Architektur

  • Einrichten von Big Data Workflows zur Aufbereitung und Indizierung von Dokumeten

  • Etablieren von Analyse- und Machine Learning Pipelines

Technologien & Methoden

  • Applikationen: Eagle

  • Datenbanken: Elastic, HDFS, MaprFS, HBase, NetApp

  • Sprachen / Frameworks: Python (Anaconda Stack), Java, Javascript, Angular, Kafka, RabbitMQ, Hadoop/Mapr, Spark, Tika, Oracle OutsideIn

  • Methoden: Text Mining, NLP, OCR, Machine/Deep Learning

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