wirtschaftsuniversität wien diplomarbeit - SemanticLab.net

- Sinkende Ergebnisbreite
Viele Ergebnisse einer Web-Recherche werden durch Zufall im Web gefunden.
Man sucht nach einem Thema und findet bei der Suche nebenbei auch interes-
sante, relevante Daten, nach denen man nicht direkt gesucht hat. Durch die
automatisierte Suche des Semantic Web werden diese „nebenbei angefunde-
nen Daten“ eliminiert und der filternden menschlichen Interpretation entzogen
[Dostal et al., 2004]. Zu diesem Thema fügt Schramm [Interv. Schramm] hinzu:
„Dadurch, dass Informationen so spezifisch und punktgenau ausgeliefert wer-
den, werden andere Angebote unter Umständen der menschlichen
Interpretation entzogen. Bei Google gibt man die Wörter „Semantic Search“ ein
und man bekommt 100 Suchergebnisse. Manchmal sind auch Sachen dabei,
die gar nicht mit der Frage zu tun haben. Aber trotzdem können diese Links
Personen mehr inspirieren, als wenn eine spezifische Antwort angezeigt wird.
Das sehe ich als ein generelles Problem des Semantic Web.“
2.3.3 Chancen
Unternehmen produzieren, teilen, kombinieren und verarbeiten eine enorme Menge
an Daten und Dokumenten. Die Anwendungsgebiete dieser Daten sind vielfältig und
können von einfachen Transaktions-Daten bis zu komplexen Geschäfts-
Prozessdefinitionen reichen. Da Unternehmen sich in unterschiedlichen Teilen der
Wertschöpfungskette befinden, werden auch die Daten in verschiedenen Kontexten
und Prozessen genutzt. Dadurch können widersprüchliche Anforderungen für die
Repräsentation solcher Daten entstehen [Hepp et al., 2007].
Eine Strukturierung und Standardisierung von Daten in der Geschäftswelt wird
derzeit dringend gebraucht. Erstens laufen die meisten Unternehmensprozesse
kollaborativ und dezentralisiert ab. Darüber hinaus steigen der Arbeitskraftanteil und
die spezifischen Teile und Materialien, die von Unternehmen genutzt werden. Wei-
ters sind die Geschäftspartner in der heutigen globalen Welt geographisch verstreut
und man will Prozesse optimieren, damit die Ambiguitäten und Widersprüche, die bei
einer schlechten Daten-Strukturierung entstehen können, vermieden werden [Hepp
et al., 2007]. Christian Boser [Interv. Boser] meint, dass die Daten aus unterschiedli-
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