Persönlicher Informationsassistent (PIA) in Unternehmen

PIA Enterprise ist eine Suchmaschine für Unternehmen, mit dem Ziel, Angestellte bei täglichen Arbeiten zu unterstützen. Es bietet einen einheitlichen Zugang zu Unternehmensinformation aus verschiedenen Quellen, wie z.B. dem Intranet, Webseiten, Datenbanken, E-Mails und lokalen Dateien, unter Berücksichtigung von Rechten und dem Schutz der Privatsphäre. PIA bietet eine semantische Suche, personalisierte Empfehlungen, und versorgt den Anwender kontinuierlich mit neuen Informationen, die zu seinem Informationsbedürfnis passen. Die Personalisierungskomponente nutzt diese Informationen, um die Interessen und Präferenzen des Nutzers für zukünftige Suchen zu lernen.

Überblick

PIA bietet einen schnellen Zugang zu Information und eine kontinuierliche Informationsversorgung über neue Informationen im Unternehmen. Das Alleinstellungsmerkmal sind dabei verteilte Indizes, wodurch neue Quellen zur Laufzeit hinzugefügt und Rechte individuell verwaltet werden können. PIA überführt aktuelle Forschung direkt in konkrete Anwendungen.

Das Finden von wichtigen und für den individuellen Benutzer interessanten Informationen spielt eine zentrale Rolle im täglichen Leben. In zunehmendem Maße sind diese relevanten Informationen jedoch unter unwichtigen und nicht den persönlichen Interessen des Nutzers entsprechenden Informationen versteckt. Wichtige Daten sind oft auf verschiedene Quellen verteilt, zu denen der Zugang aufwendig oder kompliziert ist. Der Ausweg aus dieser Informationsüberflutung sind individuell konfigurierbare Dienste, die Informationen aus verschiedensten Quellen sammeln, filtern, aufbereiten und zustellen.

Das Ziel des Projekts PIA ist eine umfassende agentenbasierte Lösung für die personalisierte und geräteunabhängige Bereitstellung von Informationen jeglicher Art. Der Anwender erhält die Informationen, die seinem persönlichen Bedürfnis und Interessen entsprechen. Die Architektur ist darauf ausgelegt, neue Datenquellen flexibel integrieren zu können. Informationen werden mittels modernster Filterverfahren – z.B. inhaltsbasiert oder kollaborativ – analysiert und gefiltert. Die Anwendung verschiedenster Filtertechniken, die durch die Integration von Anwender-Feedback aus der Lern- und Nutzermodellierungskomponente gesteuert werden, garantiert eine hohe Relevanz der Suchergebnisse.