Unternehmens-Wissen graphen: Ein semantischer Ansatz für das Wissensmanagement in der nächsten Generation von Unternehmensinformationssystemen

In Unternehmen haben Semantic-Web-Technologien in letzter Zeit sowohl von der Forschungs- als auch von der Industrieseite zunehmend Aufmerksamkeit erhalten. Das Konzept der Linked Enterprise Data (LED) beschreibt einen Rahmen, um die Vorteile der Semantic-Web-Technologien in Unternehmens-IT-Umgebungen zu integrieren. LED bleibt jedoch weiterhin eine abstrakte Idee, die einen Ursprungspunkt vermissen lässt, d.h. eine Station Null, von der sie entsteht. Wir entwickeln Unternehmens-Wissen graphen (EKGs) als ein formales Modell, um unternehmerische Informationen auf semantischer Ebene darzustellen und zu verwalten. EKGs werden präsentiert und formal definiert sowie in den Architekturen der Unternehmensinformationssysteme (EISs) positioniert. Darüber hinaus werden bestehende EISs entsprechend den Hauptmerkmalen von EKGs analysiert und mithilfe eines neuen einheitlichen Bewertungsrahmens verglichen. Wir führen eine Evaluation durch, bei der eine Clusteranalyse es ermöglicht, Gruppen von EISs zu identifizieren und zu visualisieren, die die gleichen EKG-Merkmale aufweisen. Noch wichtiger ist, dass wir unsere beobachteten Ergebnisse in Perspektive setzen und Beweise bereitstellen, dass bestehende Ansätze nicht alle EKG-Merkmale umsetzen, wodurch die Entwicklung dieser Merkmale in der nächsten Generation von EISs eine Herausforderung darstellt.