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So transformiert Knowledge Engineering die Datenlandschaft in Unternehmen
Unternehmen verfügen heute über mehr Daten als je zuvor und damit über enormes Potenzial. Richtig genutzt ermöglichen Daten bessere Entscheidungen, reduzieren blinde Flecken und machen komplexe Zusammenhänge sichtbar. Sie können Effizienz steigern, Kundenbedürfnisse präziser erfassen und die Wettbewerbsfähigkeit stärken.
In der Praxis zeigt sich jedoch oft das Gegenteil. Viele Unternehmen verlieren sich in heterogenen Datenlandschaften. Wertvolle Informationen bleiben ungenutzt, weil sie in Datensilos verborgen sind oder ihre Qualität zu wünschen übrig lässt. Mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Erkenntnis. Verzerrte, veraltete oder falsch interpretierte Informationen können Entscheidungen sogar verschlechtern.
Knowledge Engineering setzt genau hier an. Es ist ein zentraler Baustein eines modernen Knowledge Managements und nutzt Methoden der Künstlichen Intelligenz, um Daten in strukturiertes, vernetztes Wissen zu überführen. Das geht weit über reine Datenspeicherung hinaus. Semantische Modelle, intelligente Suche und KI-gestützte Wissensaufbereitung schaffen Kontext, ermöglichen maschinelles Verstehen und sorgen für Transparenz.
Wie Unternehmen durch Wissensmodellierung Zusammenhänge erkennen, Wissen nutzbar machen und strategische Entscheidungen fundierter treffen können, erläutert Knowledge Engineer Dr. Amir Laadhar.
Dr. Amir Laadhar ist Senior Knowledge Engineer. Seine Expertise liegt in der Anwendung semantischer Technologien und der Entwicklung innovativer Datenlösungen für Unternehmen.
Die Herausforderungen moderner Unternehmensdatenlandschaften
Viele Unternehmen verfügen über riesige Mengen an Daten, die in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind, von klassischen Datenbanken über ERP- und CRM-Systemen bis hin zu unstrukturierten Dokumenten und E-Mails. Diese Fragmentierung führt dazu, dass Informationen oft isoliert bleiben, schwer auffindbar sind und nur eingeschränkt nutzbar werden.
Dr. Amir Laadhar betont, dass das Problem nicht nur technischer Natur ist. „Unternehmen haben oft wertvolles Wissen, das nicht miteinander vernetzt und somit auch nicht in einem Kontext abrufbar ist“, erklärt er. Die Folgen sind ineffiziente Prozesse, wiederholte Arbeit und eine begrenzte Entscheidungsgrundlage für strategische Maßnahmen.
Hinzu kommt, dass klassische Such- und Analysewerkzeuge zunehmend an ihre Grenzen stoßen. Informationen sind häufig unstrukturiert, semantische Zusammenhänge bleiben verborgen und die Datenmenge wächst schneller, als sie manuell verarbeitet werden kann. Ohne einen übergreifenden Ansatz wie Knowledge Management und Knowledge Engineering entstehen Wissenslücken, die Innovation und Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen.
Technologien im Knowledge Engineering: Knowledge Graphs, Ontologien und KI
„Knowledge Engineering bedeutet vor allem die Modellierung von Wissen mithilfe von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz. Es geht darum, Daten nicht nur zu speichern, sondern Wissen systematisch zu erfassen, zu strukturieren und für Unternehmen nutzbar zu machen“, erklärt Dr. Amir Laadhar. „So werden relevanten Konzepte, ihre Beziehungen und Regeln abgebildet, um Zusammenhänge sichtbar zu machen und Prozesse zu verbessern. Das ist die Grundlage für modernes Knowledge Management.“
Damit Wissen nicht fragmentiert bleibt, sondern systematisch nutzbar wird, bedient sich Knowledge Engineering einer Reihe zentraler Technologien.
Wissensgraphen sind Strukturen, die Informationen als Knoten und Beziehungen darstellen und so Zusammenhänge sichtbar machen. Sie ermöglichen kontextbezogene Abfragen, Schlussfolgerungen und flexible Erweiterungen, auch bei sehr heterogenen Datenquellen.
Ontologien sind Definitionen von Begriffen und deren Beziehungen, um Wissen konsistent und maschinenverständlich zu organisieren. Sie schaffen eine gemeinsame Sprache über Systeme und Abteilungen hinweg und bilden sozusagen das Rückgrat des Knowledge Engineering.
Semantische Datenintegration schaffen die Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, sodass sie inhaltlich zusammenhängend genutzt werden können.
KI-Integration ermöglichen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, z. B. Large Language Models, zur automatisierten Verarbeitung, Kontextualisierung und Analyse von Wissen.
Knowledge-Plattformen bündeln diese Technologien und machen sie in der Praxis nutzbar. Intelligente Lösungen wie PANTOPIX SPHERE unterstützen Unternehmen dabei, bestehende Daten- und Systeme zu einer Informationswelt zu verbinden und Ihre Informationen so für konkrete Anwendungsfälle zu nutzen.
„Dies ist nur ein kleiner Teil der Methoden, die wir Knowledge Engineers bei unserer Arbeit einsetzen“, erklärt Dr. Laadhar. „Aber sie sind essenziell. Wir nutzen sie nicht nur, um Informationen zugänglich zu machen, sondern damit Anwendungen wie intelligente Suche, KI-basierte Q&A-Systeme oder Entscheidungsunterstützung zuverlässig funktionieren. Knowledge Engineering transformiert damit die Art und Weise, wie Unternehmen mit Wissen umgehen.“
Knowledge Engineering in der Praxis: Use Cases für Unternehmen
Knowledge Engineering entfaltet seinen Wert besonders in konkreten Anwendungen, die Unternehmen einen direkten Nutzen bringen. Dr. Amir Laadhar erläutert: „Die Theorie ist wichtig, aber erst in der Praxis zeigt sich, wie diese Arbeit Prozesse verbessert und Wissen wirklich zugänglich macht.“
Hier ein paar Beispiele:
Produktdatenmanagement (PIM)
„Die Anforderungen an PIM-Systeme haben sich erheblich verändert“, gibt Dr. Laadhar zu bedenken. Heutzutage geht es nicht mehr ausschließlich um die zentrale Verwaltung von Produktdaten. Komplexe Produktstrukturen müssen dargestellt, verschiedene Arten von Informationen integriert und kontextabhängig bereitgestellt werden.
Traditionelle, rein datenbasierte Ansätze im Produktdatenmanagement können dies nur begrenzt erfüllen. Die Arbeit von Knowledge Engineers bietet hierfür passende Lösungen. „Durch die Anbindung an einen Knowledge Graph werden Produktinformationen nicht nur gespeichert, sondern in Beziehung zueinander gesetzt. Produkte, Varianten, Komponenten, Dokumente, Medien, Zielmärkte und Anwendungen stehen in einem semantischen Zusammenhang.“
Wie ein PIM-System auf Basis von Wissensgraphen funktioniert, haben wir bereits in einem anderen Artikel beschrieben.
Technischen Dokumentation
Auch in der technischen Dokumentation stoßen klassische Ansätze zunehmend an ihre Grenzen. Produkte werden komplexer, Varianten zahlreicher und regulatorische Anforderungen strenger. Die Dokumentation muss aber konsistent, aktuell und für unterschiedliche Zielgruppen angepasst verfügbar sein. Laut Dr. Laadhar liegt hier ein zentrales Potenzial für Knowledge Engineering. „Mit wissensbasierten Modellen lassen sich Inhalte modular aufbauen und semantisch verknüpfen. Einzelne Informationsbausteine wissen, zu welchem Produkt, welcher Variante und welchem Nutzungskontext sie gehören.“
Änderungen an einem Bauteil oder einer Vorschrift können so automatisch an allen relevanten Stellen berücksichtigt werden. Das reduziert Redundanzen, senkt Fehlerquoten und beschleunigt die Erstellung wie auch Pflege technischer Dokumentation erheblich.
Technische Dokumentation und Wissensgraphen sind eine spannende Verbindung, die wir in einem Vortrag schon einmal aufgearbeitet haben.
Service und Support
Im Service und Support entscheidet Wissen oft über Geschwindigkeit und Qualität der Lösung. Gleichzeitig ist dieses Wissen häufig über Ticketsysteme, Handbücher, Schulungsunterlagen und die Köpfe erfahrener Mitarbeitender verteilt. Knowledge Engineering hilft, dieses fragmentierte Wissen zusammenzuführen und nutzbar zu machen. „Ein Wissensgraph kann Fehlerbilder, Ursachen, betroffene Komponenten, Lösungswege und Erfahrungswerte miteinander verknüpfen“, erklärt Dr. Laadhar. „Servicemitarbeitende erhalten dadurch kontextbezogene Antworten statt isolierter Informationen. Auch KI-gestützte Assistenzsysteme profitieren davon, da sie auf einer fundierten Wissensbasis aufsetzen.“ Das Ergebnis sind kürzere Bearbeitungszeiten, konsistentere Antworten und ein spürbar besseres Kundenerlebnis.
Darüber hinaus gibt es noch zahlreiche Anwendungsfelder, die von Knowledge Engineering stark profitieren. Vom Risikomanagement, das durch die automatische Prüfung von Richtlinien und Vorschriften vereinfacht würde, bis zum Marketing, wo automatisierte Analysen von Kundenfeedback und Marktinformationen zur datengetriebenen Optimierung von Strategien beitragen.
Diese Beispiele zeigen, dass Knowledge Engineering als methodisches Fundament eines wirksamen Knowledge Managements weit über IT-Anwendungen hinausgeht und strategische Vorteile in vielen verschiedenen Unternehmensbereichen liefert. Es macht Wissen sichtbar, nutzbar und messbar, wodurch es ein entscheidender Faktor für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit wird.
Welche Veränderungen Wissensmodellierung im Unternehmen auslöst
Wenn sich Unternehmen stärker auf nachhaltiges Knowledge Management fokussieren wollen, verändern sich natürlich Rollen und Aufgaben, bewährte Strukturen bleiben aber laut Dr. Laadhar in der Regel bestehen. „In unserer täglichen Projektarbeit zeigt sich sehr deutlich, dass externe Knowledge Engineers bestehende Teams schnell und unkompliziert ergänzen. Sie arbeiten eng mit den Fachabteilungen zusammen und bringen Wissen strukturiert in die Systeme ein.“
Das Thema Datenqualität gewinnt an Aufmerksamkeit. „Schon grundlegende Maßnahmen wie klare Begrifflichkeiten, verknüpfte Informationen und einheitliche Dokumentationen sorgen dafür, dass Wissenssysteme direkt nutzbar sind und Entscheidungen unterstützt werden.“
Die Zusammenarbeit wird effizienter, weil Wissen bereichsübergreifend verfügbar ist. „Datensilos Schritt für Schritt abzubauen, ohne dass Teams umstrukturiert werden müssen, ist das Ziel.“ Mitarbeitende profitieren sofort von besser zugänglichem Wissen, lernen Zusammenhänge schneller und können ihr Know-how gezielt einbringen.
Warum Knowledge Engineering ein Schlüssel für modernes Knowledge Management ist
„Knowledge Engineering ist ein pragmatischer Einstieg in ein nachhaltiges Knowledge Management, der Unternehmen hilft, Wissen systematisch nutzbar zu machen und Entscheidungen fundierter zu treffen“, fasst es Dr. Laadhar zusammen.
Schon kleine, gezielte Schritte bringen Unternehmen messbaren Nutzen. Entscheidend sind klare Ziele, pragmatisches Vorgehen und die Einbindung der Fachbereiche. Nicht die Technik allein schafft Mehrwert, sondern die Kombination aus Wissen, Struktur und direktem Praxisbezug. Plattformen für intelligentes Wissensmanagement wie PANTOPIX SPHERE unterstützen diesen Ansatz, indem sie Knowledge Engineering in konkreten Anwendungsfällen zugänglich machen.
„Aus unserer Projekterfahrung zeigt sich, dass es hilfreich ist, auf einen erfahrenen externen Partner zu setzen“, ergänzt Dr. Laadhar. „Methodisches Know-how, bewährte Vorgehensmodelle und ausreichende Ressourcen sorgen dafür, dass Pilotprojekte zügig umgesetzt werden, ohne bestehende Abläufe im Unternehmen zu stören. So lassen sich erste Ergebnisse schnell erzielen und gezielt weiterentwickeln.
Sandy Hedig
Marketing Manager
PANTOPIX
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Ihr Ansprechpartner
Maraike Heim
Head of Marketing
- maraike.heim@pantopix.com
