BizSphere
Solution
Services
BizSphere AG
BizSphere Blog

Knowledge Management, Sales Enablement, IT trends & innovation


Archive for the ‘Knowledge Management’ Category


Autor: Marco Scherb

Neben der stetig ansteigenden Menge an Daten steigt auch der persönliche Konsum von Informationen immer weiter an. Diese erreichen uns auf vielfältige Art und Weise über unterschiedliche Technologien und Methoden im Sekundentakt, wobei der Informationskonsum wesentlich durch Aktionen anderer ausgelöst wird. Neben den zahllosen E-Mails erreichen uns stetig Benachrichtigungen über neue Facebook-Einträge, dass ein Freund oder Kollege getwittert hat oder jemand schreibt uns eine Nachricht über eine von vielen Chat-Plattformen. Wir lassen uns von Informationen berieseln, aber eine effektive Informationsaufnahme entsteht dabei natürlich nicht.

Diese Tatsache können Unternehmen nutzen, wenn sie ihre bisherige Informationsversorgung überdenken. Die Newsletter und E-Mails über neue Produkte oder Kampagnen teilen sich inzwischen die Aufmerksamkeit mit wesentlich mehr Informationen und werden nur noch grob überflogen. E-Mails werden nicht mehr einsortiert sondern gegebenenfalls auf dem Smartphone kurz betrachtet, bevor sie zwischen 10.000 bereits gelesenen E-Mails verschwinden.

Die Informationsverbreitung durch E-Mail und andere Methoden, die im Wesentlichen einen „Push“  Charakter haben, eignen sich für aktuelle Informationen, die sofort aufgenommen werden können und nur kurz von Interesse sind. Eine Informationsversorgung von Mitarbeitern, z.B. über neue Richtlinien oder Produkte, ist hingegen über E-Mail weniger wirksam, denn wenn der Mitarbeiter die entsprechende Information dann tatsächlich benötigt, beginnt häufig eine lange Suche nach der Information.

Die Schwäche von „Push“ ist die Stärke von “Pull“: Wenn man z.B. konkret nach einer Information sucht und diese auch findet, so kann man von einer effizienten Informationsaufnahme ausgehen, denn man benötigt die Information genau in diesem Moment. Für die Aufnahme von Informationen, die situationsbedingt gebraucht werden, haben Systeme, die einen „Pull“-Charakter haben, einen Vorteil.

Die Frage wie ich am effektivsten meinen Vertrieb informiere, kann man natürlich nicht mit „Push oder Pull“ beantworten, sondern nur mit „Push und Pull“. Hier gilt es, kontinuierlich aktuelle Informationen ‚an den Vertrieb‘ zu bringen, ihn stetig auf gesteckte Ziele auszurichten und situationsbedingt die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu liefern. Daneben sollte man den Informationsbestand, den der Vertrieb pro-aktiv abrufen können sollte, so aufbereiten und zur Verfügung stellen, dass die richtigen Informationen auch schnell gefunden werden können.


Author: Marco Scherb

In addition to the continually increasing volume of data as such, the personal uptake of information is also on the rise – constantly bombarding us via various channels using all kinds of technologies and methods, although this consumption of information is generally triggered by the actions of others. On top of countless e-mails, we are faced with a steady stream of messages flagging new Facebook posts, or tweets from friends and colleagues, or that someone is messaging us on a chat platform. We let ourselves be subjected to a constant stream of information, but this is far from effective information consumption.

Companies can benefit from keeping this in mind when it comes to rethinking their information distribution strategies. Newsletters and e-mails on new products or campaigns are already having to compete for attention with a vast amount of other information and usually are only skimmed through. E-mails are no longer filed away but scanned on the Smartphone before they are lost among the other 10,000 already read e-mails.

Information spread by e-mail or other methods which basically have a “push” character are best suited for up-to-date information which can be quickly absorbed and are of brief interest. Providing employees with information, such as new guidelines or products, is rather less effective using e-mail. Why? Because when the employee needs the information, what usually ensues is a long search for just that.

The weakness of “push” is the strength of “pull”. If, for instance, you are looking for a specific information and actually find it, the assumption is that that information was efficiently received because it was required at just that moment. For the intake of information required in certain situations, systems with a “pull” character are at an advantage.

The answer to how I can most effectively inform my sales team is not “push or pull”, but only “push and pull”. The aim is to constantly provide sales with up-to-the-minute information, to consistently focus it on objectives set and to supply the right information at the right time for the given situation. Additionally, the information available for retrieval by sales should be presented in a way that the right information can be found immediately.

Auf Sinnsuche


Ein Blogeintrag über semantische Technologien sollte zwingend mit den unüberschaubaren Datenbergen beginnen, die uns heute oft die Sicht auf benötigte Informationen verdecken: Man weiß, dass sich die weltweite Datenmenge im Internet alle 1,5 Jahre verdoppelt. Man findet schnell heraus, dass das Datenvolumen der im Netz kursierenden Inhalte etwa 1,8 Zettabyte beträgt. Da diese Zahl doch sehr abstrakt ist, sollte man sie in Relation zu etwas setzen, das man kennt, zum Beispiel Bücher. Um nun rauszufinden, welcher Menge an Büchern 1,8 Zettabyte entsprechen, gebe ich die  Suchbegriffe „Datenmenge“, „Internet“ und „Buchbände“ bei Google ein. Das erste Suchergebnis ist ein Artikel über die Regesta Imperii, der allenfalls für Historiker interessant ist. Die weiteren Treffer geben Tipps für das Versenden großer Datenmengen. Was kann ich jetzt damit anfangen? Wie soll man mit 1,8 Zettabyte an Daten klarkommen, wenn einem nicht mal Google zeigen kann, wo es langgeht?

Das Problem liegt im Wesen des Algorithmus der gängigen Suchmaschinen begründet: Er sucht nach Zeichenketten, Häufigkeiten von Schlagwörtern und Verlinkungen. Über die Relevanz der gefundenen Dokumente gibt das nur begrenzt Auskunft. Synonyme Begriffe findet er kaum, ebenso wenig berücksichtigt er den Kontext der Suchanfrage und des Suchenden. Häufig erhält man schlechte und unpassende Treffer.

Die Verarbeitung von internen Informationen stellt die Mitarbeiter eines Unternehmens vor ähnliche Probleme: Auch in den Betrieben türmen sich die Datenberge und nur rund ein Fünftel der Daten sind strukturiert. Die Informationen, die ein Mitarbeiter benötigt, sind in der Regel auf verschiedene heterogene Quellen wie Gesetzestexte, Datenbanken oder das Intranet verteilt. Eine Studie des Analystenhauses IDC ergab, dass Wissensarbeiter 15 bis 35% ihrer Zeit mit der Suche nach Informationen verbringen und dabei in höchstens in 50% der Fälle erfolgreich sind. Mitarbeiter, die nicht über alle Fakten verfügen, treffen keine oder die falschen Entscheidungen, was die Unternehmen teuer zu stehen kommen kann.

Gerade in geschäftssensiblen Bereichen wie dem Vertrieb ist es daher unerlässlich, den Mitarbeitern das firmeninterne Wissen strukturiert und aufgabenbezogen zur Verfügung zu stellen. Daher setzen Unternehmen in zunehmender Zahl auf semantische Wissensmanagementlösungen. Bei der Technologie werden Einzelinformationen so verknüpft, dass die Rechner eine Art „Sinnzusammenhang“ erkennen. Die Knotenpunkte eines solchen Netzes bilden die so genannten Objekte: Ein Objekt kann die Firma A sein, der die Objektkategorie „Unternehmen“ zugeordnet ist. Darüber hinaus können z.B. Mitarbeiter, Projekte, Dokumente, Kompetenzbereiche Objekte sein. Die Objekte werden unter Gesichtspunkten wie „verantwortlich für“, „im Auftrag von“, „hat Expertise in“ und ähnlichem in Verbindung gesetzt. Das System ordnet nicht nur ein, um was für eine Information es sich handelt, sondern auch in welcher Beziehung die Objekte zu einander stehen. Ein Vertriebsmitarbeiter findet so nicht nur sach- und produktbezogene Informationen und Dokumente, sondern auch Hinweise zu abgeschlossenen Projekten und Kollegen, die eine Expertise im relevanten Themengebiet haben.

Auf der Ebene der Betriebe ist die Technologie heute schon nutzbar und trägt dazu bei, dass Unternehmen ihre Wissenssuche effizienter gestalten. Unternehmensinterne Anwendungen sind aber nur der Anfang der erwarteten semantischen Revolution. Die Vision ist das Web 3.0, in dem alle Informationen im Netz sinnhaft verknüpft sind. Dadurch lernen Rechner, diese zu bewerten, Muster zu erkennen und eigenständig Entscheidungen zu treffen. Allerdings  wird noch eine Menge Zeit vergehen, bis das Internet mit Hilfe der Semantik eine neue Entwicklungsstufe erreicht. Dafür ist die zu strukturierende Datenmenge zu groß.

Bis es soweit ist, bleibt mir nichts anderes übrig, als die Einzelinformationen, die mir Google liefert, zusammenzutragen und auszurechnen, dass 1,8 Zettabyte vergleichbar ist mit der 4.500.000-fachen Datenmenge aller Bücher, die je auf der Erde verfasst wurden. Aha.

Searching for context


A blog entry on semantic technologies should always start with the vast amount of data that often stands in the way of our finding the information we actually need. We know the quantity of data in the world wide web doubles every 1.5 years. It’s easy to find out that the volume of content floating about in the internet amounts to 1.8 zettabyte. However, as this is a rather abstract figure, it might make sense to put it into more recognizable terms, such as books. But how many books make up 1.8 zettabyte? Easy – let me just key in “data volume”, “books” and “internet” in Google. The first hit is an old article from 2009 from the Guardian’s online portal proclaiming that “Internet data is heading for 500bn gigabytes”. The hits that follow are statistical abstracts and an article on the Lehman Brothers Internet Data Book. So, what am I meant to do with this information? How can one cope with 1.8 zettabyte of data, if not even Google can come up with a good answer?

The problem lies in the nature of the search algorithm of conventional search engines: it looks for character strings, key word repetitions and links. And provides hardly any indication as to the relevance of the documents retrieved. Seldom does it return synonyms, hardly ever is the context of the search query, or in fact of the person searching for information, taken into account. More often than not, the results aren’t relevant and don’t fit the bill.

Employees of a company are often faced with the same problem when processing internal information – the amount of data to be processed is on the rise and only a fifth of that data is structured. As a rule, the information an employee needs is distributed across different, heterogeneous sources covering, amongst others, legal texts, data bases and the company’s intranet. A survey by IDC, a global provider of market intelligence, showed that knowledge workers spend 15-35% of their time with searching for information and are successful in only a little more than half the time. Employees who don’t have all the facts make either no decision at all or the wrong ones, potentially costing the company a fortune.

Sensitive business areas such as sales call for a system that provides employees with company-related knowledge in a structured way and which is relevant to their tasks. This is why a growing number of companies look to semantic knowledge management solutions. This technology connects individual information in such a way that computers are able to recognize “contextual relevance” in the broadest sense of the word. The hub of such a network is made up of so-called objects, where Company A can be an object which is assigned to the object category Company. There can also be other objects, such as employees, projects, documents, areas of authority. These objects are related by context such as “is responsible for”, “acts by order of”, “has expert knowledge in” and similar. Not only does the system categorize the information, it also reflects how the objects are related. This means that sales people not only find topic and product-related information and documents, but also references to concluded projects and colleagues which have particular expertise in the relevant subject area.

At corporate level, this technology can already be used, enabling a more efficient knowledge search. In-house applications are, however, only the tip of the expected semantic revolution. The vision goes towards Web 3.0 in which all information in the web is linked by context. Computers will learn to assess it, recognize patterns and independently make decisions. It will be years, however, before the internet will reach this new stage with the aid of semantics. The sheer volume of the data to be structured is simply too vast.

Until then, there’s nothing left for me to do than gather all the individual information supplied by Google and calculate that 1.8 zettabyte is comparable to 4,500,000 times the data volume of all books ever written. Aha, now I see.


On August 22, 2011, Forrester’s TJ Keitt pointed out…

“…some key differences between Enterprise 2.0 users and the rest of the workforce:

  • They’re your highest paid employees. Over half of this group earns more than $60k a year, compared to just 36% of non-users.
  • They’re the most educated members of the workforce. Sixty-five percent of this group has completed at least a 4 year college degree compared to 55% of the rest of the workforce.
  • They’re the leaders in your office. It’s not surprising to see 49% of this group are managers are executives given management’s enthusiasm about social technologies. Just 31% of non-users are in similar positions.

On August 17, 2011, BDSolutions tweeted that its VP of Sales Enablement, Bill Golder, said:

“Alignment of sales and marketing impacts revenue growth up to 3x.”

In a post by Amanda F. Batista from August 16, 2011, IDC is quoted with the statement that…

“B2B companies’ inability to align sales and marketing teams around the right processes and technologies has cost them upwards of 10% or more of revenue per year, or $100 million for a billion-dollar company.”


Follow us:

Copyright © 2012 BizSphere AG | www.bizsphere.com | Imprint and legal aspects
BizSphere, MySphere, ExpoSphere and ContentNuggets are Trademarks of BizSphere AG, © 2012 BizSphere AG