Hier erfahren Sie mehr darüber, wie System One bereits konkret eingesetzt wird. Und wie wir uns darauf konzentrieren, Geschäftsziele mitzudenken und spezifische Lösungen zu entwickeln, Ontologien und Milliarden von unstrukturierten Daten miteinander in Einklang bringen, lokale Komponenten mit Cloud Services verbinden, Infrastruktur über Kontinente hinweg vernetzen und Ergebnisse liefern, nach Wochen anstatt Jahren.

Das System One Radar indiziert täglich bis zu einer Million Artikel aus verschiedensten Quellen. Jeder Artikel wird analysiert, verschlagwortet, Clustern zugeordnet und in einem verteilten Back-End Index mit derzeit über 500 Millionen Artikeln abgelegt. Die Highlights dieser Implementierung sind: Ein hochgradig skalierender Algorithmik Cluster auf Sun Servern, der bei Bedarf dynamisch um eine große Zahl an Amazon EC2 Nodes ergänzt werden kann, wenn etwa große Datenmengen mit neuen oder verbesserten Algorithmen verarbeitet werden. Visualisierungen großer Datenmengen werden in weniger als einer Sekunde dargestellt und das System ist über zahlreiche Kanäle wie Desktop Widgets, mobile Interfaces und .pdf Reports verfügbar.

System One Collaboration vereint eine semantische Wiki Plattform mit Kontext-Suche, föderiert und in Echtzeit. Das Saas Angebot erstreckt sich über dedizierte Server für die Kern-Komponenten, einem CDN für statische Komponenten sowie einer verschlüsselten Amazon S3 Komponente, um Kunden unbeschränkten Speicherplatz für Dateien und Bilder anbieten zu können. Deployments vor Ort sind je nach Bedarf auf einem einzelnem Server bzw. kleinem Cluster für höhere Kapazität und Verfügbarkeit konsolidiert. Der algorithmische Fokus liegt im Matchen von Inhalten, Profilen und Themen, während das Triple Blackboard dem User direkt zugänglich ist, um strukturierte Tags und intelligente Abfragen im Browser zu individuellen Applikationen verknüpfen zu können.

Föderierte Suche, Named Entity Recognition und Clustering bzw. Similarity sind auch die Kerntechnologien bei internen Anwendungen. Am häufigsten wird System One als zentraler Zugang zu verschiedenen Quellen eingesetzt, von einfachen File-Shares bis hin zu speziellen DMS/KMS Systemen. Es bietet neben facettierter Suche auch verwandte Ressourcen, Personen sowie Tags zu jedem Dokument und kann auf Basis dessen auch automatisch themenspezifische Dossier, Portale und Portlets generieren. Darüber hinaus können auch sehr individuelle Anwendungen effektiv umgesetzt werden, wie zum Beispiel: Eine Experten-Suchmaschine, die aus mehr als zwei Dutzend heterogenen internen, externen wie kostenpflichtigen Quellen 600 Millionen Dokumente vereint, normalisiert und daraus über 800.000 Expertenprofile extrahiert. Innerhalb von zwei Monaten wurde das System konzeptioniert, prototypisch umgesetzt und in einem Beta-Test auf Akzeptanz geprüft. Sechs Wochen später stand das Produktivsystem, inklusiver One-Time-Passwort Authentifizierung über InCards und ein Vasco Backend, sowie einfachem Deployment über WAR Files oder VMWare Images und individuellem Analyse und Management Dashboard.

Die meisten Projekte in diesem Bereich beginnen damit, oft selbst entwickelte Legacy Content-Management-Systeme mit einem entsprechende Wrapper als leichtgewichtige Web Services verfügbar zu machen. Wenn dies erreicht ist, wird ein erster Dump in die Plattform überführt und dient als Grundlage für einen gemeinsamen Prozess mit der Redaktion, in dem verschiedene 'Datenstrategien' definiert, getestet und verfeinert werden, damit das endgültige Ergebnis die dem jeweiligen Medium spezifische Charakteristik reflektiert. Parallel werden die entsprechenden Workflows implementiert und in die jeweiligen Redaktionssysteme eingebunden. Ist dieser Schritt abgeschlossen, wird das finale Deployment ausgerollt, alle Archive verarbeitet und das System geht online. Alle weiteren Aktualisierungen werden permanent im laufenden Betrieb vorgenommen, das System ist somit immer am letzten Stand und kann über das Hinzufügen weiterer Nodes bis zu mehreren Milliarden Dokumenten und Abfragen skalieren.

Hier werden klassische Datenbank, CMS und Front-End Ansätze gänzlich durch intelligent verwobene Back-End Web-Services ersetzt. Aufbauend auf existierende Services, individuelle Harvester und Wrapper sowie sehr einfachen Front-End Schichten wird es möglich, Nachrichten Aggregatoren, individuelle themenspezifische Portale oder zentrale Web Service Clouds umzusetzen, die weit gestreute Informationen präzise zusammen fassen. In einem typischen Beispiel werden EPG-Daten (Fernsehprogramm) aufbereitet, mit Nachrichtenquellen sowie Social Media Inhalten vermischt und semantisch aufgewertet (Tags extrahiert etc.). Nachdem all diese Informationen in einer Plattform zusammengeführt sind, dienen sie mit einer individuellen Strategie und entsprechenden Algorithmen wie Clustering und Recommendations als Grundlage für ein neuartiges, TV begleitendes Portal, das im Web und über simple Skins bzw. APIs auch als Desktop Tool, TV Overlay und Web Widget, mobiler Dienst und IPTV Add-On verfügbar ist.