Zu einem besseren Verst\u00e4ndnis der Wettbewerbslandschaft f\u00fchrt<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nUm effektiv datengesteuert zu werden, sind Unternehmen nat\u00fcrlich auf der Suche nach mehr und besseren Daten. Verantwortliche Organisationen m\u00fcssen \u00fcberlegen, woher die Daten stammen, die ihre Entscheidungen und Analysen unterst\u00fctzen. Zu den typischen Quellen geh\u00f6ren die von vielen Unternehmen genutzten Datenbanken, einschlie\u00dflich der Datenbanken f\u00fcr ver\u00f6ffentlichte Literatur und F\u00f6rdermittel, sowie beh\u00f6rdliche Datenbanken.<\/p>\n\n\n\n
Bei CCC haben wir durch unsere Arbeit mit Kund*innen herausgefunden, dass w\u00fcnschenswerte Daten f\u00fcr fundiertere Entscheidungen au\u00dferhalb dieser gemeinsamen Quellen vorhanden sein k\u00f6nnen \u2013 diese Daten sind in \u201eden L\u00fccken\u201c zu finden. Obwohl lizenzierte oder strukturierte Datens\u00e4tze von Vorteil sein k\u00f6nnen, decken sie nicht alles ab und manchmal muss eine Organisation die L\u00fccken zwischen ihren Datenquellen schlie\u00dfen, um eine einzige Quelle zu schaffen, die einzigartig und besonders relevant f\u00fcr die Anforderungen der Organisation ist. Wenn alle dieselben Datens\u00e4tze lizenzieren und abonnieren, kann sich ein Wettbewerbsvorteil aus der Nutzung von Informationen irgendwo in der Mitte oder in L\u00fccken ergeben.<\/p>\n\n\n\n
Ein Beispiel f\u00fcr die in den L\u00fccken gefundenen Daten betrifft die \u00dcberwachung sozialer Medien: Unternehmen sind daran interessiert, was andere \u00fcber ihre Produkte sagen, und sie sind auch daran interessiert, was ihre Konkurrent*innen in Form von Unternehmensnachrichten und Pressemitteilungen \u00fcber sich selbst sagen. \u00dcber die sozialen Medien hinaus finden sich \u201eL\u00fcckendaten\u201c auch in obskuren, aber kritischen Bereichen wie der grenz\u00fcberschreitenden Verfolgung von Produktlieferungen.<\/p>\n\n\n\n
Die Grenzen von Suchmaschinen<\/h5>\n\n\n\n Die Einschr\u00e4nkungen bei der Verwendung g\u00e4ngiger Suchmaschinen wie Google erschweren das Auffinden wichtiger Daten in den L\u00fccken. Eine L\u00fccke k\u00f6nnen beispielsweise wichtige Dokumente oder Seiten sein, die von g\u00e4ngigen Suchmaschinen nicht indiziert werden. Dar\u00fcber hinaus ordnen Suchmaschinen die von ihnen pr\u00e4sentierten Ergebnisse \u00fcblicherweise danach, wonach die meisten Nutzer*innen suchen. Daher verwendet eine Suchmaschine wie Google ihren Algorithmus (\u201eWas m\u00f6chten die meisten Leute sehen, die nach diesem Begriff suchen?\u201c), um eine gemeinsame Antwort zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n
Was aber, wenn eine Organisation nach einer ungew\u00f6hnlichen Antwort sucht? Um diese zu finden, muss die Suche m\u00f6glicherweise weit \u00fcber die ersten Ergebnisseiten hinausgehen, was m\u00f6glicherweise zu einem erheblichen Zeitaufwand f\u00fchrt. Anstatt Suchmaschinen zu verwenden, die m\u00f6glicherweise einen unerw\u00fcnschten Kontext bei der Auswahl der Ergebnisse anwenden, k\u00f6nnen Unternehmen die Darstellung ihrer Suchergebnisse besser steuern, indem sie ihren eigenen Kontext auf ihre Suche anwenden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Die Nutzung der in den L\u00fccken gefundenen Daten kann zwar von gro\u00dfem Nutzen sein, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Diese Daten wurden wahrscheinlich nicht markiert, kuratiert oder normalisiert, wodurch sie unstrukturiert und verteilt bleiben und der Prozess der manuellen Erfassung aufw\u00e4ndig wird. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen die von Organisationen gesuchten Informationen oft neben Daten liegen, die f\u00fcr den Kontext oder Bedarf nicht relevant sind, was dazu f\u00fchrt, dass viel Rauschen herausgefiltert werden muss. Das Sammeln relevanter Daten in den L\u00fccken kann dann zu menschlichem Versagen f\u00fchren, da Unternehmen Mitarbeiter*innen mit der Durchsicht der Daten beauftragen, die m\u00f6glicherweise nicht \u00fcber umfassende Kenntnisse des Unternehmens verf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n
Crawlen, anreichern und liefern mit Deep Search<\/h5>\n\n\n\n Organisationen, die in den L\u00fccken gefundene Daten erfolgreich lokalisieren und nutzen m\u00f6chten, k\u00f6nnen auf eine L\u00f6sung zur\u00fcckgreifen: \u201eDeep Search\u201c. Deep Search ist eine L\u00f6sung, die eine Reihe von Tools und Prozessen umfasst, die vorbehaltlich der Zugriffs- und Nutzungsbedingungen der relevanten Datenquelle gezielte Datenquellen durchsuchen, anreichern, verkn\u00fcpfen und kuratieren und sie dann an ein sehr spezialisiertes Publikum liefern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Ein Deep-Search-Ansatz kann Unternehmen dabei helfen, mehr Wert aus ihren vorhandenen Datens\u00e4tzen zu ziehen, neue Datens\u00e4tze aus einer oder mehreren Quellen zu erstellen und ihnen sogar dabei zu helfen, Prozesse effizient zu skalieren und zeitkritische Daten mit reduziertem manuellen Aufwand schnell zu sammeln. Bei CCC verf\u00fcgen wir \u00fcber mehr als 40 Jahre Erfahrung in der Lizenzierung und Entwicklung entsprechender L\u00f6sungen. Wenn Sie mehr erfahren m\u00f6chten, sind wir f\u00fcr Sie da.<\/p>\n\n\n\n
Dies ist der erste Beitrag einer vierteiligen Serie – die kommenden drei Folgen finden Sie hier in unserem Blog. Besuchen Sie uns bald wieder!\u201c<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Manchmal sind die Daten, die ein Unternehmen f\u00fcr wichtige Gesch\u00e4ftsentscheidungen ben\u00f6tigt, einfach nicht verf\u00fcgbar oder sie stehen nicht bereit.<\/p>\n","protected":false},"author":51,"featured_media":46237,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"internal_tag":[],"topic":[977,951,953],"coauthors":[1000,999],"class_list":["post-46236","blog_post","type-blog_post","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","topic-data-management-de","topic-information-management-de","topic-search-and-discovery-de"],"yoast_head":"\n
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