Dies ist ein Gastbeitrag von Dr. Naoki Okada, Lead Data Scientist bei BrainPad Inc.
Gegründet in 2004, BrainPad Inc. ist ein bahnbrechender Partner im Bereich der Datennutzung, der Unternehmen dabei hilft, durch die Nutzung von Daten Geschäfte zu machen und ihr Management zu verbessern. Bis heute hat BrainPad mehr als 1,300 Unternehmen, vor allem Branchenführern, geholfen. BrainPad hat den Vorteil, einen Service aus einer Hand anzubieten, von der Formulierung einer Datennutzungsstrategie bis hin zum Proof of Concept und der Implementierung. Der einzigartige Stil von BrainPad besteht darin, mit Kunden zusammenzuarbeiten, um Probleme vor Ort zu lösen, z. B. Daten, die aufgrund einer isolierten Organisationsstruktur nicht erfasst werden, oder Daten, die vorhanden, aber nicht organisiert sind.
In diesem Beitrag wird erläutert, wie Sie den internen Wissensaustausch mithilfe von strukturieren Amazon Kendra und AWS Lambda und wie Amazon Kendra die Hindernisse beim Wissensaustausch löst, mit denen viele Unternehmen konfrontiert sind. Wir fassen die Bemühungen von BrainPad in vier Schlüsselbereichen zusammen:
- Vor welchen Problemen beim Wissensaustausch stehen viele Unternehmen?
- Warum haben wir uns für Amazon Kendra entschieden?
- Wie haben wir das Wissensaustauschsystem implementiert?
- Auch wenn ein Werkzeug nützlich ist, ist es bedeutungslos, wenn es nicht genutzt wird. Wie haben wir die Hürde zur Adoption überwunden?
Probleme beim Wissensaustausch, mit denen viele Unternehmen konfrontiert sind
Viele Unternehmen erzielen ihre Ergebnisse durch die Aufteilung ihrer Arbeit in verschiedene Bereiche. Jede dieser Aktivitäten bringt jeden Tag neue Ideen hervor. Dieses Wissen wird individuell gesammelt. Wenn dieses Wissen zwischen Menschen und Organisationen geteilt werden kann, können Synergien in der damit verbundenen Arbeit geschaffen werden und die Effizienz und Qualität der Arbeit wird dramatisch gesteigert. Das ist die Kraft des Wissensaustauschs.
Es gibt jedoch viele allgemeine Hindernisse für den Wissensaustausch:
- Nur wenige Personen sind proaktiv beteiligt und der Prozess kann aufgrund des vollen Terminkalenders nicht lange aufrechterhalten werden.
- Das Wissen ist über mehrere Medien wie interne Wikis und PDFs verstreut, sodass es schwierig ist, die benötigten Informationen zu finden.
- Niemand gibt Wissen in das Wissenskonsolidierungssystem ein. Das System wird wegen seiner schlechten Durchsuchbarkeit nicht weit verbreitet sein.
Unser Unternehmen stand vor einer ähnlichen Situation. Das grundlegende Problem beim Wissensaustausch besteht darin, dass die meisten Mitarbeiter zwar ein starkes Wissensbedürfnis haben, aber wenig Motivation haben, ihr eigenes Wissen kostenpflichtig weiterzugeben. Es ist nicht einfach, das Verhalten der Mitarbeiter nur zum Zweck des Wissensaustauschs zu ändern.
Darüber hinaus hat jeder Mitarbeiter oder jede Abteilung seine eigene bevorzugte Methode zur Ansammlung von Wissen, und der Versuch, eine Vereinheitlichung zu erzwingen, führt nicht zu Motivation oder Leistung beim Wissensaustausch. Für das Management, das Wissen konsolidieren möchte, bereitet dies Kopfzerbrechen, während die Außendienstmitarbeiter ihr Wissen dezentral haben möchten.
Bei uns ist Amazon Kendra der Cloud-Dienst, der diese Probleme gelöst hat.
Warum wir uns für Amazon Kendra entschieden haben
Amazon Kendra ist ein Cloud-Dienst, der es uns ermöglicht, über eine gemeinsame Schnittstelle nach internen Informationen zu suchen. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Suchmaschine, die auf interne Informationen spezialisiert ist. In diesem Abschnitt besprechen wir die drei Hauptgründe, warum wir uns für Amazon Kendra entschieden haben.
Einfache Aggregation von Wissen
Wie im vorherigen Abschnitt erwähnt, ist Wissen, selbst wenn es vorhanden ist, tendenziell über mehrere Medien verstreut. In unserem Fall war es über unser internes Wiki und verschiedene Dokumentdateien verstreut. Amazon Kendra bietet leistungsstarke Anschlüsse für diese Situation. Wir können problemlos Dokumente aus einer Vielzahl von Medien importieren, darunter Groupware, Wikis, Microsoft PowerPoint-Dateien, PDFs und mehr.
Das bedeutet, dass Mitarbeiter die Art und Weise, wie sie Wissen speichern, nicht ändern müssen, um es zu teilen. Obwohl die Wissensaggregation vorübergehend möglich ist, ist die Aufrechterhaltung sehr kostspielig. Die Möglichkeit, dies zu automatisieren, war für uns ein sehr wünschenswerter Faktor.
Tolle Durchsuchbarkeit
Es gibt eine Menge Groupware und Wikis, die sich durch die Informationseingabe auszeichnen. Allerdings weisen sie häufig Schwächen bei der Informationsausgabe (Suchbarkeit) auf. Dies gilt insbesondere für die japanische Suche. Im Englischen beispielsweise bietet der Wort-Level-Matching ein angemessenes Maß an Durchsuchbarkeit. Im Japanischen ist die Wortextraktion jedoch schwieriger und es gibt Fälle, in denen der Abgleich durch die Trennung von Wörtern durch eine entsprechende Anzahl von Zeichen erfolgt. Wenn eine Suche nach „Tokyo-to (東京都)“ durch zwei Zeichen getrennt wird, „Tokyo (東京)“ und „Kyoto (京都)“, wird es schwierig, das gesuchte Wissen zu finden.
Amazon Kendra bietet tolle Angebote Durchsuchbarkeit durch maschinelles Lernen. Zusätzlich zu herkömmlichen Stichwortsuchen wie „Technologietrends“ können Suchen in natürlicher Sprache wie „Ich möchte Informationen zu neuen Technologieinitiativen“ das Benutzererlebnis erheblich verbessern. Die Möglichkeit, die gesammelten Informationen angemessen zu durchsuchen, ist der zweite Grund, warum wir uns für Amazon Kendra entschieden haben.
Geringe Betriebskosten
IT-Tools, die auf die Aggregation und den Abruf von Wissen spezialisiert sind, werden als Unternehmenssuchsysteme bezeichnet. Ein Problem bei der Implementierung dieser Systeme sind die Kosten. Für ein Unternehmen mit mehreren hundert Mitarbeitern können die Betriebskosten 10 Millionen Yen pro Jahr übersteigen. Dies ist keine billige Möglichkeit, eine Initiative zum Wissensaustausch zu starten.
Amazon Kendra wird bei a angeboten viel niedrigere Kosten als die meisten Unternehmenssuchsysteme. Wie bereits erwähnt, sind Initiativen zum Wissensaustausch nicht einfach umzusetzen. Wir wollten klein anfangen und die niedrigen Betriebskosten von Amazon Kendra waren ein Schlüsselfaktor für unsere Entscheidung.
Darüber hinaus sind die einfache Implementierung und Flexibilität von Amazon Kendra für uns große Vorteile. Der nächste Abschnitt fasst ein Beispiel unserer Implementierung zusammen.
Wie wir das Wissensaustauschsystem implementiert haben
Die Implementierung ist kein übertriebener Entwicklungsprozess; Dies kann ohne Code erfolgen, indem dem Amazon Kendra-Verarbeitungsablauf gefolgt wird. Hier sind fünf wichtige Punkte im Implementierungsprozess:
- Datenquelle (Wissen sammeln) – Jede Abteilung und jeder Mitarbeiter unseres Unternehmens führte häufig interne Lernsitzungen durch und durch diese Aktivitäten wurde Wissen in verschiedenen Medien wie Wikis und verschiedenen Speichertypen gesammelt. Damals war es einfach, die Informationen aus den Studiensitzungen später noch einmal durchzugehen. Um jedoch Wissen über einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Technologie zu extrahieren, war es notwendig, jedes Medium im Detail zu prüfen, was nicht sehr praktisch war.
- Konnektoren (Wissen aggregieren) – Mit der Connector-Funktionalität in Amazon Kendra konnten wir unternehmensweit verstreutes Wissen in Amazon Kendra verknüpfen und eine bereichsübergreifende Durchsuchbarkeit erreichen. Darüber hinaus wird der Connector über ein eingeschränktes Konto geladen, was eine sicherheitsbewusste Implementierung ermöglicht.
- Suchmaschine (Informationen finden) – Weil Amazon Kendra eine hat Suchseite für Usability-Testskonnten wir direkt nach dem Laden der Dokumente schnell die Benutzerfreundlichkeit der Suchmaschine testen, um zu sehen, welche Art von Wissen gefunden werden konnte. Dies war sehr hilfreich, um das Image des Starts zu festigen.
- Suchoberfläche (Suchseite für Benutzer) – Amazon Kendra hat eine Funktion namens Erfahrungsgenerator Dadurch wird den Benutzern der Suchbildschirm angezeigt. Diese Funktion kann ohne Code implementiert werden, was beim Einholen von Feedback während der Testbereitstellung sehr hilfreich war. Neben Experience Builder unterstützt Amazon Kendra auch Python- und React.js-API-Implementierungen, sodass wir unseren Mitarbeitern schließlich individuelle Suchseiten zur Verfügung stellen können, um ihre Erfahrung zu verbessern.
- Analytics (Überwachung von Nutzungstrends) – Ein Unternehmenssuchsystem ist nur dann wertvoll, wenn es von vielen Menschen genutzt wird. Amazon Kendra hat die Fähigkeit zur Überwachung wie viele Suchanfragen durchgeführt werden und nach welchen Begriffen. Wir nutzen diese Funktion, um Nutzungstrends zu verfolgen.
Wir haben auch einige Fragen und Antworten zu unserer Implementierung:
- Was waren einige der Herausforderungen beim Sammeln von internem Wissen? Wir mussten damit beginnen, das Wissen zu sammeln, über das jede Abteilung und jeder Mitarbeiter verfügte, allerdings nicht unbedingt an einem Ort, der direkt mit Amazon Kendra verbunden werden konnte.
- Wie haben wir von Amazon Kendra profitiert? Wir hatten in der Vergangenheit schon oft versucht, Wissen zu teilen, waren aber oft gescheitert. Die Gründe waren Informationsaggregation, Durchsuchbarkeit, Betriebskosten und Implementierungskosten. Amazon Kendra verfügt über Funktionen, die diese Probleme lösen, und wir haben es innerhalb von etwa drei Monaten nach der Konzeption erfolgreich eingeführt. Jetzt können wir Amazon Kendra nutzen, um Lösungen für Aufgaben zu finden, die bisher das Wissen von Einzelpersonen oder Abteilungen als das kollektive Wissen der gesamten Organisation erforderten.
- Wie haben Sie die Durchsuchbarkeit des Systems bewertet und was haben Sie getan, um sie zu verbessern? Zunächst ließen wir viele Mitarbeiter mit dem System interagieren und Feedback einholen. Ein Problem, das zu Beginn der Implementierung auftrat, bestand darin, dass Informationen verstreut waren, die wenig Wissenswert hatten. Dies lag daran, dass einige der Datenquellen beispielsweise Informationen aus internen Blogbeiträgen enthielten. Wir arbeiten kontinuierlich daran, das Benutzererlebnis durch die Auswahl der richtigen Datenquellen zu verbessern.
Wie bereits erwähnt, konnten wir durch den Einsatz von Amazon Kendra viele Implementierungshürden bei minimalen Kosten überwinden. Die größte Herausforderung bei dieser Art von Tool ist jedoch die Akzeptanzbarriere, die nach der Implementierung entsteht. Im nächsten Abschnitt finden Sie ein Beispiel dafür, wie wir diese Hürde überwunden haben.
Wie wir die Hürde zur Adoption überwunden haben
Haben Sie jemals erlebt, dass ein Tool, für dessen Implementierung Sie viel Aufwand, Zeit und Geld aufgewendet haben, veraltet ist und keine breite Anwendung findet? Egal wie gut die Funktionalität zur Lösung von Problemen ist, sie wird nicht effektiv sein, wenn die Leute sie nicht nutzen.
Eine der Initiativen, die wir mit der Einführung von Amazon Kendra ergriffen haben, war die Bereitstellung eines Chatbots. Mit anderen Worten: Wenn Sie in einem Chat-Tool eine Frage stellen, erhalten Sie eine Antwort mit dem entsprechenden Wissen. Da alle unsere Telearbeiter täglich ein Chat-Tool verwenden, ist die Verwendung von Chatbots viel kompatibler, als wenn sie einen neuen Suchbildschirm in ihren Browsern öffnen.
Um diesen Chatbot zu implementieren, verwenden wir Lambda, einen Dienst, der es uns ermöglicht, serverlose, ereignisgesteuerte Programme auszuführen. Konkret ist folgender Workflow implementiert:
- Ein Benutzer postet eine Frage mit einer Erwähnung an den Chatbot.
- Der Chatbot sendet ein Ereignis an Lambda.
- Eine Lambda-Funktion erkennt das Ereignis und durchsucht Amazon Kendra nach der Frage.
- Die Lambda-Funktion postet die Suchergebnisse an das Chat-Tool.
- Der Benutzer sieht die Suchergebnisse.
Dieser Vorgang dauert nur wenige Sekunden und bietet eine hochwertige Benutzererfahrung bei der Wissensentdeckung. Die Mehrheit der Mitarbeiter war über den Chatbot mit dem Wissensaustauschmechanismus vertraut, und es besteht kein Zweifel, dass der Chatbot zur Verbreitung des Mechanismus beigetragen hat. Und da es Bereiche gibt, die der Chatbot allein nicht abdecken kann, haben wir sie auch gebeten, die angepasste Suchmaske in Verbindung mit dem Chatbot zu verwenden, um ein noch besseres Benutzererlebnis zu bieten.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag stellten wir eine Fallstudie von Amazon Kendra zum Wissensaustausch und ein Beispiel einer Chatbot-Implementierung vor, die Lambda zur Verbreitung des Mechanismus nutzt. Wir freuen uns darauf, dass Amazon Kendra einen weiteren Sprung nach vorne macht, während sich umfangreiche Sprachmodelle weiterentwickeln.
Wenn Sie daran interessiert sind, Amazon Kendra auszuprobieren, schauen Sie hier vorbei Verbessern Sie die Unternehmenssuche mit Amazon Kendra. BrainPad kann Sie auch beim internen Wissensaustausch und der Dokumentenverwertung mithilfe generativer KI unterstützen. Bitte kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.
Über den Autor
Naoki Okada ist leitender Datenwissenschaftler bei BrainPad Inc. Mit seiner funktionsübergreifenden Erfahrung in den Bereichen Wirtschaft, Analytik und Technik unterstützt er ein breites Kundenspektrum vom Aufbau von DX-Organisationen bis hin zur Nutzung von Daten in unerforschten Bereichen.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
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