Mehr als die Standardsuche: Prozesse effizient skalieren und dringend benötigte Daten sammeln

Unter den zahlreichen Einsatzmöglichkeiten von Deep Search, von denen Unternehmen profitieren können, ist eine Möglichkeit besonders hervorzuheben: Unternehmen können einen völlig neuen Datensatz erstellen, wenn keine einzelne Quelle vorhanden ist und wesentliche Informationen über mehrere nicht verbundene Quellen verteilt sind.

Erstellen eines Datensatzes, wenn keine einzelne Quelle vorhanden ist

Um zu veranschaulichen, wie mit Deep Search aus praktisch allem Datenbanken erstellt werden können, vorausgesetzt, dass die benötigten Informationen sowohl rechtlich als auch technisch gecrawlt werden können, betrachten wir ein Beispiel einer Organisation, die Aktivitäten im Zusammenhang mit Vorschriften verfolgen muss, um ihre Produktstrategie sowohl für bestehende Produkte zu definieren als auch für solche, die in der Forschungsphase sind. Die von der Organisation gesuchten spezifischen Informationen sind nicht in den Regulierungsdokumenten enthalten, sondern in einigen Kommentaren zu Akten.

Zum Vergleich: Regulierungsdokumente auf einer Website wie „regulations.gov“ können jeweils Tausende oder Zehntausende von Kommentaren erhalten. Ohne Deep Search (Link: https://www.rightsdirect.com/wp-content/uploads/sites/6/2023/11/Deep-Search-Solutions-product-sheet-DE.pdf ) müsste eine Organisation, die die gewünschten Informationen sucht, alle Dokumente auf dieser Website überprüfen, nach Dokumenten filtern, die sich auf ihren Produktbereich beziehen, Tausende von Kommentaren durchlesen und dann eine Zusammenfassung der in den Kommentaren gesagten Inhalte bereitstellen, die für die Interessen der Organisation relevant sind.

Alternativ könnte dieselbe Organisation Deep Search einsetzen, um die Tausenden von Kommentaren zu sichten, diejenigen zu identifizieren, die für die Bedürfnisse der Organisation relevant sind, indem sie nach Schlüsselwörtern filtert und diese anwendet, und dann nur die im Kontext relevanten Kommentare mit den gewonnenen Erkenntnissen an Spezialist*innen zur Überprüfung weiterleiten. Mit den Erkenntnissen helfen sie dabei, die Produktstrategie zu optimieren.

Wie in diesem Beispiel zu sehen ist, ermöglicht Deep Search Informationen effizient zu sammeln und zu kuratieren, wenn die gewünschten Informationen nicht als einzelne Quelle oder als eigenständige Datenbank vorhanden sind. So können nützliche Erkenntnisse abgefragt werden.

Sammeln von Informationen aus nicht verbundenen Quellen

Die Datenerfassung aus unerwarteten und unverbundenen Quellen kann für Unternehmen aus einer Vielzahl von Gründen nützlich sein, unter anderem zum Schutz ihrer Geschäftsinteressen außerhalb von Forschung und Entwicklung.

Ein konkretes Beispiel hierfür war ein Kunde von uns, der die Bewegung seines Produkts über Grenzen hinweg verfolgen wollte, um sicherzustellen, dass das für ein Land bestimmte Produkt nicht (durch nicht genehmigten Import oder Export) in ein anderes Land gelangt, wo die Preise möglicherweise anders sind. Obwohl diese Art von Aktivität nicht ungewöhnlich ist, kann es schwierig sein, sie zu verfolgen, und sie werden normalerweise nur durch Zufall entdeckt.

Für unseren Kunden lagen die gesuchten Daten nicht ohne weiteres in einer einzigen Quelle vor. Bevor wir mit unserer Deep-Search-Lösung geholfen haben, war der Prozess ein Ad-hoc-Prozess und erforderte viel Zeit und manuellen Aufwand, einschließlich der Durchsuchung verschiedener Datenquellen wie TradeAtlas und der Überprüfung von Zollfrachtbriefen, um grenzüberschreitende Bewegungen des Produkts zu verfolgen.

Mithilfe von Deep Search konnte der Kunde eine einzige Datenquelle erstellen, die alle erforderlichen Informationen aus verschiedenen lizenzierten Datenbanken zusammenstellt. Dieser Datensatz konnte dann mit Schlüsselwörtern durchsucht werden, um das Produkt des Unternehmens zu identifizieren und grenzüberschreitende Bewegungen zu verfolgen. Darüber hinaus könnten die Informationen in diesem Datensatz de-dupliziert und normalisiert werden, um eine „saubere“ Ansicht nur relevanter Daten zu erhalten, die dann geteilt und bearbeitet werden können. Durch einen Deep-Search-Ansatz kann der Kunde nun den Umfang der oben genannten Arbeit mit nur einem kleinen Team bewältigen.

Anhand dieses Beispiels sehen wir nicht nur die Leistungsfähigkeit von Deep Search bei der Erstellung eines einzelnen Datensatzes aus mehreren Quellen, sondern auch, wie die Lösung manuelle Arbeit einsparen kann – ein Vorteil, den wir im nächsten Teil dieser Serie näher untersuchen werden.

Dies ist der dritte Teil einer vierteiligen Serie darüber, wie eine tiefergehende, automatisierte Suche Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, die Informationen leichter zu finden, die es für die richtigen Geschäftsentscheidungen benötigt.

Lesen Sie hier Teil 1.

Lesen Sie hier Teil 2.