Analyse Intranet Content

Im Rahmen unserer Studienarbeit haben wir ein Tool entwickelt, das Unternehmen dabei unterstützt, Trends und Muster in ihren Daten zu
erkennen, relevante Informationen zu vernetzen und datenbasierte Entscheidungen für ein effektives Wissensmanagement und eine fundierte
strategische Analyse zu treffen. Solche Analysen sind ohne entsprechende automatische Aufbereitung äusserst zeitaufwändig.
In vielen Organisationen sammeln sich über die Zeit Dokumente, oder allgemeiner, Informationen an. Allerdings bleibt oft unklar,
welche Themen, Trends oder Schlüsselpersonen über einen bestimmten Zeitraum hinweg relevant sind.

Unser Tool adressiert dieses Problem, indem es Inhalte ausliest, analysiert und visuell aufbereitet.
Daten von festgelegten Webseiten wie internen Blogs, Geschäftsberichten oder firmeninternen sozialen Plattformen werden regelmässig
extrahiert, geparst und mit Large Language Models (LLMs) analysiert. Die Originaltexte und Analysen werden in einer Datenbank gespeichert,
welche als Grundlage für weiterführende Analysen und Auswertungen dient. Die Analyseergebnisse ermöglichen die Auswertung der Entwicklung
bestimmter Themenbereiche, etwa die Feststellung, dass in den letzten sechs Monaten die Anzahl der Dokumente im Bereich Künstliche
Intelligenz gestiegen ist.

Der Zugriff auf die aufbereiteten Daten erfolgt über eine benutzerfreundliche Webanwendung mit umfangreichen Visualisierungsmöglichkeiten.
Nutzer haben die Möglichkeit, mithilfe von Filtern gezielt Themen und Trends zwischen den Dokumenten und Plattformen zu erkunden.
Die unterschiedlichen Abfragemöglichkeiten und die grafische Aufbereitung der Daten erlauben es, ein umfassendes Verständnis der Inhalte
zu entwickeln, Muster zu erkennen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.