Kun­den­sup­port: Viele Unternehmen nutzen Wis­sens­daten­banken, um häu­fig gestellte Fra­gen und gängige Prob­lem­lö­sun­gen für ihre Pro­duk­te oder Dien­stleis­tun­gen bere­itzustellen. Kun­den kön­nen durch die Wis­sens­daten­bank browsen und möglicher­weise Lösun­gen für ihre Prob­leme find­en, ohne den Kun­denser­vice kon­tak­tieren zu müssen.

Internes Train­ing: Unternehmen und Organ­i­sa­tio­nen nutzen Wis­sens­daten­banken, um Schu­lungs­ma­te­ri­alien und Ressourcen für Mitar­beit­er bere­itzustellen. Dies kann dazu beitra­gen, dass Mitar­beit­er effizien­ter arbeit­en und nicht ständig Kol­le­gen oder Vorge­set­zte um Hil­fe bit­ten müssen.

Wissensmanagement/ Suchaufwand reduzieren: Wis­sens­daten­banken helfen Organ­i­sa­tio­nen, wertvolles Wis­sen zu bewahren und zu teilen, ins­beson­dere in größeren Organ­i­sa­tio­nen oder in Bere­ichen mit hoher Mitarbeiterfluktuation.

Forschung: In wis­senschaftlichen und akademis­chen Umge­bun­gen kön­nen Wis­sens­daten­banken genutzt wer­den, um Forschungsergeb­nisse, Dat­en und andere rel­e­vante Infor­ma­tio­nen zu katalogisieren.

Entscheidungsfindung/Ähnlichkeitssuche: In eini­gen Fällen kön­nen Wis­sens­daten­banken zur Unter­stützung der Entschei­dungs­find­ung ver­wen­det wer­den, indem sie rel­e­vantes Wis­sen und Infor­ma­tio­nen bere­it­stellen, die bei der Bew­er­tung von Optio­nen nüt­zlich sind.

Stam­m­daten­hal­tung/ERP-Sys­tem:
Inte­gra­tion von KI-Sys­te­men: Manch­mal wer­den Wis­sens­daten­banken von Kün­stlich­er Intel­li­genz oder maschinellem Ler­nen genutzt, um spez­i­fis­che Antworten oder Analy­sen auf der Grund­lage der in der Daten­bank gespe­icherten Infor­ma­tio­nen zu liefern.

Ins­ge­samt dienen Wis­sens­daten­banken dazu, Infor­ma­tio­nen zu organ­isieren, zu spe­ich­ern und leicht zugänglich zu machen, sodass Benutzer oder Sys­teme effizient und effek­tiv darauf zugreifen können.