Schritt 1:

Wir nutzen strukturierte und unstrukturierte Daten, die Sie uns zur Verfügung stellen, und extrahieren die Einheiten und Beziehungen, die die Sprache Ihrer Organisation beschreiben.

Wir erstellen einen formalen Wissensgraphen, eine sogenannte Ontologie.

Schritt 2:

Wir verwenden diese Ontologie, um Ihre Daten in Bezug auf die Sprache Ihrer Organisation zu verstehen. (Beth zur Bedeutung von Sprache)

Schritt 3:

Anhand der Ontologie können wir Belege für Fähigkeiten ableiten: Jede Ableitung wird durch einen direkten Verweis auf die herangezogenen Datenquellen erklärt, dem Eigner der Daten zur Möglichkeit der direkten Validierung / Anpassung punktgenau sichtbar gemacht, und mit begründeten Wahrscheinlichkeiten hinterlegt. 

Eine Ontologie stellt ein Netzwerk von Informationen mit logischen Beziehungen dar. Die obige Abbildung zeigt einen Wissensgraphen eines ontologischen Netzwerks von Fähigkeiten, die mit einer bestimmten gesuchten Fähigkeit zusammenhängen (blauer Kreis oben links). Alle anderen Kreise stellen Fähigkeiten dar, die mit der gesuchten Fähigkeit zusammenhängen. Farbcode, Position und Beziehung zueinander basieren auf erklärbaren Beziehungen. 

Ontologien zeichnen sich durch 4 Hauptmerkmale aus: 

1. Konzeptsuche: Es werden Konzepte verwendet, die in direktem Zusammenhang mit einer bestimmten Fähigkeit stehen, sowie alle bekannten Sprachvariationen (über die Suche nach Schlüsselwörtern hinaus)
2. Kontinuierliches Lernen: Die Ontologieentwicklung ist ein iterativer Prozess. Sie wird kontinuierlich verbessert und validiert (maschinell und menschlich)
3. Erklärbar: Ontologien funktionieren wie ein "Gehirn". Sie arbeiten und argumentieren mit Konzepten und Beziehungen auf eine Art und Weise, die der Art und Weise nahe kommt, wie Menschen miteinander verknüpfte Konzepte wahrnehmen. 
4. Skalierbar: Bestehende Ontologien lassen sich leicht erweitern und ergänzen. Dadurch entwickelt sich das Modell mit der wachsenden Datenstruktur weiter, ohne die damit verbundenen Systeme zu beeinträchtigen.