INNOVATIV
Band 79: Janet Wagner Band 78: Philip Franklin Orr Band 77: Carina Dony Band 76:
Linda Freyberg
Sabine Wolf (Hrsg.)
Band 75: Denise Rudolph Band 74: Sophia Paplowski Band 73: Carmen Krause Band 72:
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Band 71: Rahel Zoller Band 70: Sabrina Lorenz Band 69: Jennifer Hale Band 68:
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Band 67:
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Band 66: Tina Schurig Band 65: Christine Niehoff Band 64: Eva May Band 63: Eva Bunge Band 62: Nathalie Hild Band 61: Martina Haller Band 60: Leonie Flachsmann Band 59: Susanne Göttker Band 58: Georg Ruppelt Band 57: Karin Holste-Flinspach Band 56: Rafael Ball Band 55: Bettina Schröder Band 54: Florian Hagen Band 53: Anthea Zöller Band 52: Ursula Georgy Band 51: Ursula Jaksch Band 50: Hermann Rösch (Hrsg) Band 49: Lisa Maria Geisler Band 48: Raphaela Schneider Band 47: Eike Kleiner
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16. Mai 2026
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Essentials

In der Ausgabe 04/2026 (Mai 2026) lesen Sie u.a.:

  • Wie verlässlich sind Metadaten für Forschungsdaten wirklich?
  • Erfundene Quellen – wie KI-Zitationen die Wissenschaft unter Druck setzen
  • Zwischen Bildschirmzeit, Stress und Lernverlust
  • Warum Bibliotheken im Zeitalter von KI wichtiger werden und mit einem Vertrauensparadox zu kämpfen haben
  • Schweden setzt in Schulen wieder auf Bücher
  • Warum KI-Kompetenz mehr sein muss als Toolwissen
  • Wie stark KI-Texte das Netz schon prägen
  • Open Access bringt Vorteile, aber nicht in jedem Fach auf die gleiche Weise
  • Was ChatGPT und Ghostwriting über Autorschaft verraten
  • Warum E-Books in US-Schulen zur Kostenfrage werden
u.v.m.
  fachbuchjournal
2009 bis 2023

Q-Sensei Boost – Überblick über eigene Daten zurückgewinnen

Schnelle und intuitive Aufbereitung unterschiedlicher Informationen
mit neuer Technologie von Q-Sensei

Mit dem Ziel, den Umgang mit Informationen zu vereinfachen, stellt Q-Sensei heute eine neue Technologie vor, die Anwendern hilft, eigene Daten schnell und leicht aufzubereiten. Mit dem Webservice Q-Sensei Boost (http://boost.qsensei.com) können beliebig große XML- oder CSV- Dateien, von Musikdatenbanken und Buchkatalogen bis hin zu Informationen aller Art, bearbeitet und effizient verfügbar gemacht werden. Q-Sensei Boost ist dabei einfach zu bedienen und setzt keine Programmierkenntnisse voraus.

„Wir wissen aus eigener Erfahrung, wie herausfordernd es ist, den Überblick über die stets wachsende Menge an eigenen Daten zu behalten.“ so Ute Rother, CEO von Q-Sensei. „Mit Q-Sensei Boost stellen wir hierfür ein umfassendes Tool zur Verfügung, mit dem jeder den Überblick über eigene Daten zurückgewinnt. Von Bibliothekskatalogen über elektronische Zeitschriften bis hin zu Musikdatenbanken: mit Q-Sensei Boost können alle Arten von strukturierten Daten verarbeitet werden. Jeder bekommt die Möglichkeit, Informationen in einer eigenen Suchmaschine im Web besser zu durchsuchen, die Technologie für die Entwicklung eigener Dienste einzusetzen oder aufbereitete Daten mit anderen zu teilen.“

Über eine selbsterklärende Nutzeroberfläche können Anwender eigene Daten problemlos organisieren. Während der Aufbereitung stehen umfangreiche Einstellungen zur Personalisierung der Daten zur Verfügung. Spezifische Nutzerbedürfnisse bei der späteren Suche werden bereits von Beginn an berücksichtigt.

Auf die zukünftige Entwicklung von Q-Sensei Boost können Anwender aktiv Einfluss nehmen. In einer eigens dafür eingerichteten „Developer Corner“ (http://boost.qsensei.com/developer/) können Ideen und Anregungen in direktem Kontakt mit Entwicklern und Anwendern ausgetauscht werden. Gemeinsam mit Nutzern werden so zukunftsweisende Wege in der Verarbeitung von Informationen entwickelt.

www.qsensei.com