In Organisationen haben sich schon seit vielen Jahren Informationssysteme zur Auswertung strukturierter Daten wie Umsatzzahlen, Reklamationen oder Ausschussquoten etabliert. Diese basieren i. d. R. auf Data Warehouses (DWh), welche Daten aus den operativen Systemen destillieren und abfrageoptimiert in multidimensionaler Form vorhalten. Endanwender arbeiten je nach IT-Kenntnis mit interaktiven OLAP-Werkzeugen (Online Analytical Processing) oder konsumieren vorkonfektionierte Berichte. Technologien zur Auswertungen strukturierter Daten werden auch als Management Support Systeme (MSS) oder Business Intelligence (BI) bezeichnet. Auf der anderen Seite arbeiten Projektteams und operative Krafte hauptsachlich mit semistrukturierten Daten in Dokumenten, Enterprise Content Management Systemen (ECM), E-Mails oder Wikis. Diese Technologien werden je nach Autor und Jahr unter den Schlagwortern Collaboration oder Wissensmanagement (WM) diskutiert und haufig wird uber Volltextsuchmaschinen auf sie zugegriffen. Diese Zweiteilung ist gangig und scheint bewahrt, obwohl schon vor zehn Jahren in mehreren Publikationen und Workshops dargelegt wurde, dass Kennzahlen alleine ohne Ruckgriff auf Kontextinformationen aus Dokumenten nur bedingt aussagekraftig sind [3]. Auch konnen wissensintensive Tatigkeiten von den aus Datenanalysen gewonnenen Erkenntnissen profitieren. Es wurden verschiedene Ansatze zur Integration vonMSSund WM-Systemen vorgeschlagen [2, 6, 8], in der Praxis konnte sich jedoch keine etablieren. Ab 2003 wurde es in der MSSund WM-Community zunehmend ruhiger um das Thema. In der Zwischenzeit wurden die Anstrengungen im Forschungsbereich Semantic Web intensiviert. Aus den unstrukturierten Informationen im Internet soll uber fortgeschrittene linguistische Analysen undMethoden der kunstlichen Intelligenz ein strukturierter, fur denComputer inhaltlich verarbeitbarer Teil extrahiert werden, um den Benutzer bei der Recherche zu unterstutzen und im Idealfall direkt Antworten auf Fragen zu liefern, statt nur eine Liste von Treffern in Dokumenten. Zu den bekanntesten Semantic-Web-Projekten gehoren DBpedia, freebase und die Linked Open Data Initiative. Trotz beeindruckender Fortschritte in den vergangenen Jahren, wie dem Bestehen der Chemieaufnahmeprufung an US Colleges [1] oder dem IBM-Projekt Watson [7], ist diese Entwicklung beim normalen Internetbenutzer noch nicht angekommen. Dort dominieren weiterhin Google und Co. Auch in den Intranets von Unternehmen konnten sich semantische Technologien trotz kleiner Achtungserfolge (z. B. Ontoprise bei Audi) bisher kaum durchsetzen und sind tendenziell als langsam, aufwandig und daher teuer verschrien, obwohl Hersteller semantischer Technologien mit offentlich zuganglichen