Der Uniform Information Layer (UIL) erlaubt einen zentralen Zugriff auf harmonisierte und semantisch klassifizierte Daten und deren Beziehungen. Sie können aus beliebigen Quellen einschließlich des Internets mit maximaler Aktualität und Performance gewonnen werden. Services in einer SOA-Architektur werden durch die Nutzung des UIL signifikant verschlankt und reduziert, weil die Vielzahl von Schnittstellen und Datenformaten beseitigt wird. Dort wo bisher mehrere Services notwendig waren, reduziert sich die Implementierung auf bis zu einem einzigen Service. Alle Daten und deren Zusammenhänge können zentral abgefragt werden, ohne Systeme zu kennen. Durch die Entkopplung der Systeme von den Services werden kostenintensive Aufwände im Falle von Veränderungen auf beiden Seiten vermieden. Für den UIL werden alle Daten aus verteilten Quellen von der iQser GIN Plattform in Echtzeit erfasst, indiziert und analysiert. Unstrukturierte Daten werden hierbei in eine strukturierte Form gebracht. Dadurch wird die Komplexität der Systemintegration minimiert und zugleich Interoperabilität gewährleistet.

Jede Veränderung im Datenbestand und jede neue erkannte semantische Beziehung der Daten führt zu einem technischen Event, das genutzt werden kann, um Prozesse anzustoßen oder zu steuern. Sie bietet die beste Voraussetzung zur Kombination der iQser GIN Plattform mit dem automatisierten Geschäftsprozessmanagement. Die Unabhängigkeit von den integrierten Systemen führt zu minimalen Integrations- und Pflegeaufwand im Falle der Veränderung von Systemen oder Prozessen. Durch diese Schnittstelle kann auch die Verteilung von Daten in angebundenen Systemen realisiert werden.

Die semantische Analyse basiert auf der Kombination vollautomatischer, leichtgewichtiger Verfahren für eine dynamische und selbstoptimierende Vernetzung aller erfassten Informationsobjekte (Objekt-Graf). Während die Kombination der Verfahren eine hohe semantische Validität sichern, ermöglicht ihre Leichtgewichtigkeit die Verarbeitung großer Datenmengen bei vergleichsweise geringem Ressourcenverbrauch. Durch den vollautomatischen Ansatz ohne die Notwendigkeit einer vorausgehenden Ontologie-Definition passt sich das semantische Netz der aktuellen Informationslage und dem Informationsbedarf der Anwender selbstständig an. Es dient einer vereinfachten Informationsbeschaffung, einer dynamischen Informationslogistik und erweitertem Business Intelligence. Ein weiteres Ergebnis der vollautomatischen semantischen Analyse ist die Identifikation signifikanter Konzepte wie Personen, Unternehmen, Orte und Themen in einer Datenbasis und deren Zusammenhänge (Konzept-Graf). Sie bilden eine Abstraktionsebene zur Wissensrepräsentation, dem Erschließen von neuem Wissen, der Klassifizierung von unstrukturierten Daten und der semantischen Suche.