Upload
videndanmark
View
1.489
Download
2
Embed Size (px)
DESCRIPTION
VidenDanmark afholdt den 8.10.2009 seminar om Enterprise Search Best Practice 2009. Ved seminaret var der præsentationer fra Findwise, Convergens, Scanjour, Metier, COWI og Creuna. Der blev præsenteret en række søgeteknologier: Fast, Google Search Application, Autonomy, Sharepoint. Seminaret blev understøttet af et seminar 2.0 - system. Se hele dokumentationen på http://videndanmark.dk/8-10-Search-2009.441.0.html.
Citation preview
© FINDWISE 2008
Beyond text search
Søgeløsninger idag og imorgenKøbenhavn 8 oktober 2009
Agenda
•Findwise•Søg idag – hovedområder og forskjeller•Trender og eksempler•Evt. noe om ROI
Findwise
•Etablert 2005•33 Findability spesialister•Etablert i•Danmark•Norge•Sverige•Konsulent selskap som bygger løsninger, basert på enterprise search plattformer, for informasjons intensive virksomheter
We leverage business value with search technology
Your Partner In Finding The Right Information At The Right Time
•> 60 Findability projekter•Ekspert kompetanse innen implementasjoner basert på:•Søg produkt plattformer•Open source
Findwise
Noen av våre kunder
Søg
Søg igår
•Tekstbasert•Lite bruker vennlig GUI•Vertikalt
Tradisjonelt søg
The Corporation
SITE SEARCH
Intranet Documents
MailSystem
MAIL SEARCH
RDBMS
ERP, CRM
Legacy Data
Datawarehouse
Datamarts
BI SEARCH
SITE SEARCH
Intranet Documents
CORPORATESEARCH
ECOMMERCESEARCH
Documents
DMS,CMS
DMS SEARCH
• Teknologiorientert
• Vertikalt
• Isolert
Søg som integrasjonsplattform
Legacy Data RDBMS Portals RSS Feeds,Data Streams
DMS, CMS, FilesApplications Email Rich Media XML Elements,XPath
Internet
Sökplattform
Options
Mar
ket M
anag
emen
t So
lutio
ns
Ris
k M
anag
emen
t So
lutio
ns
Surv
eilla
nce
&
Enfo
rcem
ent
Solu
tions
Info
rmat
ion
Man
agem
ent
Solu
tions
eCom
mer
ce
Solu
tions
Onl
ine
Med
ia
Solu
tions
Mob
ile S
olut
ions
Cor
pora
te O
pera
tions
So
lutio
ns
Embe
dded
A
pplic
atio
n So
lutio
ns
UNSTRUCTUREDSTRUCTURED
MONETIZATION: drive REVENUE / COSTSAVING bycreating unique user experiences that matchcustomers to relevant assets
INFORMATION DISCOVERY: drive EFFECTIVENESS and COLLABORATIONBy creating interactive user experiencesthat match queries to relevant assets
Hovedområder for søg løsninger
Disse områder stiller forskjellig krav til søg
plattformene !
•Strukturert og ikke kompleks informasjon•Få informasjons typer•Få datakilder•Faste navigatorer kan brukes•Ikke triviellt å personifisere•All data er ”offentlig” for alle brukere•Brukeren er klar over hva han/hon søger etter•Uinteressant med andre brukere, unntatt ”anbefalinger”
Hva er særeget med søg innen ”monetization” ?
•Såvel strukturert som ustrukturert informasjon•Kompleks informasjon•Mange informasjons typer•Mange datakilder•Behov for intelligente navigatorer•Behov for rollebasert søg•Forskjellige behørighets nivåer•Brukeren håper å finne informasjon som kan brukes•Samarbeids parametere (Collaborative elements)
Hva er spesielt med søg innen ”information
discovery” ?
Søg- Imorgen
- I fremtiden
Beyond textual search – the interactive dialogue
Legacy Data RDBMS Portals RSS Feeds,Data Streams
DMS, CMS, FilesApplications Email Rich Media XML Elements,XPath
Internet
1-2 keywordsLarge # of results
Minimize # of hitsand increase contextualrelevance
Facilitate a dialogue:- Based on realtime contentanalysis- Different kinds ofnavigation techniques- Set of multiple contextual
relevance models
Interacts / guides the user to the information
Interactive – collaborative searchvs non interactive search
Different categories of ”heavy duty” ball bearings
Project documentation for projects run with this type of bb
Customers using this type of bbPersonalised search – the
system has stored contextual info. about the user, hence displays relevant information to for user linked to the query(here ball bearings for heavy duty mining machines)
The system keeps track of ”People with knowledge”, regarding the query topic
Example: real time analysis of what people are reading
•Personalisation / role based search•People with knowledge•Search analytics–analyse the query log
• to understand the user’s INTENT
• for tuning relevance and content sources
Trender idag
User centric
•Core technology–Development of more content analysis and index algorithms
– Predictive analysis
•User interaction–Even further interaction
• Understanding the users INTENT
• Understanding form ”where” the user is searching
Fremtiden
We will see a more predictive approach by the search solutions- device- history- role- context
•More and more rich media on internet will accelerate the search technology within rich media•From custom-made specialization to commodity•Google – Similar images
• Automatic picture recognition• Metadata• Tags• http://similar-images.googlelabs.com/
•Face recognition in cameras•Will have more 3D on internet•http://photosynth.net/Default.aspx•User driven !•Rich media navigation techniques
Fremtiden
Summering hovedtrender
•Mere bruker interaksjon•Mere avanserte dokumentprosserings algoritmer•Søg utvikling mot Rich media
•Hva med cloud computing ?
UnderstandIntent
Understandcontent
Facilitatedialogue
Providecontextualrelevance
Bruker sentrisk dialog driven søgning !
Useris king
Spørgsmål
Helge [email protected]!
Dersom mer
tid....
Mail PortalMediaLagret data
InternetApplikationer
Ustrukturert dataStrukturert data
RDBMS CMS
Unlock business value tier 1Data Warehouse
Search index Unlock business value tier 2
BETTER BUSINESS OUTCOME
Hva er nytten med søg innen ”information
discovery” ?
ROI parametere
•Tidbesparelse•Bruker mindre tid til å søge•Mer gennbruk av data•Samarbeids effekter – Collborative effects•Mer samarbeid•Mer innovasjon•Blandningen av søg innen strukturert og ustrukturert data kan gi feedback til:•Produksjons prosessen•Salgsprosessen
Leverandørene
Hvordan velge løsning ?
Behov
KällorTeknisk ”miljö”
1
2 3
© FINDWISE
KravbildCore search technology
Krav
Produkt
Administrering och analysverktyg
Arkitektur och skalbarhet Leverantören
Konnektivitet och säkerhet
CONTENTREFINEMENT
QUERY PROCESSING
SEARCH
RESULT PROCESSING
SEARCH
ST
RU
CT
UR
ED
DA
TAU
NS
TR
UC
TU
RE
DD
ATA
Generic Search Platform Architecture
Capture content from web sites, file servers, databases, content systems, and legacy app’s.
Enrich content for enhanced relevancy, automatic identification of entities, and
semantic scopes.
Index content. Alert users proactively. Preserve context. Flexible schema.
Transform user queries to leverage enhanced relevancy
Apply business rule based ranking to results. Real-time analysis provides
navigators
CONTENTREFINEMENT
QUERY PROCESSING
SEARCH
RESULT PROCESSING
SEARCH
ST
RU
CT
UR
ED
DA
TAR
ICH
ME
DIA
UN
ST
RU
CT
UR
ED
DA
TA
Extended Search Platform, for rich media Rich media detection
capabilities
Metadatatools
Speech to textDifferent kinds of scene detections
schemes
Different standalone swIntegrated sw
All with possibilities to import