za dużo informacji i co dalej?             -   systemy wyszukiwaniaMichał Rachowski - CMS ConsultantWarszawa 12.09.2012   ...
Kto?Michał Rachowski CMS    Consultant odzawsze w branży reklamowej - budowa i strategia marek czas   wolny: game.. -in...
Plan Informacja Ważne   pojęcia (3x) V - (nie) jak Vendetta Systemy wyszukiwania Search experience optimasation Funn...
Informacja Informacja    ◦ definicja: “łac. informatio – przedstawienie, wizerunek...”    ◦ opis wszystkiego dookoła?    ◦...
Informacja3   zetabytes = 3 zetabajty = dużo informacji ? 3,000,000,000,000,000,000,000        bytes                    ...
Ważne pojęcia Data   mining = esksploracja danych ◦ drążenie, pozyskiwanie i wydobywanie BIG   data               ”Data ...
(3x) V - (nie) jak Vendetta Volume     (ilość danych) ◦ Indeksy a kompresja ◦ Magazynowanie danych a WARC (Web ARChive) ◦...
Systemy wyszukiwania                                       "Aż 41% respondentów uznało, Czypotrzeba czegoś więcej        ...
Search experience optimisation Słowo   klucz = Wizualizacja (Visualise) czynność: spraw (coś) widocznym dla oka ◦ Wizuali...
Search experience optimisationO   czym należy pamiętać: ◦ Użytkownicy przeglądają, filtrują i używają słów   kluczowych (k...
Search experience optimisation Co   należy robić: ◦ Mieszać kwerendy - tak dopasowywać zapytania, by   wypełnić lukę międ...
Funnelback Projekt   badawczy◦ Dr. David Hawking 20lat rozwoju Opatentowana technologia◦ Algorytm rankingu◦ Nawigacja k...
Funnelback             13
Funnelback             Demo                    14
Funnelback                                                       SearchLog:                                              ...
Funnelback Korzyści pracy z Funnelback: ◦ Searchandising ◦ Wsparcie ◦ Automatyczne usuwanie duplikatów ◦ Promocja wyników...
Squiz & Funnelback “w akcji” UBM   Search Medica ◦ http://www.searchmedica.com ◦ 70 milionów dokumentów ◦ terabajty danyc...
Squiz & Funnelback “w akcji” Victoria         and Albert Museum Skype                  Uni   of Beadfordshire          ...
Pytania          ?              19
Dziękuję za uwagę!  www.funnelback.com                      http://www.linkedin.com/in/michalrachowski                    ...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 Warszawa

587 views
483 views

Published on

Konferencje Efektywna Cyfryzacja - Eksplozja Informacji, 12.09.2012 Warszawa

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
587
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 Warszawa

  1. 1. za dużo informacji i co dalej? - systemy wyszukiwaniaMichał Rachowski - CMS ConsultantWarszawa 12.09.2012 1
  2. 2. Kto?Michał Rachowski CMS Consultant odzawsze w branży reklamowej - budowa i strategia marek czas wolny: game.. -ing -ification -oholic http://www.linkedin.com/in/michalrachowski @snihir email: mrachowski@squiz.pl 2
  3. 3. Plan Informacja Ważne pojęcia (3x) V - (nie) jak Vendetta Systemy wyszukiwania Search experience optimasation Funnelback Squiz & Funnelback “w akcji” Pytania 3
  4. 4. Informacja Informacja ◦ definicja: “łac. informatio – przedstawienie, wizerunek...” ◦ opis wszystkiego dookoła? ◦ opis? dane? zera i jedynki? bajty? bity?w 60 sekund rodzi się 156 dzieci na świecie ile jest informacji w Państwa Organizacji? ”The total amount of global data is expected to grow to almost 3 zettabytes during 2012." International Data Corporation 4
  5. 5. Informacja3 zetabytes = 3 zetabajty = dużo informacji ? 3,000,000,000,000,000,000,000 bytes informacji na świecie w 2011 było ponad ok 1,8 zetabajta IDC Digital Universe Study 5
  6. 6. Ważne pojęcia Data mining = esksploracja danych ◦ drążenie, pozyskiwanie i wydobywanie BIG data ”Data mining is the process that results in the discovery of new patterns in large data sets." ◦ BIG = dużo? Wikipedia ◦ ile to dużo? "Big data is data that is too big for the Searchandising processing capacity of conventional systems." a targetowanie Ed Dumbill ~ O’Reilly behawioralne ”Big data is a relative term. Every organization ◦ czyli jak ważne są will eventually reach a point where the volume, velocity and variety of their data will pozycjonowanie i be something that they have to address." personalizacja Mark Troester ~ SAS 6
  7. 7. (3x) V - (nie) jak Vendetta Volume (ilość danych) ◦ Indeksy a kompresja ◦ Magazynowanie danych a WARC (Web ARChive) ◦ Obsługa wielu serwerów m.in. Cloud (chmura) a usługi w modelu SaaS Velocity (prędkość/szybkość/czas dostępu) ◦ Wielowątkowość, indeksacja a natychmiastowe aktualizacje ◦ Kolekcje - nowe, szybkie i skuteczne rozwiązania ◦ Data Management API - czyli dostęp poprzez interfejs Variety (różnorodność/bogactwo informacji) ◦ Konektory do baz danych ◦ Framework a filtrowanie ◦ Niestandardowy przepływ danych a elastyczne szablony ”Big data is a relative term. Every organization will eventually reach a point where the volume, velocity and variety of their data will be something that they have to address." Mark Troester ~ SAS 7
  8. 8. Systemy wyszukiwania "Aż 41% respondentów uznało, Czypotrzeba czegoś więcej że ich system wyszukiwania nie spełnia ich oczekiwań” niż dobra taksonomia czy Econsultancy Site Search Survey Report mapa serwisu, a może dobra August 2010 klasyfikacja dokumentów i ich kategoryzacja i odpowiednie skatalogowanie? ◦ co z dynamicznym dostępem? ◦ trudy kalsyfikacji dokumentów różnego typu i nazw ◦ dobra taksonomia a koszt poniesiony na analizę ◦ statyczna kategoryzacja a brak elastyczności ◦ dziesiątki kroków w drzewie a użyteczność effective ranking puts at the top the documents most likely to be useful, given the need most likely to lie behind the query 8
  9. 9. Search experience optimisation Słowo klucz = Wizualizacja (Visualise) czynność: spraw (coś) widocznym dla oka ◦ Wizualizacja jest mostem ◦ Wizualizacja generuje intuicyjne doświadczenie ◦ Zobrazowanie metod wyszukiwania zapewnia użytkownikowi doświadczenia odkrywcy Dobre doświadczenie przekłada się na pozytywną reakcję emocjonalną użytkownika 9
  10. 10. Search experience optimisationO czym należy pamiętać: ◦ Użytkownicy przeglądają, filtrują i używają słów kluczowych (keywords) ◦ Użytkownicy mogą mieć wiele życzeń i potrzeb odnośnie możliwości wyszukiwania i wyszukiwarki ◦ Narzędzia są złożone i wymagają upraszczania ◦ Użytkownicy nie czytają instrukcji ! Gdzie należy szukać: ◦ “Click tracking” - dostarcza wiedzę o użytkowniku ◦ Logi - dają odpowiedź na pytanie o zachowaniu 10
  11. 11. Search experience optimisation Co należy robić: ◦ Mieszać kwerendy - tak dopasowywać zapytania, by wypełnić lukę między językiem używanym w zapytaniach a językiem używanym w dokumentach. ◦ Korzystać z funkcjonalności typu "sugerowane wyniki" (best beats) aby pomóc użytkownikowi. ◦ Nikt nie zna lepiej treści serwisu i jego zawartości od Ciebie - należy wykorzystywać tą wiedzę sugerując wyniki (pomoc i podwyższenie użyteczności). ◦ Należy przeprowadzać regularne testy (m.in. A/B), sprawdzać skrypty, poprawiać i ulepszać rozwiązania. 11
  12. 12. Funnelback Projekt badawczy◦ Dr. David Hawking 20lat rozwoju Opatentowana technologia◦ Algorytm rankingu◦ Nawigacja kontekstowa◦ Poziom bezpieczeństwa dokumentu Szybkainstalacja i konfiguracja 12
  13. 13. Funnelback 13
  14. 14. Funnelback Demo 14
  15. 15. Funnelback  SearchLog: ◦ to optymalizacja<c>! ◦ to zaangażowanie<t>20120320 09:32:59</t>!<click_url>http://www.funnelback.com/news-and-events/!news</click_url>!<http_referer>https://fnb-demo01.squiz.co.uk/s/search.html?profile=_default_preview&amp;query=funnelback&amp;collection=demo-funnelback-com</http_referer>!<rank>4<rank>!<remote_address>83.217.109.164<remote_address>!<search_referer />!<type>CLICK</type>! Kwerendy i budowa słowników:</c>! %=acetoin=["Acetylmethylcarbinol" "3 hydroxy 2 butanone" "3H 2B butanone"]! %=acetoin dehydrogenase= ["Diacetyl Reductase"]! 15
  16. 16. Funnelback Korzyści pracy z Funnelback: ◦ Searchandising ◦ Wsparcie ◦ Automatyczne usuwanie duplikatów ◦ Promocja wyników Best-Bet ◦ Polepszenie zdolności odnajdywania ◦ Polepszenie wydajności ◦ Zwiększenie doświadczenia użytkownika ◦ 20 lat doświadczenia 16
  17. 17. Squiz & Funnelback “w akcji” UBM Search Medica ◦ http://www.searchmedica.com ◦ 70 milionów dokumentów ◦ terabajty danych ◦ UK oraz US ◦ infrastruktura w oparciu o dwa serwery Hermes ◦ http://www.hermes.co.uk ◦ żywotność danych ◦ 100 milionów źródeł danych ◦ kompleksowa analiza 17
  18. 18. Squiz & Funnelback “w akcji” Victoria and Albert Museum Skype  Uni of Beadfordshire 18
  19. 19. Pytania ? 19
  20. 20. Dziękuję za uwagę! www.funnelback.com http://www.linkedin.com/in/michalrachowski @snihir email: mrachowski@squiz.pl 20

×