Enterprise Search, Helge Legernes, Findwise

1,036 views

Published on

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.

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

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,036
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
45
Actions
Shares
0
Downloads
21
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Enterprise Search, Helge Legernes, Findwise

  1. 1. © FINDWISE 2008<br />Beyond text search<br />Søgeløsninger idag og imorgen<br />København 8 oktober 2009<br />
  2. 2. Agenda<br /><ul><li>Findwise
  3. 3. Søg idag – hovedområder og forskjeller
  4. 4. Trender og eksempler
  5. 5. Evt. noe om ROI</li></li></ul><li>Findwise<br />Your Partner In Finding The Right Information At The Right Time<br /><ul><li>Etablert 2005
  6. 6. 33 Findability spesialister
  7. 7. Etablert i
  8. 8. Danmark
  9. 9. Norge
  10. 10. Sverige
  11. 11. Konsulent selskap som bygger løsninger, basert på enterprise search plattformer, for informasjons intensive virksomheter</li></ul>Weleverage businessvaluewithsearchtechnology<br />
  12. 12. Findwise<br /><ul><li>> 60 Findability projekter
  13. 13. Ekspert kompetanse innen implementasjoner basert på:
  14. 14. Søg produkt plattformer
  15. 15. Open source</li></li></ul><li>Noen av våre kunder<br />
  16. 16. Søg<br />
  17. 17. Søgigår<br /><ul><li>Tekstbasert
  18. 18. Lite bruker vennlig GUI
  19. 19. Vertikalt</li></li></ul><li>Tradisjonelt søg<br />MAIL SEARCH<br />DMS SEARCH<br />SITE SEARCH<br />CORPORATE<br />SEARCH<br />BI SEARCH<br />ECOMMERCE<br />SEARCH<br />SITE SEARCH<br />Mail<br />System<br />DMS,<br />CMS<br />Datamarts<br />eMail<br />Documents<br />Intranet<br />Documents<br />Datawarehouse<br />Intranet<br />Documents<br />RDBMS<br />Legacy Data<br />The Corporation<br />ERP, CRM<br /><ul><li>Teknologiorientert
  20. 20. Vertikalt
  21. 21. Isolert</li></li></ul><li>Legacy Data<br />Portals<br />Rich Media<br />XML Elements,<br />XPath<br />Internet<br />RDBMS<br />RSS Feeds,<br />Data Streams<br />DMS, CMS, Files<br />Applications<br />Email<br />Søg som integrasjonsplattform<br />Market Management Solutions<br />Risk Management Solutions<br />Surveillance & Enforcement Solutions<br />Information Management Solutions<br />eCommerce Solutions<br />Online Media Solutions<br />Mobile Solutions<br />Corporate Operations Solutions<br />Embedded Application Solutions<br />Options<br />Sökplattform<br />UNSTRUCTURED<br />STRUCTURED<br />
  22. 22. MONETIZATION: drive REVENUE/ COSTSAVING by<br />creatinguniqueuserexperiencesthat match<br />customers to relevant assets<br />INFORMATION DISCOVERY: drive EFFECTIVENESS and COLLABORATION<br />By creating interactive user experiences<br />that match queries to relevant assets<br />Hovedområder for søg løsninger<br />Disse områder stiller forskjellig krav til søg plattformene !<br />
  23. 23. Hva er særeget med søg innen ”monetization” ?<br /><ul><li>Strukturert og ikke kompleks informasjon
  24. 24. Få informasjons typer
  25. 25. Få datakilder
  26. 26. Faste navigatorer kan brukes
  27. 27. Ikke triviellt å personifisere
  28. 28. All data er ”offentlig” for alle brukere
  29. 29. Brukeren er klar over hva han/honsøger etter
  30. 30. Uinteressant med andre brukere, unntatt ”anbefalinger”</li></li></ul><li>Hva er spesielt med søg innen ”information discovery” ?<br /><ul><li>Såvel strukturert som ustrukturert informasjon
  31. 31. Kompleks informasjon
  32. 32. Mange informasjons typer
  33. 33. Mange datakilder
  34. 34. Behov for intelligente navigatorer
  35. 35. Behov for rollebasert søg
  36. 36. Forskjellige behørighets nivåer
  37. 37. Brukeren håper å finne informasjon som kan brukes
  38. 38. Samarbeids parametere(Collaborative elements)</li></li></ul><li>Søg<br /><ul><li> Imorgen
  39. 39. I fremtiden</li></li></ul><li>1-2 keywords<br />Large # of results<br />Legacy Data<br />Portals<br />Rich Media<br />XML Elements,<br />XPath<br />Internet<br />RDBMS<br />RSS Feeds,<br />Data Streams<br />DMS, CMS, Files<br />Applications<br />Email<br />Beyond textual search – the interactive dialogue<br />Facilitate a dialogue:<br />- Basedon realtime content<br />analysis<br />- Differentkindsof<br />navigationtechniques<br /><ul><li>Setof multiple contextualrelevancemodels</li></ul>Minimize # of hits<br />and increase contextual<br />relevance<br />Interacts / guides the user to the information<br />
  40. 40. Differentcategoriesof ”heavyduty” ball bearings<br />The system keepstrackof ”Peoplewithknowledge”, regardingthequerytopic<br />Customersusingthis type ofbb<br />Personalisedsearch – the system has storedcontextual info. abouttheuser, hence displays relevant information to for userlinked to thequery<br />(here ball bearings for heavydutyminingmachines)<br />Project documentation for projects run withthis type ofbb<br />Interactive – collaborative search<br />vs non interactive search<br />
  41. 41. Example: real time analysis of what people are reading<br />
  42. 42. User centric<br />Trender idag<br /><ul><li>Personalisation / rolebasedsearch
  43. 43. Peoplewithknowledge
  44. 44. Searchanalytics
  45. 45. analyse thequery log
  46. 46. to understand theuser’s INTENT
  47. 47. for tuning relevance and contentsources</li></li></ul><li>We will see a more predictive approach by the search solutions<br /><ul><li>device
  48. 48. history
  49. 49. role
  50. 50. context</li></ul>Fremtiden<br /><ul><li>Coretechnology
  51. 51. Developmentof more contentanalysis and indexalgorithms
  52. 52. Predictiveanalysis
  53. 53. Userinteraction
  54. 54. Even furtherinteraction
  55. 55. Understandingtheusers INTENT
  56. 56. Understanding form ”where” theuser is searching</li></li></ul><li>Fremtiden<br /><ul><li>More and more rich media on internet will accelerate the search technology within rich media
  57. 57. From custom-made specialization to commodity
  58. 58. Google – Similar images
  59. 59. Automatic picture recognition
  60. 60. Metadata
  61. 61. Tags
  62. 62. http://similar-images.googlelabs.com/
  63. 63. Face recognition in cameras
  64. 64. Will have more 3D on internet
  65. 65. http://photosynth.net/Default.aspx
  66. 66. User driven !
  67. 67. Rich media navigationtechniques</li></li></ul><li>Summering hovedtrender<br /><ul><li>Mere bruker interaksjon
  68. 68. Mere avanserte dokumentprosserings algoritmer
  69. 69. Søg utvikling mot Rich media
  70. 70. Hva med cloud computing ?</li></li></ul><li>User<br />is king<br />Bruker sentrisk dialog driven søgning !<br />Understand<br />Intent<br />Understand<br />content<br />Facilitate<br />dialogue<br />Provide<br />contextual<br />relevance<br />
  71. 71. Spørgsmål<br />
  72. 72. Helge Legernes<br />helge.legernes@findwise.se<br />Tak!<br />
  73. 73. Dersom mer tid....<br />
  74. 74. Hva er nytten med søg innen ”information discovery” ?<br />BETTER BUSINESS OUTCOME<br />Searchindex<br />Unlock business value tier 2<br />Unlock business value tier 1<br />Data Warehouse<br />Media<br />Applikationer<br />RDBMS<br />Lagretdata<br />CMS<br />Mail<br />Internet<br />Portal<br />Strukturertdata<br />Ustrukturert data<br />
  75. 75. ROI parametere<br /><ul><li>Tidbesparelse
  76. 76. Bruker mindre tid til å søge
  77. 77. Mer gennbruk av data
  78. 78. Samarbeids effekter – Collborative effects
  79. 79. Mer samarbeid
  80. 80. Mer innovasjon
  81. 81. Blandningen av søg innen strukturert og ustrukturert data kan gi feedback til:
  82. 82. Produksjons prosessen
  83. 83. Salgsprosessen</li></li></ul><li>Leverandørene<br />
  84. 84. Hvordan velge løsning ?<br />1<br />Behov<br />3<br />2<br />Källor<br />Teknisk <br />”miljö”<br />
  85. 85. Kravbild<br />Coresearch technology<br />Arkitektur och skalbarhet<br />Leverantören<br />Krav<br />Produkt<br />Administrering och analysverktyg<br />Konnektivitet och säkerhet<br />© FINDWISE<br />
  86. 86. QUERY PROCESSING<br />CONTENTREFINEMENT<br />SEARCH<br />RESULT PROCESSING<br />Generic Search Platform Architecture <br />Index content. Alert users proactively. Preserve context. Flexible schema.<br />Enrich content for enhanced relevancy, automatic identification of entities, and semantic scopes.<br />Transform user queries to leverage enhanced relevancy <br />SEARCH<br />STRUCTURED<br />DATA<br />UNSTRUCTURED<br />DATA<br />Apply business rule based ranking to results. Real-time analysis provides navigators<br />Capture content from web sites, file servers, databases, content systems, and legacy app’s.<br />
  87. 87. STRUCTURED<br />DATA<br />QUERY PROCESSING<br />CONTENTREFINEMENT<br />UNSTRUCTURED<br />DATA<br />SEARCH<br />RESULT PROCESSING<br />RICH MEDIA<br />Extended Search Platform, for rich media <br />Speech to text<br />Differentkindsof scene detectionsschemes<br />Rich media detectioncapabilities<br />SEARCH<br />Differentstandalonesw<br />Integratedsw<br />All withpossibilities to import<br />Metadata<br />tools<br />

×