Konferencje Efektywna Cyfryzacja - Eksplozja Informacji, 12.09.2012 Warszawa

1. za dużo informacji i co dalej?
-
systemy wyszukiwania
Michał Rachowski - CMS Consultant
Warszawa 12.09.2012
1

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. Plan
 Informacja
 Ważne pojęcia
 (3x) V - (nie) jak Vendetta
 Systemy wyszukiwania
 Search experience optimasation
 Funnelback
 Squiz & Funnelback “w akcji”
 Pytania
3

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. 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. 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. (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. 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. 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. 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. 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. Funnelback
 Projekt badawczy
◦ Dr. David Hawking
 20lat rozwoju
 Opatentowana technologia
◦ Algorytm rankingu
◦ Nawigacja kontekstowa
◦ Poziom bezpieczeństwa dokumentu
 Szybkainstalacja
i konfiguracja
12

13. Funnelback
13

14. Funnelback
Demo
14

15. Funnelback
 Search
Log:
◦ 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;colle
ction=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. 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. 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. Squiz & Funnelback “w akcji”
 Victoria
and
Albert Museum
 Skype
 Uni of Beadfordshire
18

19. Pytania
?
19

20. Dziękuję za uwagę!
www.funnelback.com
http://www.linkedin.com/in/michalrachowski
@snihir
email: mrachowski@squiz.pl
20