检索和BI专用工具融合 全公司检索大势所趋

2020-12-31 23:23


检索和BI专用工具融合 全公司检索大势所趋


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英特网材料管理中心(IDC)的剖析家Sue Feldman称:有调研显示信息,详细的公司检索早已频繁变成受调者心里最具优先选择权的考虑到事宜。他说, 过去的2年中,当公司发觉她们的管理决策系统软件一直在忽视內容方面的情况下,它就越来越更为关键了。

你必须的大部分份数据信息都掩藏起來了------ 可是在哪儿里呢?他们藏在无机构的数据信息中,和深深地的互联网中。

任意检索技术性,再用于从互联网中取回来基本数据信息的情况下是非常好用的,或是在明确你电脑硬盘上某一必须文档的部位也很有用。但仅有商业服务聪慧(BI:business intelligence) 专用工具才可以对存储在巨大的企业数据信息库文件的信息内容开展条分缕析。因此,针对专业知识工作中者来讲,针对检索模块和BI专用工具的要求一样都会提高。对她们来讲,必须被发觉而且开展剖析的数据信息触目皆是。

它将会存有于企业的构造化数据信息库文件, 或是,将会在无机构的文档和电子器件电子邮件中,也将会存有于一般的互联网上,或是存有于不可以被一般互联网检索模块跟踪到的诸多互联网站点上。它存有并掩藏于深深地的互联网中。

检索模块和BI专用工具的融合

将检索模块和BI专用工具融合,会使事儿越来越简易起來。不管有机构的或无机构的数据信息、在一般的互联网上或深层互联网上的数据信息,都可以经过通用性的互联网检索模块页面连接。要我们假定一下,倘若说你要要了解某一特殊商品为何销售量降低。你可以以从一个顾客关联管理方法数据信息库(CRM)检索恳求刚开始, 去测量谁终止了订购。可是你可以能还要想发觉,这些顾客是不是发过电子器件电子邮件或打了电話,倾吐对商品的埋怨?

这种将会也存有于CRM(顾客关联管理方法)文档中,也将会它被你专业承担与不爽快顾客相处的电話管理中心的意味着们记在了手记中。

但重要是,你没能根据查询某一种数据信息資源而获得全方位的图景。喜讯就是你有很多数据信息来源于、有很多专用工具和很多方式,能够改进获得需要数据信息的工作能力。

本文研究检索模块和BI专用工具的融合,它是一个新起的销售市场,一些生产商和制造行业剖析家庭装别的的姓名叫法它: 协同检索,公司检索,习惯性检索,专业知识管理方法和信息内容连接。不管甚么专业术语,都表明,融合是一个已经发展的发展趋势。

数据信息越大,需要要发掘的数据信息也越大

 举例说明来讲,Endeca ,Fast Search(迅速检索)和别的一些公司已经给自己的,检索模块和BI专用工具的融合工作能力愚民政策。也有一些公司, 包含Bright Pla(光亮的大行星)和Deep Web Technologies(深层互联网技术性)以内,则出示检索多种多样数据信息库的通用性页面。

美国华盛顿资询企业 Barqu n国际性 的首脑及数据信息库房学好的第一任会生Ramon C. Barqu n说: 第一个流程是了解剖析家们的现况, 她们是 BI 的传统式消費者,她们务必跨越她们目前的专用工具。

Barqu n坚持不懈觉得BI 剖析家们,专业知识工作中者们和任意的互联网检索者们错过了了 90%乃至大量的本应是她们寻找的数据信息------或是是由于她们不可以检索无机构的企业資源,比如文档和电子器件电子邮件,或是是由于她们沒有跨越一般互联网页面的专用工具。

深层互联网(有时候被称为掩藏的互联网,或不能见的互联网)上的資源,包含那样一些英特网站点,假如你了解网站地址,你也就能拜会它,并且在里边检索,可是假如不知道道网站地址,这种站点的內容不容易被商业服务互联网检索模块发觉。

一些一般的深层互联网站点,包含这些专研气温数据信息的站点、航空公司企业航行行程安排分配和价钱的站点、个股的站点、专利权权的站点,电話号码的站点和大量其他站点。科学研究科学研究者和互联网开发设计者要比任意应用者们更清晰,在深层互联网中掩藏了是多少資源。针对能提高互联网检索总宽和深层的专用工具,比如Sitemap Protocol, mod oai 和 OAIster等,她们也了解的大量

深层互联网检索企业Bright Pla(光亮的大行星)的相互创立人Jerry Tardiff说: 在 2000 年,大家干了一些剖析而且发觉,来源于这些深层互联网数据信息库的文档量远比每一个人常说的哪个英特网要大的多-------比己知的英特网大200到500倍。

因而大家必须考虑到,这种勤奋会帮我们产生甚么,在今日能够运用它干什么?而且,大家不在久的未来可以期待获得甚么?

跨过2个行业的相互理想

一切人都想从每一次检索中获得尽量多的数据信息,这好像符合逻辑性,真正并不是这么简单的。本人事情、商业服务对策和技术性使这一情景越来越繁杂起來。举例说明来讲, BI 和检索,传统式上所属于二种不一样种类的应用者,她们各实际操作各的专用工具。

针对一个已经开展广告宣传检索的任意应用者来讲,他想在检索中,将无机构的数据信息和有机构的数据信息协同起來。而运用有机构的BI页面是彻底错的。 Forrester 科学研究组织的剖析家 Boris Evelson说: 针对这种应用者,检索模块出示了更强的运用。

在这里种状况下,最好运用一个,能在后端开发对有机构和无机构的数据信息均开展整理、并且可将結果显示信息在单一对话框的检索模块。那样的商品可从 Endeca 和FAST那边得到。同时 , 一些互联网检索模块,比如  Alacra , CloserLookSearch 和Northern Light,也正致力于于为公司开发设计此项技术性。

另外一层面, Evelson 再次讲到, 简易检索的样版事例是 不用为义务厚重的剖析家工作中, 剖析家必须多数据切成片、梳理、将数据信息融合 (按照某行业或类型做数据信息简述),从引言推进到关键点,从一个层面弹跳到另外一个层面。

Evelson又填补说,这种应用者必须一个传统式的 BI页面,就象Business Objects或 Cognos的商品那般,非常是倘若她们要想 超越時间剖析出一个方式, 然后再弹跳一步,超越地区剖析出一个方式, 随后将两者协同,看一下在其中一个是怎样危害另外一个的。

BI 专用工具能造成文字检索所不能能做到的了解深层,可是因为潜伏数据信息库的硬实构造,他们的洞悉力也被限定了。反过来地,文字检索不会受到BI 标准 的强制性,都不受BI所运作的数据信息构造的限定。两者融合的总体目标是:令人们能对无机构数据信息开展信息内容发掘和BI剖析,令人们对有机构数据信息做任意检索。

BI 和检索融合所获得的进度

一些企业藉由让一一样的员工(不但仅是剖析家)放开手应用 BI 专用工具而得到新的洞悉力。举例说明来讲,Labarge,一个电子器件电子器件生产制造商, 将 IBM的Websphere 和数据信息基本建设专用工具那样的BI 前端开发,置放在企业的公司資源方案(ERP) 系统软件上的主架构内,促使数以千计的员工能够立即应用这个专用工具。而此前员工们不可不仰赖IT工作人员为她们做汇报。

按照信息内容经营主座Gee Hayward 得话,即然员工们自身已经立即与数据信息打教育,她们多数据关联的了解会更强。而且学好了把数据信息当总体对待,而并不是把数据信息作为一系列产品的汇报。

她们可以选用以往压根意想不到的方式,来对多种多样数据信息源开展双层次的检索恳求 他说道. 她们可以明确提出更强的难题,并且可以自身获得回答。

有机构数据信息和无机构数据信息的区别不言而喻。商业服务组织们正采用多种多样方式,试图从构造化数据信息和无机构数据信息中,寻找信息内容而且协同信息内容。一种方式是给应用者一个单一的检索页面, 随后将检索恳求,分离出来为数据信息库恳求和此外要启用其他資源的检索恳求。这种要启用的資源将会包含自身的电脑硬盘,企业存储互联网,或互连网。然后,检索結果被融合后,将对应用者做单一显示信息。

此外一种方式是无机构的文字文档、或是相关的数据信息,添加到数据信息储存库房中。随后,只对储存库房做单一检索查寻。第三种方式, 针对这些有着不计其数汇报的商业服务组织们,是有效的。这类方式便是,对根据企业检索模块可以发觉的汇报开展叙述,便于让应用者在必需的情况下可以触碰到详细的汇报。举例说明来讲,上年秋季,Hyperion企业(如今归属于甲骨文企业)公布的为它的系统软件检索专用工具提升一个软件,容许对Google OneBox 所贮藏的Hyperion企业数据信息开展综合性检索。

虽然BI 和检索的融合已经开展,检索作用的一些优势不可以被忽视。这种优势,一切应用最弱检索模块的人都能告知你。在从数据信息库文件找到全部 黑 或 白 英语单词,与只找灰黑色或乳白色的widget,或是找到姓 黑 或 白 的人,这正中间是有非常大不一样的。企业剖析家,科学研究员和专业知识工作中考虑要找的是与 她们相关的全部事儿 ,而并不是 全部事儿 。

全公司检索

依据英特网材料管理中心(IDC)剖析家Sue Feldman的叫法: 有调研显示信息,彻底的公司检索早已频繁变成受调者心里最具优先选择权的考虑到事宜。他说, 过去的2年中(当公司发觉她们的管理决策系统软件一直在忽视內容方面的情况下),它早已越来越更为关键了。

说白了 內容, Feldman 指的是储存以内容管理方法系统软件(并非数据信息管理方法系统软件)中的材料,如文字数据信息,HTML 文档和别的的原材料。 许多情况下,最大要的商业服务数据信息是无机构的或半构造化的。 她再次说.

针对无机构的或半构造化的数据信息的发掘方式之一,便是运用协同检索模块。协同检索模块能同时运作对于很多数据信息库的检索恳求。应用者键入一个单一检索专业术语, 而且挑选检索哪个数据信息库。检索模块包括必不可少的API (运用程序页面),便捷在适度的数据信息库上运作这种检索恳求。

举例说明来讲,Bright Pla (DQM) 检索模块,能对 70,000个公众数据信息库,及其商业服务组织內部数据信息库运作检索恳求。Lawrence Livermore 我国试验室的一名测算机科学研究家,David Fuess说,她们团体运用DQM检索模块,能为英国生产商找寻到军警民双用出入口限定品的非英国应用者。可是,他说道: 试着在自身的的身上创建协同检索将会是让人畏缩不前的.

你务必最先掌握你想要运作的检索恳求种类,而且要掌握,怎样在每个你要要应用的資源上正确引导她们, 他说道. 较大的难题取决于,发觉能用的深层互联网資源,而且掌握每个页面。

Bright Pla协助Fuess省掉了不便.。由于它早已安装好啦很多能用来源于了,并且做为DQM 的一部分,创建了必不可少的连接。除开使不在同数据信息库勤奋行的检索越来越更非常容易之外,DQM 也容许应用者在设置的時间间距内,开展同样的检索了解,而检索模块总是展现全新的、或近期升级过的数据信息------那样客户也不必每一次都阅读文章同样的原材料。

Google 使检索看上去简易, Fuess 说, 可是客观事实上当受骗对详细性做规定的情况下,检索也不这么简单了。应用相近 DQM的服务有利于于正确认识这一点。假如某点有有关的数据信息能用,大家可以造就较大的机遇去发觉它。

商业服务运用

按照 Forrester'组织的Evelson的叫法,混和了BI 与检索模块的商业服务运用,依然是很比较敏感得话题。非常少有公司是愿意彻底地探讨她们在这里个行业中的所做所做。但是,终究還是有一些公司想要谈一谈的。

举例说明来讲,一个总公司在圣路易斯有机化学企业Sigma-Aldrich, 应用 Endeca的检索技术性,为顾客出示有关她们商品的全新新闻资讯。客户检索或点一下一种有机化学药物的文件目录,便可获得有关它的叙述、分子结构式、数据图表和价钱、是不是有存货中合储存在哪儿个库房中、它的化学物质安全性数据信息表明 (MSDS) 和别的的有关数据信息.

假如别人从 Sigma Aldrich 检索一种药理学商品, 她们也将必须掌握真正性证实和原产地地证实。 信息内容主管 Carl Turza说, 假如她们要对于这二项开展分离检索,那麼大家便是在消耗客户的時间。.

除在站点上公布和经营,他还方案在公司內部全方位扩大 Endeca的应用,包含顾客服务和商业服务聪慧单位。

由于我不会必须预测分析这种检索恳求,我要是可以强调对于目前內容能用的专用工具,要我的內部商品主管检索它,而且掌握它,并且让缺点曝露出去便可以了。 他说道. 当大家开变弱互联网基本的检索运用时,真实的使用价值就呈现了。

同时,也有一个案子。我国文化教育研究会 (NEA) 有四个甲骨文数据信息库。其数据信息库包括14000个同盟站点和3两万参加者的vip会员纪录、财政局和法律法规信息内容。它运用FAST的雷达探测 检索/BI 商品,在数据信息仓中发掘信息内容。

NEA的财政局的和vip会员服务主管Bill Thompson说: 大家有很多数据信息,十分期待能寻找恰当的数据信息,而且以一种能够了解的方法呈现出去。它将会是一张记分卡,一个曲线图图,一个速率计。以便使数据信息可以最好的方式展现给应用者,不管甚么方式都可以能。

那样的运用已经发展趋势而且初露峥嵘, 2020年晚点时期, 检索/BI 作用便可能较为完善了。

发掘无机构的数据信息

这种专用工具依然很新,可是有将会,仅仅 数据信息得到和剖析 演变全过程中的一个正中间流程。比如FAST,刚于上年选购了Radar商品,并与信息内容建立企业Cognos和其他一些企业创建了协作小伙伴关联。BI生产商Cognos, Hyperion, Information Builders, and SAS则适用Google为公司出示的OneBox服务。运用OneBox,可多数据库开展检索。

最后結果将会是,这种BI/检索处理计划方案最后与数据信息库自身结合在一起。据传,微软公司 (那斯达克: MSFT)想选购yahoo。Forrester的 Evelson 预估,数据信息库生产商最后可能杜绝她们如今的关联构造,而向以检索为基本的关联构造看齐, 那样才可以较为好的处理无机构数据信息的难题。

全新版的关联数据信息库能解决XML(可拓展标识語言),可是那仅仅另外一种构造化数据信息, 他说道. 她们不可以解决这些真实地无机构数据信息,如字解决文档中随便的文字和电子器件电子邮件。但是,数据信息库检索模块针对相近的物品将有极致的主要表现,并且在这里些检索模块中置入构造化数据信息检索作用。   (责编:admin01)




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