Интеллектуальный поиск и его применение на практике

Интеллектуальный поиск: что под капотом?

Универсальное решение для поиска, навигации и аналитики, которое объединяет корпоративные источники данных в единое информационное пространство, может стать ключевым фактором повышения эффективности управления контентом. 

В основе современных систем интеллектуального поиска применяются следующие технологии и возможности:

• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) для поиска информации по смысловому содержанию запроса, а не только по точному совпадению введенного слова или фразы. Семантический поиск позволяет повысить точность результата на 20%, а его полноту — на 30% по сравнению с традиционным полнотекстовым поиском. Поддерживаются запросы по синонимам, аббревиатурам и даже с применением профессионального сленга;
• Оптическое распознавание символов (Optical Character Recognition, OCR) для извлечения данных из файлов PDF и других форматов с интегрированными графическими или фотоматериалами;
• Интеллектуальные многоуровневые фильтры для удобной навигации с учетом иерархии разделов внутри подключенной системы и сужения области поиска. Так, можно объединять редакции файла в группу, показывать только актуальную редакцию документа или отфильтровать результаты по метаданным и извлеченным из текста сущностям.
• Поддержка наиболее распространенных форматов, включая текст, веб-страницы, различные документы MS Office и Open Office, Adobe InDesign Markup, Adobe FrameMaker и файлы электронной почты, архивированные данные и изображения популярных стандартов. 
• Готовые коннекторы, с поддержкой индексации документов с портала MS Sharepoint, файловой системы MS Windows, вики Confluence, а также поиск по содержимому баз данных Postgres и MySQL, задачам в Jira, и в каталоге Active Directory. 
• Пользовательский интерфейс для организации доступа к корпоративным источникам информации оснащен удобным и привычным режимом «единого окна», в котором можно вводить запрос, настраивать фильтры и ранжировать полученные результаты по заданным настройкам сортировки. Адаптация интерфейса под экраны мобильных устройств.
• Административный веб-интерфейс с выводом сводных данных по продукту, поисковым индексам, фоновым процессам и статистике поисковых запросов. Есть возможность настройки прав доступа, чтобы сотрудники получали результаты поисковой выдачи только по документам, которые им доступны. В наиболее продвинутых системах предусмотрена кастомизация интерфейса под корпоративный стиль.

Основные сценарии применения систем интеллектуального поиска

Разумеется, потребность в решениях такого класса возникает не у всех компаний. В первую очередь это организации со «зрелым» ИТ-ландшафтом — обширной автоматизации внутренних процессов. Приведем примеры сценариев применения интеллектуального поиска.

Для предприятий промышленности – в качестве единой системы для навигации и поиска по корпоративному порталу, файловым серверам, СЭД, пользовательским каталогам, базам данных, почтовым серверам и другим данным внутри ИТ-экосистемы холдинга для сокращения расходов на непрофильные процессы и принятия решений на основе актуальной информации.

Для агентств по найму персонала – в качестве поисково-аналитической системы для быстрого и точного поиска кандидатов, сбора статистики и построения аналитических отчетов. Это возможно благодаря механизму поиска на естественном языке, многоуровневым фильтрам и коннекторам к различным типам хранилищ документов, в том числе, базам данных. Сокращаются затраты на процесс подбора персонала, совершенствуются бизнес-процессы внутри агентства, повышается производительность труда сотрудников.

Для повышения информационной безопасности – оперативное расследование попыток несанкционированного доступа к конфиденциальной информации, защита информационных ресурсов предприятия за счет технологий сбора и анализа исчерпывающего объема данных по всем доступным источникам. 

Локализация и импортозамещение

Рынок систем для создания единого окна поиска по корпоративному контенту весьма специфичен и не интернационален. Как правило, в каждой стране есть местный лидер рынка, предлагающий наиболее свойственное локальное решение. Более того, нередко крупные корпорации сами создают для себя системы, полностью адаптированные под свой ИТ-ландшафт.

На российском рынке лидирует кроссплатформенное решение Content AI Intelligent Search, унаследовавшее техническую спецификацию своего прародителя Abbyy Intelligent Search. Решение входит в реестр отечественного программного обеспечения и полноценно работает на системах как под управлением различных версий Windows, так и под Linux, включая отечественные ОС Alt Linux, RED OS и Astra Linux. 

Хотя, отсутствие межнационального обмена подобными отраслевыми решениями — обычная практика, периодически возникают исключения из этого правила.

Так, в крупной компании стояла задача обеспечить процесс анализа расследования инцидентов на основе данных, найденных в корпоративной почте. Ранее для этих целей использовался модуль NUIX. Внедрение российского Intelligent Search позволило реализовать эту функциональность в полной мере, с поддержкой интеллектуального поиска по корпоративным почтовым архивам и образам дисков не только по словам прямых запросов, но и по смысловому наполнению. 

Этот кейс доказал, что Content Intelligent Search является не только российским стандартом для решения подобных задач, но и может составить конкуренцию западным «коллегам по цеху».

Заключение

Огромные массивы информации, которые обрабатываются и архивируются в каждой современной компании, могут стать как значительным конкурентным преимуществом — при прогнозировании, анализе и перестройке бизнес-процессов, так и серьезной проблемой — при недостаточной или неправильной цифровой трансформации. 

Внедрение интеллектуального поиска по всем инфо-ресурсам организации — один из ярких примеров того, как одно сквозное решение для всей корпоративной ИТ-инфраструктуры может внести позитивные изменения по множеству параметров:

• Сокращение времени на решение рабочих задач, обработку данных и принятие стратегических решений на основе актуальной информации и документов; 
• Увеличение охвата сотрудников с доступом к данным, необходимым для работы, вне зависимости от их местоположения; 
• Оптимизация бизнес-процессов с легким поиском по базе знаний компании; 
• Качественный поиск с выдачей всей информации, релевантной смыслу запроса; 
• Повышение рентабельности бизнеса за счет более эффективного использования информационного поля и сокращения расходов на непрофильные процессы.

Объединение всех источников данных компании в единое пространство — это один из инструментов ускоренного внедрения инноваций, который в конечном итоге способствует повышению прозрачности бизнес-процессов, а также снижению юридических, производственных и финансовых рисков.