9 особенностей Insight Engine, которые оптимизируют корпоративный поиск

25 апреля 2022 г.

По мере того как организации накапливают большие объемы данных, они все больше полагаются на аналитические механизмы. Эти мощные корпоративные платформы позволяют пользователям выполнять определенные запросы и практически мгновенно синтезировать информацию. Организации, внедряющие эти инструменты, получают такие преимущества, как повышение производительности и повышение удовлетворенности клиентов. В этой статье мы обсудим девять особенностей механизма анализа, которые могут оптимизировать корпоративный поиск.

Что такое инсайт-движок?

Механизм анализа — это инструмент корпоративного поиска, который помогает пользователям получать доступ к определенной информации из больших наборов данных. Это похоже на типичную поисковую систему в том смысле, что она стремится заполнить наиболее релевантные результаты, но имеет более продвинутые функции. Механизмы Insight полагаются на обработку естественного языка и машинное обучение для предоставления гиперспецифических ответов на запросы пользователя. Технология может даже генерировать результаты до того, как пользователь введет запрос, анализируя его действия. Сотрудники часто используют аналитические механизмы для повышения производительности, но некоторые компании делают их доступными для клиентов, чтобы улучшить их общее взаимодействие с пользователем.

Важно отметить, что механизм понимания может также охватывать общий метод, используемый компанией для синтеза данных. Хотя сотрудник может собирать информацию с помощью расширенной поисковой системы, он также использует свои собственные процессы для получения выводов и реализации планов действий. Например, они могут запросить экспертное мнение о данных или организовать информацию по категориям, которые помогут им оценить производительность продукта, поведение клиентов или финансовые прогнозы предприятия.

9 черт механизма понимания

Вот девять черт, которые определяют механизм понимания:

1. Синтез данных

Синтез данных — это процесс извлечения информации из нескольких источников и извлечения из нее ценности. Insight Engines оптимизирует результаты с помощью искусственного интеллекта и всеобъемлющего поиска данных, методов, которые особенно распространены в таких отраслях, как фармацевтика и финансовые услуги. Благодаря этим технологическим достижениям возможности компании по синтезу данных теперь важнее, чем объем имеющейся у нее информации.

Например, представьте, что компания А имеет больший бюджет на исследования рынка и может собирать больше информации о потребителях, чем компания Б. Эти идеи имеют решающее значение для разработки эффективных рекламных стратегий, но компания Б использует эффективный синтез данных как часть своего механизма анализа. Возможность извлекать выгоду из меньшего количества имеющихся данных позволяет компании Б оставаться конкурентоспособной в своей отрасли.

2. Согласованное представление данных

Традиционные инструменты корпоративного поиска могут давать разные результаты на основе схожих запросов. Различия часто возникают из-за формулировок, которые заставляют инструмент извлекать данные из разных источников или использовать несовместимые методологии оценки. С механизмом анализа организация может рассчитывать на последовательное представление данных. Инструмент основан на машинном обучении для предоставления персонализированных результатов при сохранении единообразия во всей организации. Например, отделы маркетинга и финансов могут независимо друг от друга искать данные о продажах одного и того же продукта во втором квартале. Когда они видят одно и то же число, эти отделы могут разрабатывать стратегии, которые согласуются друг с другом и с общими целями организации.

3. Мгновенные результаты

В сегодняшней быстро меняющейся технологической среде пользователи ожидают мгновенного удовлетворения. Механизмы анализа соответствуют этому требованию, используя единый индекс для предоставления мгновенных результатов. Консолидация источников данных в одном месте и использование машинного обучения для предложения запросов по мере того, как пользователь продолжает вводить текст, приводит к быстрому извлечению информации. Мгновенные результаты позволяют сотрудникам повысить свою производительность, а клиентам ассоциировать компанию с положительным пользовательским опытом.

4. Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — это способность механизма понимания общаться с пользователями на человеческих языках, а не на языках программирования. Этот термин относится к способности механизма анализа анализировать запрос, выходящий за рамки сопоставления ключевых слов. С помощью NLP механизмы понимания могут давать результаты, соответствующие намерениям пользователя, даже если запрос не делает их намерения очевидными. Функции, которые реализует NLP, включают проверку орфографии, прогнозирование текста и языковой перевод.

5. Контекстуализация

Подобно НЛП, контекстуализация — это процесс интерпретации намерения запроса для получения сверхрелевантных результатов. Например, механизм анализа может использовать текущую аналитику для отображения информации, наиболее важной для текущих операций организации. В результате разные ключевые слова могут давать уникальные результаты в течение года. Механизмы анализа также контекстуализируют результаты, распознавая, когда пользовательские запросы требуют конкретного ответа. Вместо того, чтобы предоставлять широкий набор данных, механизм анализа может попытаться дать прямой ответ, чтобы уберечь пользователя от собственных выводов.

6. Облачные технологии

Механизмы Insight полагаются на данные из общедоступных и частных облаков, поэтому для них крайне важно поддерживать совместимость с этими системами. Надежные платформы позволяют пользователям интегрировать несколько источников информации и соблюдать протоколы безопасности предприятия. Облачные технологии также могут помочь механизмам анализа получать более быстрые результаты и работать с меньшими затратами.

7. Персонализация

Компании часто отдают приоритет персонализации при внедрении аналитических систем, поскольку они осознают важность индивидуального взаимодействия с пользователем. Механизмы анализа могут анализировать прошлое поведение пользователя, чтобы предоставлять соответствующие рекомендации и оптимизировать поиск информации. Также важно, чтобы поисковая система была гибкой с параметрами персонализации, поскольку пользователи постоянно меняются в своем поисковом поведении и предпочтениях.

8. Безопасность

Механизмы анализа имеют доступ к внутренним данным организации, поэтому для них важно применять эффективные меры безопасности. Защита информации от неавторизованных пользователей позволяет компаниям оставаться конкурентоспособными и защищать конфиденциальные данные клиентов. Кроме того, безопасные аналитические механизмы могут сохранять конфиденциальность поиска, чтобы сохранить конфиденциальность намерений пользователя.

9. Фильтры

Хотя фильтры являются относительно базовой функцией поисковых систем, они помогают корпоративным поисковым платформам классифицировать данные на основе пользовательских критериев. Сотрудники могут уточнить запросы, чтобы найти более релевантные результаты и ускорить поиск данных. Например, сотрудник может ограничить поиск только результатами в отделе кадров.