Каким должен быть умный поиск на предприятии: "мини-гугл" или что-то отличительно иное?

Светлана Гржещук, ИТ-аналитик DIRECTUM

 «Большие объемы данных меняют подход бизнеса к управлению информацией, которая является самым важным ресурсом предприятия, и извлечению из нее ценности».

Джереми Бёртон, директор по маркетингу Корпорации EMC

На пути создания интеллектуальной ECM и развития новейших решений открывается огромный спектр задач, которые можно и нужно решать по-новому. Каждый раз при обсуждении планов развития с клиентами и партнерами, так или иначе затрагивается проблема поиска корпоративных данных. Мы узнаем конкретные бизнес-кейсы, справиться с которыми сходу не всегда просто.

С какими трудностями сталкиваются сотрудники предприятия при поиске данных в корпоративной среде, какого решения ожидают и каким может быть современный умный поиск, расскажем в этой статье.

Ситуация «Как есть»

Разные специалисты ежедневно тратят больше одного часа только на поиск документов, при этом не всегда их старания увенчиваются успехом.

Ситуация во многих крупных компаниях схожа:

●   в информационных системах накоплены огромные объемы данных;

●   встроенные решения поиска неэффективны, пользователям приходится просматривать и отсеивать большое количество ненужной информации;

●   найти информацию в системах сложнее, чем в интернете, приходится задавать много вводных критериев, следить за орфографией и корректностью запросов;

●   ненайденная информация приводит к дублированию контента – в системе создается множество идентичных документов, что может привести к информационной перегрузке;

●   проблема поиска затрагивает каждого автоматизированного сотрудника, от руководителя до делопроизводителя, которые ежедневно используют хотя бы одну корпоративную систему в своей работе.

Хотим поиск, как в Google!

Мы спросили клиентов, каким они видят современный поиск в корпоративной среде. В некоторых случаях ответ был развернутым, а иногда очень кратким: «Хотим, как в Google!».

Пользователей привлекает удобный интерфейс, естественный язык запросов, скорость поиска, релевантные результаты.

Если же по-крупному сравнить поиск в интернете и корпоративном секторе, то можно выделить два существенных отличия:

●   интернет-поисковики ориентированы на поиск новой или проверку известной информации, в корпоративной сфере при этом большой вес сохраняется для иного типа задач: обнаружение точных данных и полная подборка документов по вопросу;

●   количество пользователей даже очень крупного предприятия не может сравниваться с количеством пользователей интернет-поисковика, это накладывает ограничения на оценку и управление релевантностью поисковых выдач, изучение удовлетворенности пользователей.

Актуальные кейсы

Мы подготовили примеры наиболее распространенных задач поиска данных, с которыми сталкиваются многие компании при работе в корпоративных системах в наши дни.

Получить новую информацию из нормативных документов

Задача: Как помочь сотрудникам хорошо ориентироваться в огромной базе нормативных документов компании? Новым сотрудникам необходимо изучить официальные документы, касающиеся должности. Тем, кто уходил в длительный отпуск, нужно ознакомиться со всеми последними нормативными изменениями в компании. Даже для постоянных сотрудников актуальны вопросы, как оплачивается больничный или оформляется командировка.

Ожидание и особенности: Кейс из области wiki-решений. Пользователь не знает наименований и реквизитов нормативных документов, ему было бы удобно сформулировать вопрос на естественном языке, вместо использования формы запросы для атрибутного поиска. Дополнительные потребности: отфильтровать только измененные, только новые, отмененные или популярные документы.

Как сделать: Удобно искать документы по содержанию через полнотекстовый поиск, при этом сразу обработать дополнительные нечеткие критерии из запроса (измененные за прошлый месяц, популярные и т.п.) и наложить фильтры на выборку.  Предоставить инструменты дополнительной фильтрации результатов: по датам, стадии жизненного цикла, функциональной области. Пользователь должен получить ключевую информацию без необходимости просматривать весь документ, т.е. стоит выделить искомую информацию из текста документа в выдаче результатов. Также важно предоставить возможность удобно работать с выборкой, например, сохранять или отправлять в письме или задаче.

Подготовиться к проверкам

Задача: Особое внимание хочется уделить кейсам по поиску данных для проверок, которые требуют качественной и оперативной подготовки документации, особенно если запрашиваются оригиналы и копии. Для налоговых проверок могут потребоваться все документы по контрактам, включая все виды первичных учетных документов, а их может быть множество. Трудовые инспекции могут заинтересоваться документами, содержащими сведения о материальной ответственности.

Ожидание и особенности: Атрибутный поиск, поиск по видам документов – долгий и не очень удобный способ. Гарантировать 100% качественный результат невозможно, даже если известны точные реквизиты. Если задачу «Быстро найти все документы по одному контрагенту» можно решить специализированным поиском по определенной группе документов с заданным критерием по организации, то в приведенных выше ситуациях появляется смысловая нагрузка.

Как сделать: Для быстрого выполнения такой задачи должен производиться семантический анализ запроса и подбор документов по смыслу. То есть для слова «первичка», например, подбираются все первичные учетные документы, в которых присутствуют искомые товарные позиции. Необходимо развивать семантические инструменты анализа текстов документов, т.к. может потребоваться поиск с учетом синонимов и смысловых графов для сужения или расширения искомого термина, например, «по всем строительным материалам», а это и «кирпич», и «доски». Умный поиск должен обеспечивать дальнейшую работу с результатами: выгрузка, формирование отчетов.

Собрать команду на проект

Задача: Найти сотрудников с разными компетенциями, обладающих уникальными знаниями или опытом работы в организациях с аналогичным профилем.

Ожидание и особенности: Было бы очень удобно при вводе запроса на естественном простом языке собрать информацию из разных источников, большинство из которых – неструктурированные документы, например, сертификаты, резюме, заявки и договоры на обучение, отчеты и доклады с конференций.

Как сделать: В этом случае необходим анализ запроса, позволяющий понять, что необходимо отобрать документы, содержащие информацию о наличии определенного опыта, знаний, компетенций сотрудников в искомой профсреде. Вывод результата должен быть правильно организован: если пользователь формулирует запрос, например, «сотрудники со знанием», то необходимо также выделить в выдаче результата информацию о соответствующих персонах.

Подведем итоги, каким все-таки может быть умный поиск на предприятии

Заимствуя самое ценное у современных поисковых систем и интернет-магазинов, делая поправку на реальные потребности корпоративной сферы, можно составить прообраз решения.

Во-первых, это высокая скорость работы и удобный пользовательский интерфейс, в том числе возможность ввода запроса на естественном языке в одну строку.

Во-вторых, применение современных механизмов и интеллекта, например:

●   хороший полнотекстовый поиск, дополненный семантическим анализом запросов и текстов документов с учетом синонимов и смысловых связей;

●   самообучение на истории пользовательских запросов;

●   кластеризация базы документов и поиск по сформированным областям поиска («категориям»);

●   построение фильтров как по ключевым реквизитам, так и по дополнительным фактам из документа.

В-третьих, умная подготовка и работа с результатами:

●   релевантные выборки;

●   отображение части документа с результатами запроса и индивидуальные наборы фактов для разных результатов;

●   возможность поделиться запросом, например, отправить URL.

Вместо заключения

Будем рады услышать мнение читателей, какую функциональность видите полезной, а что поставите под сомнение. Какие требования к современному корпоративному поиску необходимо предъявить в первую очередь, и какие бизнес-задачи это поможет решить?

Источник: CRN/RE