הכח של הידע הוא החיפוש הארגוני

מאת: יעל בן-יהודה, Technical Sales Executive ב-IFN, מקבוצת יעל תכנה

בשנים האחרונות ספקיות ענק בתחום ניהול התוכן הארגוני רוכשות בקצב מדהים, חברות קטנות יותר המתעסקות במנועי חיפוש ארגוניים. מיקרוסופט (Microsoft)רכשה את Fast, חברת HP רכשה את Autonomy, יבמ (IBM) רכשה את Vivisimo ואורקל רכשה את Endeca.

האם יש סיבה לקצב המסחרר של רכישות הענק למנועי חיפוש בשנים האחרונות? מבחינה היסטורית, מידע מובנה structured וניהולו היה בעבר המוקד העיקרי להתעסקות בכל התחומים, ובראש סדר העדיפויות בארגונים. כתוצאה מכך, בסיסי נתונים, מחסני נתונים ובינה עסקית business intelligence התמקדו בתחילה בנתונים המובנים בלבד. המידע הבלתי מובנה unstructured נדחק לעומת המידע המובנה. למעשה, זו גם הסיבה שהצורך לטפל במידע בלתי מובנה התעורר רק בשנים האחרונות.

בתחום החיפושים – ההפך קרה! חיפוש הוא אחד התחומים הטכנולוגיים היחידים בהם מלכתחילה ההתעסקות הייתה קודם במידע הבלתי מובנה, ורק בשנים האחרונות הוסיף גם את המידע המובנה. מאז ומתמיד חיפוש התמקד בגילוי תוצאות וחקירתם ולא בביצוע דוחות ועיבודם.

אם מערכת ניהול תוכן ארגונית ECM מיושמת כהלכה, הרי שחיפוש מידע בה לא צריך להיות שונה או מסובך יותר מאשר להקליד מילה או משפט כפי שאנו עושים ב Google. לחיפוש יש שני מישורים במערכת תוכן ארגונית: הראשון הוא גילוי Discovery והשני ניתוח התוכן Content Analytics. ברמה הפונקציונאלית, החיפוש מבוצע בדרך המסורתית, השוואת השאילתה לחיפוש אל מול תוכן רלוונטי באינדקס של המערכת. אוסף תוצאות המידע עובר עיבוד וניתוח המאפשר הצגת המידע בצורה מועשרת, מאורגנת ומותאמת למשתמש על פי דירוג של מנוע החיפוש במערכת. יכולת ניתוח כזו ניתנת להצגה ויזואלית באמצעות עץ היבטים Facets Tree ולמשתמש יכולת לסנן ולמקד את המידע שהוא מחפש בצורה מהירה. יכולות אלו קיימות במשפחת מוצרי ה ECM מבית IBM המשלבים בתוכם מוצר ניתוח תוכן IBM Content Analytics לחיפוש תוכן ארגוני.
מהי התרומה המשמעותית לחיפוש תוכן באמצעות Content Analytics
איתור מידע רלוונטי לפי דירוג ממאגרי תוכן שונים: ספריות מסמכים, מערכת ניהול תוכן ומאגרים אישיים של עובדים ועוד. איחוד כל מקורות הידע השונים למאגר אחד, שיהווה הן מרכז לניהול הארגוני והן פלטפורמה עתידית לשיתוף והפצת ידע בין העובדים. בנוסף לשיפור היכולת לאיתור וריכוז הידע הארגוני, קלות השימוש והתפעול חשובה ביותר להשגת המטרה.
איזה חידושים מחפשים ארגונים במערכות תוכן בנושא החיפושים?
Video Analytics ניתוח תוכן ממקורות ווידאו הינה דרישה שעולה לאחרונה בתחום החיפוש. הצורך החדש הוא לגלות, לעבד ולנתח מידע מתוך קבצי הקלטה או סרטונים. כל זאת ללא הקלדה ידנית של הטקסט ובאמצעות יכולת המרה אוטומטית של קול לטקסט Speech To Text Transcription.
דרישה נוספת שכבר מתוכננת במערכות ניהול תוכן ארגוניות הינה היכולת לחפש עצמים או דמויות בסרטים גם כאשר העצם לא נאמר במפורש בפסקול. לדוגמא: חיפוש מכונית לבנה בסרט וידאו שהתקבל ממצלמות אבטחה בעיר בתאריך מסוים. מציאת עצם כזה יכול להוביל לפתירת תעלומות פשיעה בשניות. דוגמא נוספת, בשירות לקוחות, ביטול הצורך להאזין לשיחה כולה או לקרוא תמליל של שיחה שלמה מקצר משמעותית את זמן החיפוש ואיכות התוצאה הרצויה.
לסיכום, החיפוש במערכות התוכן הארגוניות עובר תהפוכות בשנים האחרונות וכולל בתוכו מגמה חדשה של ניתוח תוכן Content Analytics בתוך מקורות שונים. הארגונים מכתיבים את המגמה, הדרישה בשוק מתרחבת לא רק בזיהוי ופענוח טקסט, כי אם זיהוי קולי עם יכולות ניתוח מתקדמות. הרווח הוא שהכוח לא טמון בידע עצמו אלא בשיתוף בו וביכולות לחפש בתוכו.
הכותבת הינה מומחית לפתרונות IBM בתחום ניהול תהליכים ותוכן ארגוני בחברת IFN, מקבוצת יעל.