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摘要:把搜索范围扩大到BI领域之所以比较容易,原因之一就是用户已经知道了搜索他们熟悉的基于Web的搜索引擎。只要稍加培训,用户就能学会如何使用额外选项,这些选项类似Web引擎上的高级搜索特性里面的选项。
BI搜索有何不同
把搜索范围扩大到BI领域之所以比较容易,原因之一就是用户已经知道了搜索他们熟悉的基于Web的搜索引擎。只要稍加培训,用户就能学会如何使用额外选项,这些选项类似Web引擎上的高级搜索特性里面的选项。
然而,企业搜索背后发生的一切与Web搜索引擎的运作大不相同。如今,大多数Web查询针对的是非结构化数据,譬如HTML、PowerPoint演示文档和PDF文件。因为这些资源面向文档,所以引擎会对数据具有的意义及相关性作出智能决策(网页甚至有特殊标签,以方便这个过程)。
相比之下,结构化数据一般不提供这种上下文信息。打开数据库,看到名为“零件”的一列数字,对这个数指什么(零件号、成本、库存、位置及其他信息)知之甚少。使用元数据最终可以解决这个问题; 通过支持数据库里面的XML,这个问题已得到了解决; 但至于如今绝大部分的结构化数据,根本就没有简单的解决方案。
BI软件通过使用模板以及经过培训的分析人员定义的数据关系,从一方面解决了这个问题。正因为如此,如今的许多企业搜索引擎如Google和X1把搜索结构化数据的任务交给了BI软件,然后把结果与来自搜索索引的条目进行联合(即合并)。
非结构化数据有自己的难题。第一个就是数量巨大。IBM的信息管理战略项目主任Mark Andrews指出,每个企业用户每个工作日通常需要处理(包括收发)70封电子邮件。如果一家公司有25000名员工,那么每年有近5亿封电子邮件需要保存(为了符合法规遵从),而且能够易于搜索。另外还有其他格式的各种文档(HTML、文字处理、电子......More↓↓↓
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