1. Cover Plataforma para encontrar , explorar y descubrir información relevante en todas las aplicaciones y portales de la organización.

2. Cover Por qué Enterprise Search ? El “Big bang” del contenido Crecimiento exponencial en la cantidad de información generada y disponible para el trabajo diario. La búsqueda eficiente es difícil de lograr y a la vez cada vez más indispensable. Complejidad de las fuentes Múltiples aplicaciones (Intranet, ERP, email, portal, etc.) y tipos de contenidos (estructurada, documentos, semi-estructurada, geo-localizada, multi media). Potencialmente todas las fuentes y tipos pueden ser de utilidad para lo que busco . La información relevante y sólo la información relevante Cada usuario necesita encontrar información relevante, y solamente información relevante de la vasta cantidad disponible. El concepto de relevancia es diferente a la web, cuenta quién busca y en qué contexto . Contextualización Contextos de búsqueda son clave para determinar la información relevante (buscar “corralito” en un portal de ganadería es distinto a un servicio de información Legal) Exploración / aprovechar la inteligencia del usuario La inteligencia e intuición del usuario participan en la selección de lo relevante. Descubrir relaciones El buscador asiste al usuario a descubrir relaciones y contenidos valiosos y útiles no imaginados.

3. Cover Buscador para organizaciones. Es una plataforma para encontrar, explorar y descubrir información relevante para cada usuario en cada contexto. Es una tecnología diferencial para organizar la base de contenidos de una organización por más grande que sea. Puede indexar todas las aplicaciones internas y públicas, y ofrece las herramientas para la búsqueda y exploración eficiente y ajustada a la política de seguridad. La búsqueda no es de un paso al estilo Internet sino que se convierte en una interacción donde la inteligencia del usuario y el contexto son fundamentales para llegar al contenido relevante y sólo al contenido relevante.

4. Cover Motor de indexación y recuperación de texto El núcleo del buscador se compone de un motor de indexación full text que permite • Búsqueda dentro de decenas de tipos de archivos ( PDF, MS Word, Excel, ppt,HTML , etc.). • Recuperación por proximidad fonética y sintáctica • Expresiones lógicas: AND (y), OR (o), NOT (-), *, RELACIÓN ASOCIATIVA,- PROXIMIDAD CONSECUTIVA DE DOS O MAS TÉRMINOS, etcétera. • Diccionario multi-idioma para “ quiso decir: … ” • Realiza stemming (indexación de la raíz de la palabra para mayor eficiencia de recuperación) • Es multi-lenguaje

5. Búsqueda es interactiva con exploración La búsqueda es un proceso de interacción entre el usuario y el sistema. El usuario puede buscar y luego refinar los resultados de la búsqueda por las distintas categorías del sistema de clasificación en el orden que quiera, o bien navegar una o varias categorías y luego realizar una búsqueda de texto en el subconjunto resultado. Los distintos sistemas de clasificación pueden ser jerárquicos, vocabularios controlados, clasificación mediante geo-localización, sociales tales como “nube de tags” generados por la comunidad de usuarios, clasificadores generados dinámicamente, agrupamiento automático basados en Machine Learning, etc. buscador en catálogo on-line, con búsqueda multidimensional (con dimensiones dinámicas) para ayudar al usuario a encontrar lo que le interesa, y recomendaciones automáticas (cross-selling)

6. Clasificación y recuperación semántica Permite al usuario obtener un contexto para el término que ingresó junto con “avenidas de información” para continuar su navegación, incrementando la probabilidad que encuentre lo que realmente busca. Mediante la expansión semántica el buscador puede mostrar resultados con el significado correcto aunque no tengan el término ingresado, y asimismo guíar la navegación del usuario mediante sugerencias temáticas. También puede aprovechar los tags y usar las calificaciones de la comunidad para recuperar contenidos y ajustar la relevancia de los resultados. Recuperación semántica En lugar de presentar una cantidad grande de resultados difícil de manejar, el buscador ofrece un conjunto de resultados acotado con “avenidas de información” para que el usuario pueda refinar su búsqueda en contenidos de temas más específicos que el buscado (al término buscado “quiebras ” , ofrece el refinamiento: jurisprudencia clasificada bajo el tema “concursos” etc.).

7. Relevancia ajustable La relevancia se ajusta al problema El algoritmo de relevancia se ajusta a la medida del modelo de información, ponderando lo que encuentra dentro de los documentos con la información de clasificación, contexto de uso, y expansión semántica . (por ejemplo, si busca “Presentacion Puerta” , un contenido cuyo autor es de nombre “Puerta” y sea de tipo “Presentacion” tiene mayor relevancia que otro donde la palabra “puerta” aparece dentro de un PDF, aunque aparezca repetidas veces) Sugeridos También puede asignar mayor relevencia a un cierto documento para un término específico buscado. Retroalimentación y ajuste social La relevancia y sugeridos puede refinarse mediante el análisis de uso y la contribución de los usuarios. Log de búsqueda Mediante el análisis de los términos buscados por los usuarios y donde navegaron luego de obtener los resultados, se puede presentar una categoría como sugerida, ajustar la relevancia, etc.

8. Geo-localización kbee ofrece servicios únicos para sistemas de gestión de contenidos con geo-localización, permitiendo aprovechar el mapa como una de las dimensiones de clasificación y búsqueda. Tiene una capa de software para Google Maps con funcionalidad completa para agrupar-desagrupar resultados en el mapa, filtrar resultados, etc.

9. Seguridad El buscador tiene un modelo de seguridad versátil y potente. Se puede integrar con el sistema de permisos definidos por la organización, filtrando los contenidos accesibles para el usuario en la búsqueda y navegación. Esto permite usarlo en sistemas con información crítica, donde los distintos usuarios pueden acceder solamente a un subconjunto de la documentación. El buscador filtra los resultados que el usuario puede ver en forma transparente; el usuario no se entera que lo que está navegando es sólo parte del repositorio.

10. Descubrir relaciones Los algoritmos de recuperación de información relevante se extienden para descubrir información relacionada en cada contexto. Contenidos de la Enciclopedia Britannica relacionados con la programación, obtenidos por el motor de kbee para enriquecer la experiencia del usuario. Artículos de la Enciclopedia Britannica relacionados con el contenido que se consulta. El buscador encuentra los artículos de interés relacionados en forma automática.

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