企业面临的数据挑战

大多数企业早期数据管理缺乏统一规划,导致数据被分散在多个位置和内容存储器中,信息之间缺乏相互联系的通道,相互独立性导致的数据孤岛成为企业数据治理的最大障碍。数据孤岛会给企业发展带来管理决策低效、维护难度高等弊端。数据治理是企业数字化转型的关键,企业的健康发展,亟需对不同来源、不同形式的数据进行整合,提升利用效率。借助智能数据治理工具,企业能够连接完整数据,提高内外部各类需求响应,充分发挥企业数据的价值。


智能企业搜索的优点

智能企业搜索的优点_准确性

准确性

企业数据中有大量的非结构化数据,多种格式的数据被存储在不同的数据源,传统的搜索工具无法跨过数据孤岛进行索引,企业员工需要多次筛选才能找到所需信息。智能企业搜索使用机器学习不断调整搜索模式并优化反馈结果,确保精准匹配用户的搜索指令。

智能企业搜索的优点_易用性

易用性

智能企业搜索除了支持关键词搜索外,同时可以使用自然语言进行搜索。当企业员工就特定问题进行提问时,基于机器学习的企业搜索能够充分理解上下文,通过在整个企业的海量信息中找寻,返回精确的结果。

智能企业搜索的优点_拓展性

拓展性

智能企业搜索能够提供功能齐全、可定制化的搜索体验。通过机器学习模型,提供特定的答案和文档,可以提升智能企业搜索服务的准确度;提供相关行业特定术语文件,可以提升对特定领域的理解,丰富搜索体验。


基于机器学习构建企业智能搜索

Amazon Kendra 是一种由机器学习提供支持的智能搜索服务,能够有效帮助企业在分散的内容存储器中轻松找到所需信息。相较于传统搜索工具,Amazon Kendra能够在非结构数据中提供更多相关答案,高度准确且易于使用,支持常见问题(事实类问题、描述性问题、关键词搜索)解答匹配,便捷搜索整个公司范围内的海量信息,如手册、研究报告、人力资源文档、客户服务智能等。Amazon Kendra 为不同行业提供特定领域的专业知识,企业通过自定义优化和扩展术语列表,可更好适用于自身业务需求。

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