Ministero Difesa Sfruttamento Risorse Informative Online 15062005

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Information about Ministero Difesa Sfruttamento Risorse Informative Online 15062005

Published on December 9, 2007

Author: cfoglini

Source: slideshare.net

Description

Online information resources: classification and business cases

Sfruttamento delle risorse on-line Claudio Foglini

Agenda Qualità, aggiornamento, accuratezza contro quantità, varietà, indipendenza La complementarità delle fonti aperte con le fonti proprietarie ed a valore aggiunto.L’importanza della scelta delle fonti nella presa di decisioni critiche Criteri nell’adozione di una fonte elettronica Definizione e tipologia di Contenuto (elettronico) Breve analisi del mercato dell’informazione on-line attraverso i fornitori di informazione generica, business information e informazione tecnico-scientifica (e i loro controllanti) Knowledge management: ovvero il contenuto vale quanto il sistema con il quale é distribuito Introduzione alla costruzione di un sistema informativo. Obiettivi e modelli di gestione delle informazioni di 3 tipi di grandi organizzazioni: industria farmaceutica,agenzia governativa, multinazionale

Qualità, aggiornamento, accuratezza contro quantità, varietà, indipendenza

La complementarità delle fonti aperte con le fonti proprietarie ed a valore aggiunto.L’importanza della scelta delle fonti nella presa di decisioni critiche

Criteri nell’adozione di una fonte elettronica

Il vecchio ed il nuovo L’Information overload: un problema ……. L’information overload: un problema…nuovo? …… mieux vaut une tête bien faite, qu’une bien pleine … François Rabelais

L’Information overload: un problema …….

Dilemma della ricerca risultato Bassa produttività Frustrazione Poco valore aggiunto alle informazioni a disposizione Mancanza di tempo-bisogno di allerte contenuto multilingue Più volume significa più rumore Più sono preciso, e più informazione perdo Troppi links morti Incompetenza nel cercare Non so COSA sto cercando

Qualità, aggiornamento, accuratezza contro quantità, varietà, indipendenza La complementarità delle fonti aperte con le fonti proprietarie ed a valore aggiunto. L’importanza della scelta delle fonti nella presa di decisioni critiche Criteri nell’adozione di una fonte elettronica

La complementarità delle fonti aperte con le fonti proprietarie ed a valore aggiunto.

L’importanza della scelta delle fonti nella presa di decisioni critiche

Criteri nell’adozione di una fonte elettronica

 

 

Informazione e tempo Agire Decidere TEM PO Agire Decidere Analizzare Trovare/scoprire identificare Accelerare il ciclo decisionale decisione Decisioni migliori, più in fretta Analizzare Cercare identificare decisione

Moltiplicazione delle fonti

Moltiplicazione di contenuti 2 modalità principali di generazione dei contenuti Contenuto « riciclato » contenuto « nuovo » Altrimenti disponibile in cartaceo esistente solo in elettronico Digitalizzazione Aumento fonti disponibili Nuove fonti Fonti aperte Organizzazione problemi Qualità Distribuzione Analisi dei dati

2 modalità principali di generazione dei contenuti

Contenuto « riciclato » contenuto « nuovo »

Altrimenti disponibile in cartaceo esistente solo in elettronico

Tipologia di contenuti 3 macro-categorie Fonti « aperte » - web pubblico Fonti a pagamento Fonti a valore aggiunto Fonti « chiuse »

3 macro-categorie

Fonti « aperte » - web pubblico

Fonti a pagamento

Fonti a valore aggiunto

Fonti « aperte » - web pubblico Siti generici, societari, personali, etc. Ricerche non aggregate Nessun archivio

Siti generici, societari, personali, etc.

Ricerche non aggregate

Nessun archivio

Quantità Varietà Indipendenza

Questionario Quali sono i criteri di misura della rilevanza dei sistemi di ricerca? Quale di questi NON é un motore di ricerca : Wisenut ? Vivissimo ? silverFinder ? Google si basa sulla rilevanza: vero o falso ? I motori di ricerca non usano un indice : vero o falso ? Nominare 3 motori di ricerca di prima generazione ( 1995-2000) Nominare 3 provider di servizi di ricerca alle imprese ? Chi sono Larry Page and Sergey Brin ?

Quali sono i criteri di misura della rilevanza dei sistemi di ricerca?

Quale di questi NON é un motore di ricerca : Wisenut ? Vivissimo ? silverFinder ?

Google si basa sulla rilevanza: vero o falso ?

I motori di ricerca non usano un indice : vero o falso ?

Nominare 3 motori di ricerca di prima generazione ( 1995-2000)

Nominare 3 provider di servizi di ricerca alle imprese ?

Chi sono Larry Page and Sergey Brin ?

Come funziona un motore di ricerca? Un motore di ricerca é uno strumento che raccoglie ed organizza informazioni su internet o databases 3 componenti principali 1- Search box 2- Un database (non visibile) contente l’indice del contenuto 3-Un robot (deto anche spider / worm / crawler) che percorre siti e contenuto

Un motore di ricerca é uno strumento che raccoglie ed organizza informazioni su internet o databases

3 componenti principali

1- Search box

2- Un database (non visibile) contente l’indice del contenuto

3-Un robot (deto anche spider / worm / crawler) che percorre siti e contenuto

Come funziona I motori di ricerca compiono 3 operazioni : Utilizzano parole chiave per individuare o circoscrivere contenuto in internet Mantengono un indice delle parole trovate, e del luogo in cui l’anno trovato Permettono all’utente di cercare parole o combinazioni di parole all’interno di quest’indice

I motori di ricerca compiono 3 operazioni :

Utilizzano parole chiave per individuare o circoscrivere contenuto in internet

Mantengono un indice delle parole trovate, e del luogo in cui l’anno trovato

Permettono all’utente di cercare parole o combinazioni di parole all’interno di quest’indice

 

Sembra facile… Indice aggiornato Cercare dati Aprire e legger ciascu file Salvare ogni parola in un indice consultabile Sistemi di ricerca Far corrispondere la ricerca ai termini dell’indice Ordinare I documenti per rilevanza Visualizzazione dei risultati

Indice aggiornato

Cercare dati

Aprire e legger ciascu file

Salvare ogni parola in un indice consultabile

Sistemi di ricerca

Far corrispondere la ricerca ai termini dell’indice

Ordinare I documenti per rilevanza

Visualizzazione dei risultati

Esempio Occhio umano

Occhio umano

Occhio di un crawler (robot) HTML Code <html><head> <TITLE>Great Hair Website</TITLE> <style type=&quot;text/css&quot;> P,H1,H2,UL,LI { font-family : arial,; color : #663399 } P,UL {font-size : large} </STYLE> </head> <body BGCOLOR=&quot;white&quot;><p> <IMG SRC=&quot;top1.gif&quot; ALT=&quot;webad&quot;> Home - <A HREF=&quot;bestore.html&quot;>Buy Stuff</A> - <A HREF=&quot;read.pdf&quot;>About Us</A> - <A HREF=&quot;pr.doc&quot;>Press</A> <!-- Site by JQ Design, what fun! --> <H1>News</H1><P> April 1, 2001: We're dead! Robo-Hair.com is now selling off all . . . </body> </html>

HTML Code

<html><head> <TITLE>Great Hair Website</TITLE>

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P,UL {font-size : large} </STYLE> </head>

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Home - <A HREF=&quot;bestore.html&quot;>Buy Stuff</A> -

<A HREF=&quot;read.pdf&quot;>About Us</A> -

<A HREF=&quot;pr.doc&quot;>Press</A>

<!-- Site by JQ Design, what fun! -->

<H1>News</H1><P>

April 1, 2001: We're dead! Robo-Hair.com is now selling off all . . . </body> </html>

Doc ID, Position ID, Word Doc ID, Position ID, Word rh765 1 home rh765 2 buy rh765 3 stuff rh765 4 about rh765 5 us rh765 6 press rh765 7 news rh765 8 april rh765 9 1 rh765 10 2001 rh765 11 we rh765 12 re rh765 13 dead rh765 14 robo rh765 15 hair rh765 16 com rh765 17 is rh765 18 now rh765 19 selling rh765 20 off rh765 21 all rh765 22 of rh765 ti1 great rh765 ti2 hair rh765 ti3 website rh765 alt1 webad rh765 url1 www rh765 url2 roboprod rh765 url3 com rh765 url4 hair rh765 lnk1 bestore Esempio di indice

rh765 1 home

rh765 2 buy

rh765 3 stuff

rh765 4 about

rh765 5 us

rh765 6 press

rh765 7 news

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rh765 10 2001

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rh765 20 off

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rh765 url2 roboprod

rh765 url3 com

rh765 url4 hair

rh765 lnk1 bestore

Alcune tecnologie di ricerca Algoritmi Soundex : le parole vengono tutte ridotte ad una “radice sonora” Esempio : Licence, License = soundex L252 Algoritmi radice : le parole vengono tutte ridotte alla comune radice semantica Esempio : computer, computing, computerization

Algoritmi Soundex : le parole vengono tutte ridotte ad una “radice sonora”

Esempio : Licence, License = soundex L252

Algoritmi radice : le parole vengono tutte ridotte alla comune radice semantica

Esempio : computer, computing, computerization

Alcune tecnologie di ricerca Sintassi : Sinonimi , Dizionario & controllo ortografico : Esempio: rapporto significa anche cercare “analisi”, “Opinione”, “Profilo” Statistica : Numero di parole, prossimità, parole nei titoli, URL, ordine delle parole Esempio: Un documento dal titolo “il cane di Claudio” é più pertinente di un testo che termnina con “ […] probabilemente Claudio comprerà un cano l’anno prossimo” Semantico : Misura del “peso” di alcune parole Esempio : “Claudio ha un cane” ha più peso di “ Claudio possiede un mammifero”

Sintassi : Sinonimi , Dizionario & controllo ortografico :

Esempio: rapporto significa anche cercare “analisi”, “Opinione”, “Profilo”

Statistica : Numero di parole, prossimità, parole nei titoli, URL, ordine delle parole

Esempio: Un documento dal titolo “il cane di Claudio” é più pertinente di un testo che termnina con “ […] probabilemente Claudio comprerà un cano l’anno prossimo”

Semantico : Misura del “peso” di alcune parole

Esempio : “Claudio ha un cane” ha più peso di “ Claudio possiede un mammifero”

Precision & Recall Precision : rapporto tra risultati trovati e la somma di tutti i risultati (rilevanti e non rilevanti). Si puo tradurre come il numero di termini tassonomici (indici) associati correttamente contro quelli errati. Recall rapporto tra risultati rilevanti trovati i il totale dei risultati rilevanti nel database Si puo tradurre come misura dei termini tassonomici applicati correttamente contro quelli che mancano in articoli pertinenti.

Precision : rapporto tra risultati trovati e la somma di tutti i risultati (rilevanti e non rilevanti).

Si puo tradurre come il numero di termini tassonomici (indici) associati correttamente contro quelli errati.

Recall rapporto tra risultati rilevanti trovati i il totale dei risultati rilevanti nel database

Si puo tradurre come misura dei termini tassonomici applicati correttamente contro quelli che mancano in articoli pertinenti.

Limiti Motori di Ricerca hanno risultati in termini di precision & recall inferiori al 50 % (aggregatore arriva a 89/85 %) La maggior parte dei motori non indicizza documenti in full-text (101Ko for google,) Volatilità: 40% del web cambia ogni mese (Sindrome dell’articolo scomparso)

Motori di Ricerca hanno risultati in termini di precision & recall inferiori al 50 %

(aggregatore arriva a 89/85 %)

La maggior parte dei motori non indicizza documenti in full-text

(101Ko for google,)

Volatilità: 40% del web cambia ogni mese (Sindrome dell’articolo scomparso)

Dati non strutturati e ridondanti: 30% delle pagine web sono quasi-duplicate Pagine web dinamiche: il web invisibile Vincoli commerciali, Autorevolezza delle fonti Testi non strutturati : Si tratta di un nome? Di un luogo ? Di una data di nascita ? Ricerche multilingua Limiti

Dati non strutturati e ridondanti: 30% delle pagine web sono quasi-duplicate

Pagine web dinamiche: il web invisibile

Vincoli commerciali, Autorevolezza delle fonti

Testi non strutturati : Si tratta di un nome? Di un luogo ? Di una data di nascita ?

Ricerche multilingua

Limiti dei motori di ricerca Informazioni in database Contenuto Audio / Video Formati non supportati (FLASH) Informazioni disponibili con registrazione Contenuto aggiornato Pagine senza links Pagine generate dinamicamente

Informazioni in database

Contenuto Audio / Video

Formati non supportati (FLASH)

Informazioni disponibili con registrazione

Contenuto aggiornato

Pagine senza links

Pagine generate dinamicamente

Volatilità ©Search engine showdown –May 2003 4 months 170 days 116 days Teoma 1 month 165 days 2 days Google 1 month 599 days 1 day AlltheWeb 3 months 108 days current day AltaVista 4 weeks 51 days 1 day HotBot (Ink.) 4 weeks 51 days 1 day MSN (Inktomi) Mostly Oldest Newest Engine

Il Futuro Verticalizzazione : Task specific (call centers, compliance) document specific (video, audio) o language specific NLP Natural language processing : Dove dormo domani sera a Milano ? Chi sono i miei concorrenti in Spagna ? Desktop search : Google Desktop Visualizzazione & interfaccia Text mining

Verticalizzazione :

Task specific (call centers, compliance) document specific (video, audio) o language specific

NLP Natural language processing : Dove dormo domani sera a Milano ? Chi sono i miei concorrenti in Spagna ?

Desktop search : Google Desktop

Visualizzazione & interfaccia

Text mining

Gartner prediction - « No search vendor is sure to remain independant for more than three years; search technology may be replaced with relative ease; and the benefits to be gained by a more visionary vendor are often sufficiently substantial to justify any loss in stability » Nikos Drakos – Gartner Analyst – Cannes. November 2004

« No search vendor is sure to remain independant for more than three years; search technology may be replaced with relative ease; and the benefits to be gained by a more visionary vendor are often sufficiently substantial to justify any loss in stability »

Nikos Drakos – Gartner Analyst – Cannes. November 2004

Final quiz 1- What is the name of the search engine algorythm that reduces a word to its basic root ? 2- What proportion of web pages are « near duplicates » ? 3- What proportion of the web changes every month ? 4- Name three things search engine currently can’t do ? 5- What is the name of the Index built by search engines with statistical weighting on words ?

1- What is the name of the search engine algorythm that reduces a word to its basic root ?

2- What proportion of web pages are « near duplicates » ?

3- What proportion of the web changes every month ?

4- Name three things search engine currently can’t do ?

5- What is the name of the Index built by search engines with statistical weighting on words ?

Parla l’esperto &quot;Tutti I problemi odierni rispetto all araccolta di informazioni saranno 10 o 100 volte più grandi nei prossimi 5 / 10 anni”. Google possiede tutta l’informazione disponibile sul web? “ Certamente no. Molta informazione semplicemente non é accessibile o non disponibile sul web”. Eric Schmidt. Google CEO

&quot;Tutti I problemi odierni rispetto all araccolta di informazioni saranno 10 o 100 volte più grandi nei prossimi 5 / 10 anni”.

Google possiede tutta l’informazione disponibile sul web?

“ Certamente no. Molta informazione semplicemente non é accessibile o non disponibile sul web”.

Conclusione Il valore legato al contenuto sarà sempre più funzione del modo di organizzarlo, distribuirlo e soprattutto ANALIZZARLO

Il valore legato al contenuto sarà sempre più funzione del modo di organizzarlo, distribuirlo e soprattutto

Fonti a pagamento Informazioni selezionate Alto valore Materiale preformattato Cadenza distribuzione regolare Ricerche rudimentali Archivio limitato

Informazioni selezionate

Alto valore

Materiale preformattato

Cadenza distribuzione regolare

Ricerche rudimentali

Archivio limitato

Fonti a valore aggiunto Ricerca simultanea su migliaia di fonti Contenuto gestibile elettronicamente Allerte automatiche

Ricerca simultanea su migliaia di fonti

Contenuto gestibile elettronicamente

Allerte automatiche

Definizione e tipologia di Contenuto (elettronico) Business information Company information Scientific/technical/medical information Factiva, Lexis Nexis, Dialog Dun&Bradstreet, Experian, Thomson Finan., Bureau Van Diik Elsevier, Springer, Thomson, Wiley

Fonti a valore aggiunto Aggregatori Acquisiscono contenuto Normalizzano «  Categorizzano «  Automatizzano «  Integrano « 

Acquisiscono contenuto

Normalizzano « 

Categorizzano « 

Automatizzano « 

Integrano « 

Qualità Aggiornamento Accuratezza

 

Fonti sempre meno « aperte » Commoditizzazione dei contenuti Sviluppo degli accessi limitati Contrazione delle entrate pubblicitarie Consolidamento dell’offerta (riduzione numero aggregatori/fonti) Crescita bassa

Commoditizzazione dei contenuti

Sviluppo degli accessi limitati

Contrazione delle entrate pubblicitarie

Consolidamento dell’offerta (riduzione numero aggregatori/fonti)

Crescita bassa

Orientamento Opinion leaders Giornalisti Esperti/consulenti Opinione pubblica Motori di ricerca Aggregatori Categorizzatori

Trends - Information Professionals Internet sovraccarica gli utenti con informazioni Ricerca > organizzazione di contenuti Aumento della velocità di ricerca Le fonti aperte sono indispensabili Le fonti aperte sono popolari Troppo tempo speso sulle fonti aperte

Internet sovraccarica gli utenti con informazioni

Ricerca > organizzazione di contenuti

Aumento della velocità di ricerca

Le fonti aperte sono indispensabili

Le fonti aperte sono popolari

Troppo tempo speso sulle fonti aperte

Dominio della lingua inglese Problemi Accuratezza - tempestività Google prima ricerca Supporti cartacei Elaborazione e distribuzione di contenuto Grafici, foto, documenti legali

Dominio della lingua inglese

Problemi Accuratezza - tempestività

Google prima ricerca

Supporti cartacei

Elaborazione e distribuzione di contenuto

Grafici, foto, documenti legali

Database providers Servizi globali come complemento ai servizi locali Uniformità dell’offerta Disponibilità fonti in lingua locale Trends - Information Professionals

Database providers

Servizi globali come complemento ai servizi locali

Uniformità dell’offerta

Disponibilità fonti in lingua locale

Trends - Information Professionals Trends Intranet / Portale Trainings Centralizzazione acquisti contenuto

Trends

Intranet / Portale

Trainings

Centralizzazione acquisti contenuto

Key points Troppa informazione Filtrare - organizzare Google é il primo luogo di ricerca

Troppa informazione

Filtrare - organizzare

Google é il primo luogo di ricerca

Criteri di scelta Copertura locale essenziale Possibilità di stampare Possibilità di ricerche incrociate Affidabilità / Obiettività Copertura linguistica

Copertura locale essenziale

Possibilità di stampare

Possibilità di ricerche incrociate

Affidabilità / Obiettività

Copertura linguistica

Aderenza al mercato International Content Local Content Local Language Market Content Indexing Local Account Mgmt. Technology Service Integration Personalisation Reliability Consistency Integrity (full text) Customer Service Dependability Consultancy

Knowledge management: ovvero il contenuto vale quanto il sistema con il quale é distribuito Introduzione alla costruzione di un sistema informativo. Obiettivi e modelli di gestione delle informazioni di 3 tipi di grandi organizzazioni: industria farmaceutica,agenzia governativa, multinazionale

Introduzione alla costruzione di un sistema informativo.

Obiettivi e modelli di gestione delle informazioni di 3 tipi di grandi organizzazioni: industria

farmaceutica,agenzia governativa, multinazionale

Approach Technology Content & Taxonomy People & Process

Matrice organizzativa Executive Management SFA CRM Contract Mgmt HR Mgmt Back Office, A/P Supplier Mgmt ERP Enterprise Mgmt Service Mgmt Portal Information Services Enterprise Productivity Microsoft Office…Portal…Intranet…Proprietary Systems Sales Marketing Legal HR Finance Operations IT R&D Information Pro. “ Most business professionals spend more than 2 hours per day searching for information.” (Source: Delphi Group) “ At least 50% of searches are unsuccessful.” (Source: IDC) “ 70% of business professionals have difficulty finding information” (Source: Delphi) “ 75% of executives think information is important, but 60% think their employees are not finding the right information.” (Source: IDC) Portal, Email

Informazione e organizzazione Farmaceutica: Affinità con ricerca e organizzazione di contenuti Mondo proprio delle tassonomie Bisogno di accuratezza

Farmaceutica:

Affinità con ricerca e organizzazione di contenuti

Mondo proprio delle tassonomie

Bisogno di accuratezza

Farmaceutica

Taxonomy Definitions & Goals Taxonomies support information management requirements by enabling: End users to discover and access information Content managers or specialists to organize their information assets Taxonomy designers to fulfill the needs of end users and content managers = ORGANISATIONS, TO SOLVE A BUSINESS PROBLEM!

Taxonomies support information

management requirements by enabling:

End users to discover and access information

Content managers or specialists to organize their information assets

Taxonomy designers to fulfill the needs of end users and content managers

= ORGANISATIONS, TO SOLVE A BUSINESS PROBLEM!

Contenuto e contesto Rimuovere l’ambiguità Suggerire contenuti ignoti Standardizzare la terminologia Ricerche multilingua Costruire una piattaforma di contenuti e permettere accesso ai dati ad una comunità di utenti Utilizzare la piattaforma per analisi approfondite

Rimuovere l’ambiguità

Suggerire contenuti ignoti

Standardizzare la terminologia

Ricerche multilingua

Costruire una piattaforma di contenuti e permettere accesso ai dati ad una comunità di utenti

Utilizzare la piattaforma per analisi approfondite

The Factiva Corporate Taxonomy Factiva Taxonomy 320,000+ companies 820+ industries 520+ news subjects 340+ regions 22 languages

 

 

Multinazionale Efficienza Integrazione nei sistemi esistenti (workflow) Aggiornamento Autorevolezza Utilizzo di fonti « chiuse »

Efficienza

Integrazione nei sistemi esistenti (workflow)

Aggiornamento

Autorevolezza

Utilizzo di fonti « chiuse »

Agenzia governativa Costituzione di un nucleo di analisti Funzioni specializzate Completezza Integrazione di fonti aperte e chiuse Capillarità Identificazione dell’intranet come veicolo

Costituzione di un nucleo di analisti

Funzioni specializzate

Completezza

Integrazione di fonti aperte e chiuse

Capillarità

Identificazione dell’intranet come veicolo

Trends: Intranet & Integration Disponibilità maggiore di intranets / portali Rare implementazioni di ricerche integrate su contenuti interni ed esterni

Disponibilità maggiore di intranets / portali

Rare implementazioni di ricerche integrate su contenuti interni ed esterni

Il futuro http://www.lightover.com/epic/ols-master.html

http://www.lightover.com/epic/ols-master.html

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