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Cognitive Search vs ElasticSearch: quali sono le principali differenze?

Scopri cosa distingue la nostra soluzione per la Search aziendale e il nostro approccio focalizzato sulla personalizzazione

La ricerca di documenti e informazioni in azienda è un tema cruciale per la riuscita dei progetti, l’efficienza dei processi e, in generale, per la gestione e la crescita del business. Ogni secondo, lavorando, produciamo file, materiali e procedure che, con il passare del tempo, rischiano di diventare parte della conoscenza sommersa, un fenomeno che rischia di rendere le imprese cieche su ciò che è stato fatto.

Un sistema di ricerca avanzata può fare la differenza quando occorre ritrovare un documento o un’informazione cruciale per prendere una decisione. Sul mercato esistono numerose soluzioni e oggi vogliamo parlarti proprio di questo. Non tutte sono uguali, anzi. Conoscere le differenze ti aiuta a fare una scelta più consapevole, che dia risultati nel tempo. Ecco perché in questo articolo vogliamo raccontarti 10 differenze tra la nostra soluzione di Cognitive Search ed ElasticSearch:

1. Profondità di dettaglio

2. Casi d’uso e implementazione

3. Tipologia di connessioni: web e legacy

4. Sistema di auto completamento nella fase di ricerca

5. Ricerca sinonimi

6. Front-end custom

7. Molteplici modelli semantici

8. Tag e metadati automatici

9. Snippet di testo tra i risultati

10. Integrazione esterna con un Virtual Assistant

1. Profondità di dettaglio: dal documento al paragrafo

Le soluzioni di ricerca avanzata nascono per supportare le persone nel trovare l’informazione giusta al momento giusto. La profondità di dettaglio diventa dunque un elemento cruciale.

ElasticSearch in seguito alla ricerca di un’informazione è in grado di segnalare il documento che la contiene. Cognitive Search, invece, sfrutta la funzionalità di doppia indicizzazione per supportare le ricerche: non trova solo il documento, ma restituisce anche i paragrafi dove è presente l’informazione ricercata. Questo consente di risparmiare tempo e agevolare ancora di più le persone durante la ricerca.

2. Casi d’uso e implementazione

ElasticSearch è molto utilizzata per l’ecommerce o come motore di ricerca su un portale in ottica customer service, negli anni si è evoluta per fornire una soluzione standard proprio per questi campi.

Cognitive Search, al contrario, abbraccia un approccio totalmente personalizzato. Non esistono pacchetti già confezionati perché le aziende che lavorano con noi cercano soluzioni specifiche che spesso necessitano di funzionalità particolari e non hanno invece bisogno delle tante piccole aggiunte che i servizi standard offrono ma che rischiano di rimanere inutilizzate o, peggio, aumentare la complessità.

3. Tipologia di connessioni: web e legacy

Ogni azienda presenta un ecosistema di strumenti e applicazioni diverse. Ecco perché, durante la valutazione della soluzione più adatta, è importante valutare il tipo di connessioni supportate. ElasticSearch si focalizza prevalentemente su contenitori di tipo web come Microsoft 365, Salesforce, Google Workspace, Jira, Confluence e GitHub.

Congitive Search offre, oltre a questi, connettori con sistemi documentali anche legacy come Documentum. Questa scelta ci permette di supportare anche le aziende i cui sistemi non viaggiano per forza sul cloud, come nel caso del progetto realizzato insieme a Saipem.

4. Sistema di auto completamento nella fase di ricerca

Quando le persone fanno una ricerca su Google il motore di ricerca fornisce automaticamente delle possibilità di completamento. Lo stesso è possibile in un sistema di ricerca avanzata aziendale: ElasticSearch fornisce un sistema di auto completamento preimpostato basato sul linguaggio naturale standard usato dallo stesso Google Cloud per lo sviluppo dei suoi prodotti e servizi.

Cognitive Search, proprio perché studiata per modellarsi completamente alla realtà che la accoglie, è strutturata diversamente. Due imprese possono chiamare la stessa cosa con due parole o sigle differenti, quindi anche il sistema di auto completamento dev’essere adattato. L’auto completamento viene quindi adattato, in fase di sviluppo, in base al linguaggio della singola azienda attraverso l’uso di indici ed elenchi creati ad hoc sul vocabolario del cliente.

5. Ricerca sinonimi

Cosa succede se le persone cercano una parola su ElasticSearch? Il sistema restituisce anche tutti i risultati che contengono i suoi sinonimi sintattici. Questa funzionalità è fondamentale per far emergere i documenti che l’azienda magari non sa di avere e che fanno parte della conoscenza sommersa.

Cognitive Search unisce alla ricerca dei sinonimi sintattica quella semantica. Il suo motore di ricerca si basa infatti anche sul concetto, sul valore della parola nel contesto, e non solo sulla relazione uno a uno tra i vari termini. Anche in questo caso la differenza si esprime in termini di accuratezza del risultato.

6. Front-end custom

Qualsiasi dato diventa inutile se le persone non riescono a leggerlo e a interpretarlo. Per questo la visualizzazione dei risultati è uno step importante dell’intero processo di ricerca. In tutto questo, gioca un ruolo fondamentale il front-end. ElasticSearch offre ai propri clienti un front-end standard che può essere personalizzato attraverso le API fornite, sviluppando di fatto un proprio front-end a parte.

Se da un lato questo soddisfa chi necessita di funzionalità base, abbiamo visto che per Cognitive Search l’approccio è completamente diverso. Ecco perché subito, all’interno del progetto di sviluppo, è compresa la completa customizzazione del front-end sulla base delle indicazioni dell’azienda. L’obiettivo? Mettere in evidenza e rendere accessibile ciò che è più importante e limitare il resto, per ridurre il rumore.

7. Molteplici modelli semantici

Per restituire alle persone un risultato il più possibile pertinente con quello che desiderano trovare entra in gioco la ricerca semantica, ovvero la capacità dell’algoritmo di interpretare il contesto della ricerca e di personalizzarne l’esito in base all’intento di chi la compie.

ElasticSearch mette a disposizione delle aziende il suo modello semantico standard per tutte le ricerche, mentre Cognitive Search consente di scegliere ogni volta, per ogni progetto, molteplici modelli semantici da utilizzare insieme per potenziare al massimo la ricerca per concetti.

8. Tag e metadati automatici

Classificare un documento è fondamentale per poterlo ritrovare. Il motore di ricerca interpreta la richiesta delle persone e la confronta con le descrizioni, i tag e i metadati di ogni documento presente nel suo database. Una volta trovata un’associazione corretta, la restituisce sotto forma di risultato. Cognitive Search, al contrario di ElasticSearch, supporta le aziende fornendo l’automazione dei tag e metadati che consentono di classificare il documento e supportare la doppia indicizzazione. Il file viene quindi scannerizzato e, in base al suo contenuto, classificato senza che l’azienda e le persone debbano intervenire manualmente.

9. Snippet di testo tra i risultati

Hai mai fatto caso all’aspetto delle pagine di Google? Dopo che hai fatto una ricerca il motore seleziona cosa pensa sia giusto per te e te lo ripropone sotto forma di classifica. L’elemento che però vogliamo evidenziare è lo snippet. Lo snippet di un singolo risultato su Google arricchisce il semplice titolo di più informazioni che servono alla persona per decidere se visitare o meno il link. In pratica sono delle indicazioni stradali sul web che rendono più parlanti i risultati di ricerca.

Come dicevamo prima, il modo in cui visualizziamo le informazioni è importante. Per questo in Cognitive Search, oltre alle funzioni classiche di ElasticSearch, ogni risultato è introdotto sotto forma di snippet, fornendo così un’interfaccia più user friendly che aiuti le persone a capire quali documenti consultare per primi e dove trovare l’informazione giusta. All’interno dello snippet appare infatti un’anteprima, non solo del file, ma proprio del blocco di testo in cui il sistema ha individuato la risposta alla query di ricerca.

10. Integrazione esterna con un Virtual Assistant

L’integrazione di un Virtual Assistant può facilitare la ricerca di informazioni all’interno dell’azienda abbattendo i relativi tempi. Alle persone basta infatti scrivere o usare la voce per fare la domanda. Sarà poi compito del Virtual Assistant interpretare il linguaggio naturale e restituire il risultato più pertinente. Attualmente l’integrazione diretta di un Virtual Assistant non è presente tra i pacchetti standard di ElasticSearch. Nel caso di Cognitive Search invece la situazione è completamente diversa. Essendo ogni soluzione pensata in ottica custom, è possibile predisporre fin dall’inizio tutte le integrazioni necessarie.

Tutta una questione di personalizzazione, l’approccio di Injenia

Crediamo che ogni azienda sia unica, per questo non vendiamo il nostro sistema di ricerca avanzata a pacchetti. Sicuramente ci sono delle funzionalità base che rendono possibile la ricerca e che, quando si inizia a parlare del progetto, vengono presentate di default. Ma il modo in cui vengono progettate, la tecnologia da usare, l’aspetto finale e tutto ciò che comporta la formazione per le persone, si decidono insieme.

Questo è ciò che differenzia Cognitive Search dalle altre soluzioni sul mercato. Il nostro approccio alla ricerca avanzata è consulenziale e da partner. Per noi è fondamentale sviluppare solo quello che serve davvero, senza nulla in più, perché sappiamo che la complessità difficilmente si trasforma in efficienza.

Se ti riconosci in questa visione e nelle feature che ti abbiamo raccontato scrivici usando il form qui sotto, un nostro consulente specializzato ti contatterà presto.

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