Come rendere efficiente il motore di ricerca interno di Web Application e Mobile App

Utilizzando quotidianamente motori di ricerca come Google abbiamo l’impressione che visualizzare i giusti risultati sia una cosa semplice ed immediata per qualsiasi motore di ricerca. Realmente, quando ci troviamo all’interno di Web Application o qualsiasi altra tipologia di software ed abbiamo la necessità di ricercare informazioni, scopriamo, nostro malgrado, che il motore di ricerca non funziona correttamente e visualizza informazioni errate e non in linea con le nostre aspettative e con quanto da noi cercato. Tutto questo si traduce puntualmente in una enorme perdita di tempo e per qualsiasi organizzazione in un costo occulto.

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La complessità di un motore di ricerca

Un motore di ricerca efficiente ed efficace come quello di Google si basa su numerosi algoritmi matematici e su una straordinaria mole di informazioni perfettamente strutturata ed organizzata per fornire insights precisi che messi tutti assieme permettono al motore di ricerca di fornire i risultati che l’utente si aspetta di ricevere.

Tale complessità è, con opportuni accorgimenti, alla portata di qualsiasi applicazione e puoi ottenere eccellenti performance anche tu seguendo alcuni specifici passi:

1. Design del modello dei dati: il modello dei dati definisce come i dati devono essere strutturati, organizzati ed archiviati. Quali dati e metadati utilizzare e come. La complessità, per applicazioni avanzate, è quasi l’ordinario e non potrai semplificare con poche tabelle SQL o oggetti NoSQL. Devi affidarti ad un DB Architect o figure similari se vuoi costruire un modello dei dati efficiente ed utile.
2. Enrichment dei dati: un dato da solo racconta poco, è necessario utilizzare processi di Extract Transform Load(ETL) per arricchiere il dato con ulteriori dati o metadati applicando modelli come la piramide DIKW (Data Information Knowledge Wisdom). Il processo ETL potrebbe dover essere “personalizzato” in base allo specifico dato applicando meccanismi di standardizzazione delle ingestion, estensioni attraverso specifici feed e miglioramenti della qualità del dato.
3. Machine Learning(ML) ed Artificial Intelligence(AI): spesso usati tout court come forniti dai provider, è necessario invece affinare nel tempo l’addestramento degli algoritmi ed attuare strategie di miglioramento dell’algoritmo stesso. Utilizzare analisi ed API online di intelligenza artificiale ti facilita il compito ma non ti garantisce il risultato, qualsiasi prodotto disponibile online è normalmente “general purpose”, vale a dire che è adatto a tutti ed a nessuno. Pertanto è necessario integrare tali tecnologie eccellenti con la tua specifica esigenza di business.

Eseguiti i passi su indicati puoi finalmente:

• far risparmiare una enorme quantità di tempo ai tuoi utenti;
• migliorare la Customer Experience(CX) delle tue soluzioni;
• ottimizzare i costi efficientando l’utilizzo delle risorse.

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Glue Labs ed i Motori di Ricerca

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