С прискорбием вам сообщаю, что вчера от "Yandex Data Factory" пришло письмо следующего содержания:
Даже грустно стало от этой новости. Ведь по сути, сервис "Экстракт" мог стать первой ступенькой эволюции принципиально новых систем управления информационными потоками.
Мы с вами, уважаемые коллеги, не проявили активность, не стали заваливать письмами с предложениями и идеями удовлетворения наших профессиональных потребностей. Кто-то ждал тестовой версии, а кто-то думал, что Яндоксу не до нас – простых смертных автоматизаторов светлого будущего, и запуганные брендами крупных клиентов "Yandex Data Factory": ММК, Билайн, Intel и т.п., мы с вами погубили зародыш "Экстракт" своим безучастием.
Максимальный охват – Сервис ищет по десяткам миллиардов страниц из поискового индекса Яндекса и обеспечивает очень высокую полноту результатов. Это важно, когда вам нужно найти не просто один релевантный ответ, а все доступные в сети материалы по узкой теме.
Поиск по образцу – Вам не нужно перебирать множество ключевых слов и описывать детальные требования к поиску. Просто покажите сервису примеры или отметьте подходящие результаты — и он обучится сам.
Регулярный мониторинг – Вы автоматически узнаете о появлении в интернете новых релевантных документов и страниц — именно тех, которые нужны вам.
Автоматический анализ текстов – Аналитические модели могут автоматически извлекать необходимые факты, классифицировать источники по типам, создавать кластеры похожих страниц и документов.
Мониторинг информации о множестве объектов – Индивидуальные решения позволяют отслеживать сходную информацию сразу по сотням или тысячам объектов из заданного списка.
Вот таким умным был этот малыш, который видимо обиделся на недостаток внимания с нашей стороны и решил пока не рождаться.
Время – это самый ценный ресурс человека, его нельзя накопить, восстановить или заработать, время можно только сэкономить. Количество затраченного времени на достижение какого-либо результат, определяет эффективность метода достижения этого результата. Чем больше, вы тратите времени на производство – тем ниже ваша производительность.
"YDF Экстракт" – это система автоматизации, то есть система, заменяющая человека в выполнении рутинных действий для достижения конкретного результата.
Объём информации стремительно растёт, справляться с этим лавинообразным потоком становится всё труднее. А людям свойственно обходить трудности, часто в ущерб качеству. Допустим, вы внедряете у себя на производстве кибер-физическую систему управления и разрабатываете схему датчиков для обратной связи от производственных операций в реальном времени. У вас могут быть сотни вероятных схем с тысячами вариантами датчиков сотен производителей и десятками тысяч констант и переменных. Вы конечно не будете рассматривать все варианты, вы набросаете в лучшем случае 2-3 варианта. И не факт, что ваши варианты схем будут являться оптимальными по отношению к другим возможным. Но если вы разработаете алгоритм сравнения переменных объекта поиска, то вы сможете получить автоматический фильтр не имея структурированных данных. В этом случае вы можете обработать огромное количество информации и получить детерминированные кластеры объектов поиска. Вам останется только разослать запросы коммерческих предложений, которые (по моим предположениям), формировались бы автоматически и рассылались бы по электронным адресам, привязанным к сайтам, где обнаружен объект поиска.
Конечно, многих вышеизложенное в параграфе «Что такое "YDF Экстракт"?», человеку без широких знаний в области организации производства, может показаться чем-то ненужным. Какие-то там правила поиска ещё придумывать надо, мозг морщить лишний раз, когда можно просто погуглить и купить первое, что на глаза попалось.
Но проблема в том, что бесплатный интернет-поиск далёк от идеала и так будет всегда, так как сколько не придумывай хитрых алгоритмов, всё ровно в сети будет много мусора, который будут создавать те, кто пытаются манипулировать выдачей результатов с целью наживы. Да и не заинтересованы Яндекс и Google делать "идеальные" поисковые машины для бесплатного использования, так как они негативно повлияют на их основные источники доходов – контекстная реклама в интернете. Продвинутые поисковые машины будущего, будут предлагается за абонентскую плату на условиях SaaS. А любителей халявы, так и будут кормить информационным мусором и рекламой, манипулируя их потребительским поведением.
И так, у "YDF Экстракт" были предварительно заявленные базовые функции, которыми к сожалению, так и не удалось насладится.
Да, не то о чём мечтаем и за что готовы с радостью расставаться с кровно заработанными. Но это только начало, давайте подумаем, каким может стать взрослый "YDF Экстракт" и что он мог бы научится делать? Не будем уходить в область фантастики, а просто попробуем мысленно объединить технологии которые уже существуют для решения ежедневных задач работы с информацией.
1 – В WWW существует огромное количество информационно-поисковых систем поставщиков элементов автоматизации: датчики, ПЛК, мехатроника, программное обеспечение и т.д. У каждого элемента множество параметров, по которым мы и выбираем. Эти системы принято называть базами данных, что по сути не верно, так как информационно-поисковых системы слабоструктурированные с редко изменяемой информацией и не стандартизированы, что и отличает эти системы от баз данных.
Существует множество аналогов и альтернативных решений элементов автоматизации, сделать наилучший выбор без значительных затрат времени уже невозможно. Постоянно появляются новые решения, которые надо фиксировать и изучать, на что тоже требуется много времени.
Учитывая постоянно возрастающую потребность в инструментах для быстрой и качественной работы с информацией, последнее десятилетие появляются различные интернет-платформы в виде структурированных каталогов, общедоступные базы данных с более высоким уровнем структурирования чем у информационно-поисковых систем. Но стандартизация и интероперабельность баз данных поставщиков оставляет желать лучшего. Информация об элементах структурирована по-разному и представлена в разных форматах, даже при помощи интернет-каталогов типа: TracePartsOnline, 3dx-us, EPLAN Data Portal и т.д., составить кластер аналогов и альтернативных элементов, достаточно времяёмкая задача и там представлены не все поставщики.
Надеется на то, что когда-нибудь все начнут пользоваться одним стандартом структурирования данных не приходится, поэтому нужен альтернативный метод создания кластеров и фильтров по параметрам. Для чего нужен адаптивно-когнитивный поиск с широкими возможностями настройки под индивидуальные потребности. Система поиска должна быть основана на технологиях машинного обучения, должна понимать синонимы на всех основных языках. Классифицировать информацию по релевантным признакам и структурировать все данные в один формат представления информации, для сравнения параметров.
2 – Поиск по корпоративным базам данных через WWW с разграничением прав доступа к информации.
Глобализация бизнеса всё чаще требует возможность удалённого доступа к базам данных через интернет. Базы данных в узком смысле - это хранилища структурированной, изменяемой информации, причем информация в базе данных должна всегда находиться в согласованном состоянии.
Если вы производите сложный информационный продукт в составе которого детали десятков или сотен поставщиков, вам потребуется доступ к информации. Информация по запросу – это потеря времени, постоянно натыкаешься на проблемы человеческого фактора и от этого страдает как бизнес поставщика, так и бизнес производителя (потребителя). Решение проблемы многие видят во внедрении PLM, когда клиент получает доступ к ограниченной части базы данных поставщика и может получать нужную информацию, а также отслеживать все изменения. Этот вариант работает тогда, когда у вас 3 поставщика, но когда их сотня и все структуры разные, трудоёмкость работы с информацией снова возрастает, а качество падает.
Так, например, был случай, когда руководитель проекта не уследила за изменениями диаметра шпилек редукторов о котором ей просигналил производитель в PLM-системе. Мало того, что нам пришлось переделывать наши детали, так это ещё и привело к вынужденному простою производства, финансовые потери перевалили за 150 000 евро из-за казалось бы мелочи и обычной невнимательности. Учитывая размер ущерба и потенциальные риски, было принято решение ввести должность контролёра, которая копировала все изменения и вносили их в нашу PDM, так как сумма затрат на интеграцию нашей АСУП с АСУП всех поставщиков была астрономической.
Развитие "YDF Экстракт", вероятно могло бы решить эту проблему, если бы разработчики предложили поиск по базам данных контрагентов, где "YDF Экстракт", проиндексировав документы структурировал бы их по релевантности и отслеживал их изменения в реальном времени, подсказывая пользователю на что следует обратить внимание, где произошли изменения и какого характера.
3 – Поиск по CAD 3D моделям, по образцу или параметрам вводимых пользователем данных.
Можно придумать ещё много полезных функций для "YDF Экстракт", но если даже будет реализовано только вышеизложенное и в ближайшие 3 года и "YDF Экстракт" появится с этим набором функций, то я сделаю себе татуировку на плече «Yandex» и это будет моя первая татуировка – вот на что я готов ради повышения эффективности работы с информацией )))
Вы получили это письмо, потому что подали заявку на участие в тестировании сервиса Экстракт. Мы рассмотрели все заявки и поняли, что людей интересует прежде всего мониторинг СМИ, а для этого уже есть специализированный сервис – Яндекс.Медиана. Поэтому мы решили пока отказаться от развития и тестирования Экстракта.
Мы с вами, уважаемые коллеги, не проявили активность, не стали заваливать письмами с предложениями и идеями удовлетворения наших профессиональных потребностей. Кто-то ждал тестовой версии, а кто-то думал, что Яндоксу не до нас – простых смертных автоматизаторов светлого будущего, и запуганные брендами крупных клиентов "Yandex Data Factory": ММК, Билайн, Intel и т.п., мы с вами погубили зародыш "Экстракт" своим безучастием.
- Что такое "YDF Экстракт"?
- Зачем нужен "YDF Экстракт", если и без него можно найти нужную информацию?
- Футуристический взгляд на "YDF Экстракт".
- На что я готов ради взрослого "YDF Экстракт"?
YDF Экстракт – Это интернет-поиск, который учится на примерах и автоматически отслеживает важную для вашего бизнеса информацию.
Максимальный охват – Сервис ищет по десяткам миллиардов страниц из поискового индекса Яндекса и обеспечивает очень высокую полноту результатов. Это важно, когда вам нужно найти не просто один релевантный ответ, а все доступные в сети материалы по узкой теме.
Поиск по образцу – Вам не нужно перебирать множество ключевых слов и описывать детальные требования к поиску. Просто покажите сервису примеры или отметьте подходящие результаты — и он обучится сам.
Регулярный мониторинг – Вы автоматически узнаете о появлении в интернете новых релевантных документов и страниц — именно тех, которые нужны вам.
Автоматический анализ текстов – Аналитические модели могут автоматически извлекать необходимые факты, классифицировать источники по типам, создавать кластеры похожих страниц и документов.
Мониторинг информации о множестве объектов – Индивидуальные решения позволяют отслеживать сходную информацию сразу по сотням или тысячам объектов из заданного списка.
Вот таким умным был этот малыш, который видимо обиделся на недостаток внимания с нашей стороны и решил пока не рождаться.
Зачем нужен "YDF Экстракт", если и без него можно найти нужную информацию?
Время – это самый ценный ресурс человека, его нельзя накопить, восстановить или заработать, время можно только сэкономить. Количество затраченного времени на достижение какого-либо результат, определяет эффективность метода достижения этого результата. Чем больше, вы тратите времени на производство – тем ниже ваша производительность.
"YDF Экстракт" – это система автоматизации, то есть система, заменяющая человека в выполнении рутинных действий для достижения конкретного результата.
Объём информации стремительно растёт, справляться с этим лавинообразным потоком становится всё труднее. А людям свойственно обходить трудности, часто в ущерб качеству. Допустим, вы внедряете у себя на производстве кибер-физическую систему управления и разрабатываете схему датчиков для обратной связи от производственных операций в реальном времени. У вас могут быть сотни вероятных схем с тысячами вариантами датчиков сотен производителей и десятками тысяч констант и переменных. Вы конечно не будете рассматривать все варианты, вы набросаете в лучшем случае 2-3 варианта. И не факт, что ваши варианты схем будут являться оптимальными по отношению к другим возможным. Но если вы разработаете алгоритм сравнения переменных объекта поиска, то вы сможете получить автоматический фильтр не имея структурированных данных. В этом случае вы можете обработать огромное количество информации и получить детерминированные кластеры объектов поиска. Вам останется только разослать запросы коммерческих предложений, которые (по моим предположениям), формировались бы автоматически и рассылались бы по электронным адресам, привязанным к сайтам, где обнаружен объект поиска.
Футуристический взгляд на "YDF Экстракт"
Конечно, многих вышеизложенное в параграфе «Что такое "YDF Экстракт"?», человеку без широких знаний в области организации производства, может показаться чем-то ненужным. Какие-то там правила поиска ещё придумывать надо, мозг морщить лишний раз, когда можно просто погуглить и купить первое, что на глаза попалось.
Но проблема в том, что бесплатный интернет-поиск далёк от идеала и так будет всегда, так как сколько не придумывай хитрых алгоритмов, всё ровно в сети будет много мусора, который будут создавать те, кто пытаются манипулировать выдачей результатов с целью наживы. Да и не заинтересованы Яндекс и Google делать "идеальные" поисковые машины для бесплатного использования, так как они негативно повлияют на их основные источники доходов – контекстная реклама в интернете. Продвинутые поисковые машины будущего, будут предлагается за абонентскую плату на условиях SaaS. А любителей халявы, так и будут кормить информационным мусором и рекламой, манипулируя их потребительским поведением.
И так, у "YDF Экстракт" были предварительно заявленные базовые функции, которыми к сожалению, так и не удалось насладится.
Да, не то о чём мечтаем и за что готовы с радостью расставаться с кровно заработанными. Но это только начало, давайте подумаем, каким может стать взрослый "YDF Экстракт" и что он мог бы научится делать? Не будем уходить в область фантастики, а просто попробуем мысленно объединить технологии которые уже существуют для решения ежедневных задач работы с информацией.
1 – В WWW существует огромное количество информационно-поисковых систем поставщиков элементов автоматизации: датчики, ПЛК, мехатроника, программное обеспечение и т.д. У каждого элемента множество параметров, по которым мы и выбираем. Эти системы принято называть базами данных, что по сути не верно, так как информационно-поисковых системы слабоструктурированные с редко изменяемой информацией и не стандартизированы, что и отличает эти системы от баз данных.
Существует множество аналогов и альтернативных решений элементов автоматизации, сделать наилучший выбор без значительных затрат времени уже невозможно. Постоянно появляются новые решения, которые надо фиксировать и изучать, на что тоже требуется много времени.
Учитывая постоянно возрастающую потребность в инструментах для быстрой и качественной работы с информацией, последнее десятилетие появляются различные интернет-платформы в виде структурированных каталогов, общедоступные базы данных с более высоким уровнем структурирования чем у информационно-поисковых систем. Но стандартизация и интероперабельность баз данных поставщиков оставляет желать лучшего. Информация об элементах структурирована по-разному и представлена в разных форматах, даже при помощи интернет-каталогов типа: TracePartsOnline, 3dx-us, EPLAN Data Portal и т.д., составить кластер аналогов и альтернативных элементов, достаточно времяёмкая задача и там представлены не все поставщики.
Надеется на то, что когда-нибудь все начнут пользоваться одним стандартом структурирования данных не приходится, поэтому нужен альтернативный метод создания кластеров и фильтров по параметрам. Для чего нужен адаптивно-когнитивный поиск с широкими возможностями настройки под индивидуальные потребности. Система поиска должна быть основана на технологиях машинного обучения, должна понимать синонимы на всех основных языках. Классифицировать информацию по релевантным признакам и структурировать все данные в один формат представления информации, для сравнения параметров.
2 – Поиск по корпоративным базам данных через WWW с разграничением прав доступа к информации.
Глобализация бизнеса всё чаще требует возможность удалённого доступа к базам данных через интернет. Базы данных в узком смысле - это хранилища структурированной, изменяемой информации, причем информация в базе данных должна всегда находиться в согласованном состоянии.
Если вы производите сложный информационный продукт в составе которого детали десятков или сотен поставщиков, вам потребуется доступ к информации. Информация по запросу – это потеря времени, постоянно натыкаешься на проблемы человеческого фактора и от этого страдает как бизнес поставщика, так и бизнес производителя (потребителя). Решение проблемы многие видят во внедрении PLM, когда клиент получает доступ к ограниченной части базы данных поставщика и может получать нужную информацию, а также отслеживать все изменения. Этот вариант работает тогда, когда у вас 3 поставщика, но когда их сотня и все структуры разные, трудоёмкость работы с информацией снова возрастает, а качество падает.
Так, например, был случай, когда руководитель проекта не уследила за изменениями диаметра шпилек редукторов о котором ей просигналил производитель в PLM-системе. Мало того, что нам пришлось переделывать наши детали, так это ещё и привело к вынужденному простою производства, финансовые потери перевалили за 150 000 евро из-за казалось бы мелочи и обычной невнимательности. Учитывая размер ущерба и потенциальные риски, было принято решение ввести должность контролёра, которая копировала все изменения и вносили их в нашу PDM, так как сумма затрат на интеграцию нашей АСУП с АСУП всех поставщиков была астрономической.
Развитие "YDF Экстракт", вероятно могло бы решить эту проблему, если бы разработчики предложили поиск по базам данных контрагентов, где "YDF Экстракт", проиндексировав документы структурировал бы их по релевантности и отслеживал их изменения в реальном времени, подсказывая пользователю на что следует обратить внимание, где произошли изменения и какого характера.
3 – Поиск по CAD 3D моделям, по образцу или параметрам вводимых пользователем данных.
Можно придумать ещё много полезных функций для "YDF Экстракт", но если даже будет реализовано только вышеизложенное и в ближайшие 3 года и "YDF Экстракт" появится с этим набором функций, то я сделаю себе татуировку на плече «Yandex» и это будет моя первая татуировка – вот на что я готов ради повышения эффективности работы с информацией )))
Комментариев нет:
Отправить комментарий