Ситуация

Информационное пространство и объем файлового хранилища компании (сейчас более 650 ТБ) постоянно увеличивалось, что приводило к увеличению временных затрат на исполнение бизнес-процессов, значительной частью которых является поиск релевантной информации.

Сотрудники Научно-Технического Центра тратили большое количество рабочего времени на поиск нужной информации. Отсутствие инструментов анализа и выявления релевантной информации приводило к росту числа принимаемых решений, основанных на недостоверной информации и в условиях недостаточного информирования сотрудников.

Решение

Разработанная система за счет внедрения когнитивного анализа данных, индекса максимального количества хранимой информации, введения функциональных онтологий осуществляет эффективный анализ и релевантную выдачу информации.

Инструменты, основанные на методах машинного обучения, позволяют повысить автоматизацию поисковых и аналитических задач сотрудников ГПН НТЦ, обеспечивают уровень информированности и позволяют более эффективно работать с большими объёмами информации.

Основные функциональные модули созданной системы

Модуль сбора и хранилища данных

• сбор неструктурированных массивов данных;
• индексация внутренних и внешних источников данных;
• систематизация, доступность и целостности исторических данных в коллекциях.

Модуль поисковой системы

• формирование релевантной поисковой выдачи для пользовательских запросов;
• анализ близости документов;
• обеспечение работы специализированных режимов поиска: расширенный поиск, поиск с учетом тезаурусов.

Модуль поискового портала

• рабочее место пользователей для работы с коллекцией документов, полученных в результате интеграции данных из внутренних и внешних источников;
• интерфейс поиска;
• инструменты управления поисковой выдачей (фильтры, расширение запроса семантически близкими понятиями);
• механизмы настройки параметров системы (администрирование).

Преимущества решения

Pешение поддерживает большинство современных форматов файлов

Не нагружает и не замедляет работу существующих корпоративных систем

В основе решения лежат Open Source технологии и библиотеки

В решении используются современные технологии анализа данных и обработки языка: дистрибутивная семантика, алгоритмы кластеризации данных и алгоритмы машинного обучения

Разработка является полностью российской

Результаты проекта

По экспертной оценке, сотрудники занимаются поиском информации и каких-либо документов по 30–50 минут в день. Мы сократили это время практически вдвое и надеемся еще улучшить результат. Время сотрудников высвобождается, и это дает компании существенный экономический эффект. Кроме того, благодаря точности и полноте результатов поисковой выдачи повысилась эффективность принятия решений.

И еще один важный итог. Мы провели эксперимент: две группы сотрудников получили задачу по определенному направлению и доступ к системе умного поиска для ее решения. При этом ни в одной из групп не было специалиста по данному направлению. И участники обеих групп решили задачу на таком уровне, который позволил применить их решение в компании. Оказалось, что система может выступать в роли эксперта в тех ситуациях, когда пользователь не знает точно, что ему делать. С помощью «умной системы» он может найти ответы на свои вопросы и решить задачи, с которыми не сталкивался прежде.

Евгений Кирьянов
руководитель проекта в Научно-техническом центре «Газпром нефти»

Уменьшение затрачиваемого сотрудниками времени на поиск решения задачи за счет внедрения централизованного инструмента поиска по различным источникам.

Сокращение затрат на анализ и проработку силами заказчика тематик и технологий, существующих в международной и российской практике.

Статьи о когнитивном поиске

Интеллектуальный поиск как инструмент развития научно-технического потенциала компаний нефтегазовой отрасли

Когнитивная система в «Газпром нефти»: эксперт для экспертов