“企业搜索”是指用于在企业内部搜索信息的软件。该技术能够识别特定内容，并对其进行索引、搜索，并向企业内的授权用户显示。
大众搜索：像谷歌、百度、必应这样的热门搜索引擎已经深深地融入了我们的日常生活，在我们大多数人的脑海中，它们已经成为了搜索的代名词，为普通用户使用。然而，尽管网络搜索和企业搜索大致相似，但它们的工作方式却截然不同，用途也各有不同。
企业搜索：企业搜索工具仅供员工使用。它们从组织存储的所有类型的数据中检索信息，包括数据库中的结构化数据，以及以内部知识库和网站媒体等文档形式存在的非结构化数据。
IT行业分析师认为，企业搜索正在发展成为一种新兴事物。例如，Gartner在2017年创建了一个名为“洞察引擎”的全新企业搜索类别。这些解决方案通过提取、组织和分析数据，帮助企业以交互方式甚至主动方式整合信息。另一家知名分析公司Forrester将这一新类别定义为“认知搜索”。
企业搜索如何运作？
内容是企业搜索的原材料
需要分析、构建和分类的数据越来越多
随着组织的发展，数据在企业内部变得越来越普遍。产品信息、流程信息、营销内容等等可能会激增。各个团队创建的内容最终会在整个企业内传播。
数据多样性
大型组织内部的信息往往高度多样化且碎片化。这些信息通常托管在各种各样的存储库和企业应用程序中。这些存储库和应用程序包括内容管理系统 (CMS)、企业资源规划解决方案 (ERP)、客户关系管理 (CRM)、关系数据库管理系统 (RDBMS)、文件系统、档案库、数据湖、电子邮件系统、网站、内联网和社交网络，以及私有云和公有云平台。
数据来源多种多样，结构化数据和非结构化数据保存在不同的“容器”中。
企业搜索如何索引、分类和排名数据
搜索引擎流程
企业搜索过程分为三个主要阶段：
探索——在此，企业搜索引擎软件抓取所有数据源，收集来自整个组织及其内部和外部数据源的信息。
索引——数据恢复后，企业搜索平台通过跟踪数据内部的关系来分析和丰富数据，然后存储结果，以便于准确、快速地检索信息。
搜索——在前端，员工可以使用母语请求信息。然后，企业搜索平台会提供与查询最相关的答案（以内容和内容片段的形式）。查询响应还会考虑员工的工作背景。不同的人可能会得到与其工作和搜索历史相关的不同答案。
自然语言处理 (NLP)和机器学习等技术 通常用于确定查询的相关答案。
自然语言处理（NLP）
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI)的一个分支 ，它涉及人与计算机之间以自然、类似人类语言的形式进行的交互。它的最终目标是使计算机能够阅读、解读和理解人类语言，从而以一种对当前流程有价值的方式理解人类语言。
机器学习
机器学习运用人工智能，使系统能够自动学习并从经验中改进，无需明确编程。它专注于创建能够访问数据并将其用于学习目的的计算机软件。
用户体验设计
用户体验 (UX) 设计旨在打造能够为最终用户提供相关且有意义的体验的产品。它涵盖了获取和集成产品所需的整个流程的设计，涵盖品牌、设计、功能和可用性。
为什么企业搜索对于大公司来说具有战略意义？
无法访问的内容毫无价值
企业搜索够访问从企业内部提取的数据，以及文档管理系统、数据库、纸张等外部数据源。
时间就是金钱：企业搜索如何提高生产力
研究揭示了员工花时间寻找知识的成本：
“知识工作者每天花费大约 2.5 小时（约占工作日的 30%）来搜索信息。” – IDC
“研究发现，英国和美国的员工在超过三分之一的搜索中，平均要花费长达 25 分钟来查找一份文件。” – SearchYourCloud
“平均而言，数字工作者每周大约有 28% 的时间用于搜索电子邮件，近 20% 的时间用于查找内部信息或寻找能够帮助完成特定任务的同事。”—— 麦肯锡公司
企业搜索软件减少了员工查找必要信息所需的时间。因此，它为更多高价值任务腾出了工作时间。鉴于当前精益、数字化、敏捷的组织强调团队的最佳绩效，这一改进尤为重要。
企业搜索、洞察引擎或认知搜索
认知搜索是新一代信息收集技术，它利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习等人工智能 (AI) 功能，从多个来源提取、分析和查询数字数据内容。用户能够获得与其意图更相关的结果。认知搜索解决方案对于提供最有价值的客户和员工体验至关重要。
将企业搜索应用于多种用例
企业搜索引擎可以在许多不同的用例中发挥作用，以提高生产力：
数字化工作场所——作为整体数字化工作场所体验的一部分，使用企业搜索使团队能够提高工作效率并有效协作。
客户服务——使客户服务代表能够快速轻松地找到提供优质客户服务所需的信息。
知识管理——应用企业搜索来促进企业知识管理流程。
联系专家——让员工搜索专家并根据专业知识和知识筛选结果。
人才搜索——从潜在候选人数据库中匹配候选人与职位描述。
内联网搜索——帮助内联网用户从共享驱动器和数据库中找到他们需要的信息。
洞察引擎——利用人工智能检测人、内容和数据之间的关系以及用户兴趣与当前和过去搜索查询之间的联系。
选择企业搜索软件的主要标准是什么？
连接器
企业搜索引擎需要多少个 数据连接器 来连接需要索引的数据源？最佳做法是，除了当前计划索引的数据源之外，还要包含未来可能被索引的数据源。但是，如果公司计划在一年左右的时间内停用某个数据源，则可能需要将其从连接和索引流程中排除。如果数据要迁移到新的数据源，则尤其如此。
隐私和安全
数据安全 和隐私在企业搜索过程中至关重要。企业搜索平台必须配置符合企业安全策略、SOC2以及GDPR等法规。必须努力确保数据的完整性和机密性。关键业务资产必须得到保护。
以下企业搜索平台特性和功能有助于确保只有具有正确权限的用户才能访问信息和文档：
遵守国际和行业特定的合规标准
使用索引管道中的内置加密保护内容免受恶意行为者的攻击
定制有关 IP 限制和加密的流程
与单点登录 (SSO) 提供商同步
按用户控制访问并对索引内容使用安全过滤器
在云、本地数据中心、内联网和运营中使用多层安全性
智能搜索或预测性人工智能
预测性人工智能被视为企业搜索引擎的未来。企业搜索工具中嵌入的自学习算法，可以通过学习用户并根据他们的使用模式改进搜索结果来实现创新。此外，通过使用旨在使搜索工具针对特定受众以最佳方式运行的自定义 API，可以提供经过微调并随着时间的推移不断改进的结果。
提高生产力的数字化工作场所解决方案
数据爆炸式增长，员工为了寻找所需信息而浪费了大量时间，这还会带来其他影响。如果没有可靠的方法来搜索并理解所有现有的结构化和非结构化数据，洞察力就会经常被忽略，数据的价值也会随之丧失。
员工经常需要向同事寻求帮助才能找到所需信息，这不仅浪费了额外的时间和资源，还拖慢了进度。最终，原本旨在促进更具创造性、更非例行性工作的数字化工作场所，却适得其反。
企业搜索解决方案可以解决这场信息危机。它可以搜索和检索数据，不受格式、类型、语言和位置的限制。更重要的是，它可以利用人工智能理解每条信息的上下文，并将其与搜索意图进行匹配。输入的数据越多，它学习得就越多，从而为每次查询提供更准确的结果。
对于最终用户来说，这是一种简单熟悉的体验，能够带来强大的效果。对于企业而言，它是数字化转型的关键基石。
案例解析
Sibionics 公司通过 Baklib 构建了其用于内容使用的内容中台平台，将公司多部门多模态的数据都存放在了 Baklib 工作台中台。同时，通过Baklib的“应用库”构建多个应用站点，有权限的向内部员工开放使用，从而让员工能够在一个地方搜索到企业所有相关知识，提升了工作效率。
成果
员工在 Baklib 一个平台搜索相关信息，减少了微信群、一对一的资料传递，减少了打扰同事的次数。每天节省 30 分钟以上的搜寻信息的时间，每年节省 180 多个小时。
没有搜索到的信息，会通过搜索关键词和反馈表单提交到后台，后台管理者能及时补充相关资料，如此循环。
Baklib 平台同时支撑公司2000+名全职员工在线知识协同， 工作效率提升 15%，每年为公司节约成本 > 300 万。
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