AI search
Notre solution de data marketplaces favorise la découvrabilité et la réutilisation de vos données grâce à une expérience de recherche augmentée fondée sur l’intelligence artificielle (AI search).
Créez un [ parcours de recherche ] performant sur votre data product marketplace
Reproduisez l’expérience de recherche d’un site e-commerce
Intégrez dans vos pages ou dans votre menu un moteur de recherche en langage naturel qui va au-delà des simples correspondances de mots en comprenant le sens des requêtes, comme pour la recherche de produits sur un site e-commerce. Vos utilisateurs pourront ainsi trouver plus rapidement ce qu’ils cherchent sur votre data marketplace, même lors de requêtes imprécises ou effectuées dans une langue étrangère.
Facilitez la découvrabilité de vos données grâce aux suggestions de résultats en temps réel
Offrez aux utilisateurs la possibilité de choisir entre plusieurs suggestions de résultats en temps réel et classées par ordre de pertinence et d’accéder à un aperçu des actifs de données présents sur votre data product marketplace sans faire de recherche supplémentaire.
Recherche en langage naturel
Recherche contextualisée
Recherche multilingue
Ajout de filtres personnalisés
Recherche guidée avec suggestion
Recommandations d’actifs en temps réel
Améliorez la découvrabilité des données grâce à des [ recommandations personnalisées ]
La solution Huwise permet de proposer des actifs de données associés sur l’onglet ‘Informations’ de vos datasets, pour encourager la consommation et la découvrabilité d’actifs pertinents. Affichez jusqu’à 4 jeux de données similaires pour chaque actif de données et encouragez vos utilisateurs à naviguer sur votre data marketplace .
Le moteur de recherche fondé sur l’IA de Huwise facilite grandement l'accès et la découverte des données. Il suggère des données pertinentes même avec des mots-clés approximatifs, réduisant ainsi le risque de passer à côté des données recherchées. Il enrichit également l'expérience utilisateur en mettant en avant des données dignes d’intérêt mais non directement recherchées, créant ainsi un effet de sérendipité. Cette innovation a un impact positif sur la qualité de nos métadonnées : essentielles à son bon fonctionnement, elle nous encourage à redoubler de vigilance dans leur bonne complétion.
Favorisez la pertinence des résultats de recherche
Grâce à une recherche rapide et efficiente, les utilisateurs de votre data marketplace obtiennent des résultats de recherche pertinents avec des manipulations simples et surtout un nombre réduit de clics effectués. Cela leur évite de perdre du temps à localiser manuellement les données.
Fidélisez vos consommateurs data et favorisez l’adoption
La recherche est au cœur d’une expérience réussie sur une data marketplace. En facilitant la découverte d’actifs data sur votre data marketplace, quel que soit le volume d’actifs data, vous fluidifiez l’expérience de vos utilisateurs et réduisez leur temps consacré à rechercher les données, ce qui les fidélise et favorise une utilisation accrue de votre data marketplace.
Facilitez l’ajout d’actifs de données à votre data marketplace
Facilitez l’ajout d’actifs data à votre data marketplace pour les producteurs de données qui peuvent décrire les métadonnées simplement et sans avoir besoin de créer des listes de mots clés exhaustives.
Proposez des outils interactifs pour encourager [ l’exploration de données ]
Les utilisateurs de data marketplace peuvent s’appuyer sur l’Intelligence artificielle pour explorer les données dans la solution. En posant des questions à un assistant virtuel en langage naturel, ils reçoivent instantanément des réponses présentées sous divers formats de visualisation, comme des cartes, des chiffres ou des graphiques, et peuvent les télécharger en un seul clic pour les réutiliser facilement.
Questions fréquemment posées
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Les fonctionnalités supportées par l’IA dans la solution Huwise son le moteur de recherche sémantique, la recommandation de données similaires et la génération automatique de data visualisations.
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La recherche sémantique basée sur l’IA accélère la découverte de données en permettant au moteur de mieux comprendre les requêtes des utilisateurs, en tenant compte du sens, des mots-clés et des différentes langues. Cela permet à l’utilisateur de trouver rapidement des données pertinentes, même en cas d’erreur de saisie ou de termes imprécis, évitant ainsi de passer à côté de données utiles et disponibles.
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La solution Huwise supporte les modèles d’IA d’OpenAI et de Mistral AI, ce dernier offrant un hébergement en Europe pour répondre aux enjeux de souveraineté. Toutes les fonctionnalités basées sur l’IA sont compatibles avec ces deux modèles, permettant aux clients de choisir celui qui convient le mieux directement au sein de la plateforme. Huwise prévoit également dans sa roadmap l’intégration des modèles spécifiques de ses clients, afin de renforcer la pertinence de l’IA dans leurs data marketplaces.
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La recherche par mots-clés traditionnelle renvoie les résultats uniquement sur la base de correspondances exactes avec les mots saisis. Si un utilisateur tape un terme approximatif, un synonyme ou une requête dans une autre langue, il risque de ne rien trouver de pertinent.
La recherche sémantique, telle qu’implémentée par Huwise, va plus loin : elle comprend le sens et l’intention derrière la requête, au lieu de se limiter aux correspondances littérales.Même avec des termes incomplets, approximatifs, mal orthographiés ou en langue étrangère, le moteur renvoie des résultats pertinents.
Dans une data product marketplace fournie, cette approche améliore la découvrabilité des données et augmente les taux de consommation, réduisant le risque que les utilisateurs abandonnent, faute de trouver ce qu’ils cherchent.
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La recherche sémantique alimentée par IA a un effet indirect mais significatif sur la qualité des métadonnées.
Comme le moteur de recherche s’appuie sur les métadonnées pour afficher des résultats pertinents, les actifs de données mal documentés ou incomplets n’apparaissent pas dans les recherches. Cela incite donc les producteurs de données à améliorer la complétude, le sens métier et la précision de leurs métadonnées.
Ainsi, la qualité des métadonnées devient une motivation organique et utilisateur-driven, plutôt qu’un exercice de gouvernance imposé de façon top-down, favorisant un catalogue global plus fiable et cohérent.
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