오늘날 조직들은 성공을 위한 데이터의 중요성을 이해하고 있다. 그러나 그들이 생성하고 수집하는 데이터의 다양성과 양을 고려하면 데이터 포털에 집중돼 있어도 관련 데이터 자산을 찾는 것이 쉽지 않다.

기존의 키워드 기반 검색 엔진은 올바른 데이터 자산을 찾는 것을 어렵게 만들고 관련이 없거나 너무 많은 결과를 도출한다. 이는 특히 비전문가의 데이터 사용을 제한해 데이터 공유의 산업화와 가치 창출을 방해한다.

이에 데이터 포털 제공 업체인 오픈데이터소프트(Opendatasoft)가 벡터 모델을 기반으로 관련 데이터 자산을 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 해주는 AI 기반 시맨틱 검색 엔진을 출시했다.

오픈데이터소프트는 모두가 간단하고 원활하게 데이터를 공유, 검색, 재사용할 수 있는 데이터 포털 사용자 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 따라서 새로운 AI 기반 검색 엔진은 문자 그대로의 키워드 검색을 넘어 검색어의 의도와 문맥적 의미에 대한 깊은 이해를 바탕으로 결과를 제공한다.

또한 검색 엔진은 메타데이터에 있는 용어를 분석해 각 쿼리에 대한 관련 결과를 찾을 가능성을 높인다. 온라인 구매 사이트처럼 사용자가 입력하면 실시간으로 결과를 제안해 검색 속도를 더욱 가속화한다.

이를 통해 사용자는 더 관련성이 높은 결과를 제공하는 더 빠르고 효율적인 검색으로 인해 필요한 쿼리 수가 줄어들어 생산성이 향상된다. 또한 포털에서 사용할 수 있는 데이터의 양이나 이를 설명하는 데 사용되는 기술 용어에 관계없이 단순하게 콘텐츠 검색을 할 수 있다.

데이터 포털 관리자 입장에서는, 향상된 데이터 검색 기능과 더 직관적인 사용자 경험으로 인해 데이터 포털의 사용량이 증가하는 효과를 볼 수 있다. 데이터 생산자가 데이터 세트를 개선하기 위해 여러 동의어 키워드를 추가하는 데 시간을 소비하는 대신 메타데이터 내에서 데이터 세트를 자연스럽게 설명할 수 있으므로 더 쉽고 빠른 관리가 가능하다.