FAST Search & Transfer FAST ESP

1. FAST Search & TransferFAST ESP

2. Vision is transforming search into an IT infrastructure necessity and a key enabler for mission-critical applications

3. Corporate Overview FAST’s enterprise search solutions are changing entire industries and enabling governments to perform more effectively. Publicity listed on Oslo Stock Exchange since 2001 (ticker FAST) Rock-Solid Stability Founded in 1997, 50% CAGR Profitable, no debt, well-capitalized Skyward Momentum #1 in revenue growth Over 3600 installations 750 employees in 32 locations 150 alliance and OEM partners Exceeding Expectations 99% Customer Satisfaction Tromsø Stockholm Oslo Helsinki Copenhagen Toronto London Chicago Amsterdam Boston Paris Munich Salt Lake City Frankfurt Milan Seoul New York San Francisco Rome Tokyo Washington DC Dubai Dallas Atlanta Madrid Hong Kong Mexico City Singapore Rio de Janeiro Sao Paulo Sydney Melbourne FAST is one of the fastest growing software companies in the world

4. “Excellent Choice” “Magic Quadrant: The Leader” Recognition Gartner MQ for Information Access Technology August 2006 challengers leaders FAST 2006 FAST 2005 and 2004 FAST 2004 ability to execute FAST 2003 FAST 2002 niche players visionaries completeness of vision

5. Mission Critical Applications – Customers … and many more

6. Important Business Challenges 6 Source: TDWI Report second quarter 2007

7. Important Business Challenges Your Competitive Advantage Depends on How Well You Understand Your Complex Environment 7 Source: TDWI Report second quarter 2007

8. What Is Search – Really? Search is the common language betweena company and its customers/partners. Search fundamentally redefines how organizations access, interact with, and exploit information. 8

9. Search Greatest Value = User-centric View? Search connects my world. Search translates to my terms. Search understands what I need. Search finds what I want. 9

10. User-centric IT: The Paradigm Shift 6“I hope someone likes it...” 1 Who are my users? 5How to hard-wire services in portal? 2 What “tasks” do I serve? 4How to expose services? 3 Key user and business drivers? 3What type of relevant analysis? 4 How to build uniqueness? 2How do I store and manage content? 5 What are enabling content & services? 6 Content refinement advantages? 1What content do I have? New: Start with Your Users Old: Start with Content 10

11. Connecting to the User FrontOffice: Search IS the Portal Search Connects: Service Delivery Framework BackOffice: Adaptive Information Warehouse FAST Connects Users To Information, Products, and Communities. USERS FAST Platform & Solutions Information Products Communities XML 11

12. Search as the Organizing Principle Precise ... User Centric ... Orchestration User insight Business insight Monetization insight Viral Search connects my world Search translates into my terms Search understands what I need Search finds what I want Atomic content and services Secure & agnostic access On-the-fly channel transcription WebTop computing model UserBehavior Userdata Web Monetization Premium Public Social Recommend Services 12

13. Système d’information Video - Source Données XML Portails Internet - HTML Applications Bases de données Email DMS, CMS, Fichiers Flux RSS Offre FAST: un positionnement multi métier/marché Adaptive Information Warehouse Bases de connaissance Intranet et Extranet Pages Jaunes Commerce électronique Médias en ligne Solutions Mobile Recherchedans des sites Internet Solutions embarquées (IPTV) FAST Options FAST ESP™ NON STRUCTUREES SEMI-STRUCTUREES STRUCTUREES SEMI TEMPS REEL TEMPS REEL BATCH

14. Données & Contenu Information Personnalisation Décisions API - REQUETES API-CONTNU Local Videos News Services SoA Studio de déploiement Studio de paramétrage métier FAST ESP Architecture Analyse des requêtes RECHERCHE Traitement du contenu Q … . . . . . PIPELINE DES REQUETES PIPELINE DE TRAITEMENT CONTENU … D VIUES PIPELINE DES RESULTATS COLLECTIONS ALERT Analyse des réponses

15. Dépêches Pipeline de traitement de contenuRestructuration et normalisation du contenu en temps réel Conversion de format Correction d’orthographe Détection de la langue Lemmatisation Synonymes Geo-loc Entreprises Personnes Custom PLUG-IN TaxonomieClassification Speech2text Vectorisation Segmentation  index Personne Lieu Fin de la phrase Acronyme Définition= Organisation pour la Sécurité et la Coopération en Europe Date 2002-03-xx Fin de paragraphe

16. Rendre structuré ce qui ne l’est pas à la source Analyse structurelle & syntaxique d’un contenu Titre du journal Journal of Cancer Research Issue 5, 2003 -12 Investigations in E. coli Titre de l’article B. C. Abracadabra Department of Molecular Medicine University of Wisconsin S. Miheev Analytical Laboratory Russian Academy of Scieneces Moscow Auteurs Text Block Types Sous-titres Abstract In this study we investigate……… 1. Introduction Paragraphes 2. Materials and Methods Références bibliographiques 9. References Bibliographie [1] Abracadabra, B.C., Discovery of E. coli for Genetic Research, Conf. Canc. 1997, 231-245 [2] Tomason T., Latest Developments in Cancer Research, Int J Med, 1999, 23, 12-16 [3] Zoralek Q.W., Geneteics. A Personal View. Int. Conf. Gen., 1993, 3-12

17. Extraction d’entités <Catégorie>TECHNO</ Catégorie> Sharp vise le marché chinois de la téléphonie mobile 14.03.08 | 11h43 Par Aiko Hayashi TOKYO (Reuters) - Sharp veut profiter des Jeux olympiques pour imposer ses téléphones mobiles haut de gamme sur le marché chinois, une zone à forte croissance désertée par ses concurrents japonais. En s'installant en Chine, Sharp sera la seule entreprise japonaise à s'attaquer au le marché chinois après le retrait ce mois-ci de Kyocera Corp, découragé par la compétitivité des téléphones fabriqués par Nokia et Samsung Electronics Co Ltd. Selon Soichiro Monji, directeur stratégique à Daiwa SB Investment, le seul moyen de survivre pour les compagnies japonaises du secteur est soit de tenter de se développer sur les marchés étrangers, soit de se concentrer sur leur marché domestique. <Date>14.03.2008</ Date > <Auteur>Aiko Hayashi</ Auteur > <Entreprise>Sharp</Entreprise> <Entreprise> Nokia</Entreprise> <Entreprise>Samsung Electronics Co Ltd </Entreprise> <Entreprise>Daiwa SB Investment</Entreprise> FAST ESP permet de bâtir un modèle de navigation basé sur les entités directement extraites des contenus (navigation dynamique) quelque soit la source

18. 2 Navigation contextuelle pour les sociétés concernées 3 Requête & navigation contextuelles ”Quelles sociétés sont associées au produit iPod?” Afficher toutes les phrases où iPod est mentionné à côté d’une société 1 Quelle est la nature de la relation entre iPod et la société?

19. Découvrir l’informationProposer des réponses en non pas seulement des liens DES REFERENCES… …AUX REPONSES

20. Données & Contenu Information Personnalisation Décisions API - REQUETES API-CONTNU Local Videos News Services SoA Studio de déploiement Studio de paramétrage métier FAST ESP Architecture Analyse des requêtes RECHERCHE Traitement du contenu Q … . . . . . PIPELINE DES REQUETES PIPELINE DE TRAITEMENT CONTENU … D VIUES PIPELINE DES RESULTATS COLLECTIONS ALERT Analyse des réponses

21. Pertinence: un modèle ouvert Traitement de contenu Critères de pertinence Règles de pertinence • Détection automatique de la langue • Fréquence des mots recherchés • Lemmatisation (Normalisation • grammaticale) • Détection des phrases • Elimination des mots communs • Dictionnaires multilingues • Thésaurus, • Recherches de similarités entre documents • Détection des lieux géographiques • Génération automatique de mots clefs Primitives Attribués Corrélations • Intégrité & Fraîcheur • Autorité & Fréquence • Qualité & Distance… • …. • Complétude • (précision contenu vs requête) • Autorité • (liens) • Statistiques • (fréquence, proximité de mots) • Qualité • (url, titre, ..) • Fraîcheur • GéoLocalisation Avec FAST ESP, le client peut adapter le modèle de pertinence selon des critères pertinents dans le contexte métier

22. Ajuster la pertinence

23. Search Business Center

24. FAST ESP – Montée en charge • FAST Montée en charge : • Déploiements avec >4 Peta Octet • Recherche sur > 90 milliards de documents • Déploiements 1 à 1000+ serveurs • Déploiements 1000s requêtes par seconde • Déploiements >500 mises-à-jour par seconde • Crawling >400 documents par seconde & par serveur Performance d’un nœud • 10-50 Millions de documents • 50-800 requêtes par seconde • 20-80 ms temps de réponse • Indexation +50 documents par seconde sans impacter les performances de la recherche Document Freshness SCALING

25. FAST/MOSS integration (cont’d) Search Tuning and Statistics Webs Web Service Pre-built Web Parts, .Net Search API Forms Web Service SiteData Web Service Lists Web Service Active Directory SharePoint Web Service • Web Services Queries Tuning Documentswith Meta Data, Security Info, &References Users, Groups Search Results Statistics SharePoint 2007 Connector Security Access Module