Elsevier

Elsevier est l'un des principaux éditeurs et fournisseurs d'informations pour les organismes médicaux, universitaires et du secteur de la santé. Elsevier se félicite de fournir aux clients les informations dont ils ont besoin pour conduire leurs recherches, mener des expériences, aider les patients et atteindre leurs objectifs stratégiques.

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Le défi

Malgré les investissements importants d'Elsevier en matière de technologie de recherche, les utilisateurs trouvaient que l'extraction des informations de leur choix parmi cette montagne de données prenait de plus en plus de temps. Elsevier devait faire face à quatre défis de taille :

Répertoire centralisé inexistant. Chaque contenu figurait dans une base de données distincte (sous forme de base de données relationnelle ou propriétaire) et chaque base de données correspondait à plusieurs applications.

Grande variété des formats de fichiers. La standardisation des contenus prenait un temps considérable. Un même projet applicatif impliquait à lui seul 35 formats de documents.

Coûts élevés. La conception de nouvelles fonctionnalités était chère et prenait beaucoup de temps. La logique complexe nécessaire à la déconstruction d'un document et à l'analyse des relations entre les documents devait être conçue application par application.

Quantité massive de contenus. La taille du répertoire de contenu final était supérieure à 5 téraoctets de données. Le répertoire contenait : plus de cinq millions d'articles de journaux avec texte intégral issus de 1 800  journaux ; plus de 60 millions de citations et d'extraits (séparés des articles) ; 20 000 livres publiés ; 9 000 livres non publiés, ainsi que des milliers de brochures d'informations.

Connaissant le potentiel des éléments de recherche étiquetés, Elsevier a gardé le rythme de l'évolution des technologies de signature descriptive en investissant en faveur du langage XML. Courant 2004, Elsevier a réorganisé ses produits afin de coller avec les architectures de service Web, en créant un répertoire XML offrant de nouvelles capacités pour leur équipe informatique et des fonctionnalités plus puissantes pour les utilisateurs. Toutefois, le manque de souplesse des bases de données relationnelles cantonnaient l'entreprise à des cycles de développement long et onéreux, et à des performances moins élevées.


La solution

« Nous avons proposé à Elsevier de leur montrer comment tirer parti de leur investissement dans le langage XML et atteindre leur objectif grâce à MarkLogic Server  », rappelle le cofondateur de MarkLogic et directeur de la technologie, Paul Pedersen. « Notre promesse était simple. Confiez-nous n'importe quelle quantité de données, directement depuis vos archives. Nous vous proposerons en retour une toute nouvelle application en fonction de ce contenu. » L'application MarkLogic proposée au bout de seulement quelques jours s'est avérée plus flexible que n'importe quelle autre plateforme en ligne alors utilisée par Elsevier. Ce résultat est d'autant plus remarquable si l'on tient compte du fait que les 0,5 téraoctets de données chargées sur MarkLogic Server comprenaient plus de 35 formats différents. Impressionné, le groupe Elsevier a engagé MarkLogic et a utilisé MarkLogic Server pour consolider toutes ses archives, concevoir rapidement de nouvelles applications et créer des services à valeur ajoutée à partir de son répertoire.

Avec MarkLogic, Elsevier a non seulement augmenté la vitesse de livraison de nouveaux produits plus concurrentiels, mais a également permis aux utilisateurs de recevoir exactement les données dont ils avaient besoin pour effectuer leurs tâches 5 à 9 fois plus vite qu'auparavant. Elsevier n'a plus besoin de standardiser ses contenus pour les transformer en répertoire. L'entreprise peut désormais concevoir directement la variabilité inhérente des différents types de contenu, divisant ainsi le temps de réponse par trois. Pour les utilisateurs, l'avantage de l'outil est principalement son impressionnante granularité : « Lorsqu'un utilisateur a une interrogation, nous voulons réduire le nombre de résultats de recherche de 10 documents potentiels à deux sections ou paragraphes précis, afin de proposer le contenu répondant le mieux aux besoins de l'utilisateur. »

Le fait de définir l'utilisation précise des contenus et de les préparer pour la base de données occupe la majorité de notre temps lors d'un projet. Grâce à MarkLogic, ce temps a été divisé par deux.

David Marques, directeur de la technologie, Elsevier

Conclusion

Grâce à une nouvelle génération de solutions permettant aux professionnels de trouver les informations dont ils ont besoin au moment le plus opportun, MarkLogic a permis à Elsevier d'accélérer de manière significative le déploiement de ses produits et services, tout en réduisant fortement le temps de chargement et de conception des contenus (et de bénéficier par là-même de cycles de recherche et de diagnostics cliniques encore plus rapides).

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