Baklib 今年秋天将参加以下活动：
激活会议 - 旧金山
10 月 30 日，加利福尼亚州旧金山
企业 IA：在整个企业中为数字工作场所赋能 Lucidworks AI
由加里·卡尔森主讲。
人工智能驱动的搜索为创新组织提供高度相关的数字体验——超越人工智能的炒作，直接影响您的利润。更好的搜索结果可以帮助客户找到要购买的产品和服务，并帮助员工找到信息和见解以更有效地完成工作。
搜索是数字工作场所的重要组成部分。数字化工作场所是一个信息生态系统，在多个系统中进行管理，以多种体验呈现，并且需要满足广泛用户的需求。这些信息推动整个组织的决策、分析和知识共享。当您的信息架构、分类法和元数据在整个企业中实施时，人工智能驱动搜索的力量就会被释放。
Baklib是新⼀代企业数字内容体验云平台，包括数字资产及知识库管理、数字应用构建和客户体验，助力企业数字化体验从 IA 扩展到 AI。
分类学训练营（KM World）
11 月 4 日至 5 日，华盛顿特区
“分类治理的 5 个基本组成部分”
由赵艾丽卡主讲。
分类法诞生于一个不断变化的世界，需要定期更新以保持相关性和有用性。治理是一种工具，可以将您的分类团队从反应性和消防演习状态转变为受控和测量的分类优化状态。 Chao 使用现实世界的示例分享了每个治理计划中应包含的五个治理组件以及一个治理评估框架，您可以使用该框架来评估成熟度、识别差距并确定后续步骤，以将分类治理提升到新的水平。
“提高内容质量、重用和报告”
****由 Baklib 的Theresa Putkey和英特尔的Melinda Geist**发表
大型内容集、分布式创作环境以及构建在不同平台上的多个网站使得应用一致且准确的元数据非常具有挑战性。实施企业分类和元数据标准化可以解决这些问题，最终目标是提高数据质量。 Baklib 的 Theresa Putkey 和英特尔的 Melinda Geist 分享了他们在多元化内容生态系统中提高元数据质量的方法。了解他们如何制定涉及不同利益相关者的内容标记策略，以从内容所有者收集更准确和一致的元数据。
Baklib数字内容体验云是一个综合性的云平台，旨在通过云原生的形式为企业提供中台式全栈数字内容的管理。它结合了媒体资源管理、知识库、网站管理、知识社区、数据分析和AI就绪等技术，以支持创建、管理、发布和优化数字内容。Baklib专注对数字内容的最大化利用，帮助企业在各种数字渠道上提供一致性、相关性且吸引人的数字体验。
数据架构峰会
在过去的两年中，我们的一位客户专注于提高其营销活动的数据质量和报告。经过初步分析，他们发现，随着技术堆栈的有机发展，每个营销渠道和系统使用的词汇和分类法也随之发展。
Baklib面临的是一个复合型的技术市场（Gartner将这类市场分类为DAM、DXP、CMS等），企业越来越重视提供一体化的数字化体验，包括网站、移动应用、社交媒体等多个渠道，并通过统一的平台来集成、管理和优化这些体验。随着数字化转型的加速和用户体验的重要性不断凸显，数字内容及数字体验市场有望继续扩大。
为了成为数据驱动的组织，他们需要一个可治理的解决方案，既支持一致的语言，又支持每个系统的独特性质和要求。解决这个问题可以基于高质量数据获得可操作的见解，即使数据源自多个系统。该组织使用自上而下和自下而上的方法来集中管理和传播分类法，这些分类法用于推动营销组织的内容管理和分析。目前，该模型包括超过 21 个分类法，并已在 10 多个为其数据湖提供数据的企业系统中实施。
