Elastic Enterprise Search

Mit Kibana, dem in Elastic integrierten Analytics- und Visualisierungsmodul, können Sie sämtliche Suchdaten in Dashboards nutzen und teilen. Auf diese Weise kann Ihr Team die Leistung überwachen, Probleme zielgenau ermitteln, Muster nachverfolgen, Trends identifizieren und das Sucherlebnis optimieren.

Nutzen Sie die neuesten Fortschritte im Bereich Machine Learning, wie etwa Vektorsuche, Textklassifizierung, Datenanmerkungen, PyTorch und Hugging Face, um Modelle für Ihre Datenbestände zu trainieren. Und bereits bestehende NLP-Modelle lassen sich zur Erleichterung des Einstiegs mühelos in Elasticsearch integrieren.

Nutzen Sie vorab erstellte Connectors für beliebte SaaS-Anwendungen, einen nativen Web-Crawler, JSON-Dateiuploads oder unsere erweiterbaren APIs, um Ihre restlichen Daten unabhängig von deren Struktur oder Speicherort zu ingestieren. Außerdem erhalten Sie vorab konfigurierte Features für Daten, die sich bereits in Elasticsearch befinden.

Optimieren Sie kontextbezogene Relevanz und Personalisierung in Echtzeit mit Feinabstimmung, Gewichtungen, Boosts und automatischen Heraufstufungen von Suchergebnissen auf Basis von Machine Learning. Das transparente Human-in-the-loop-Design ergänzt die automatisierte Funktionen um menschliche Intuition und den entsprechenden fachlichen Kontext.

Mit mehr als 50 Regionen (Tendenz steigend) in AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud können Sie jederzeit den passenden Ort für Ihre Daten auswählen. Wählen Sie eine passende lokale, Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebung für Ihre Anforderungen aus, ohne Kompromisse im Hinblick auf Funktionsumfang oder Leistung einzugehen.

Entwickeln Sie im Handumdrehen benutzerdefinierte oder eingebettete Sucherlebnisse mit vorab erstellten, offenen Codekomponenten. Mit einer sofort einsatzbereiten Suchleiste, automatischen Vorschlägen, Filtern, Facettierung und NLP können Sie Ihren Nutzer:innen das moderne und benutzungsfreundliche Sucherlebnis bieten, das sie heute erwarten.