Was ist Enterprise Search?

Enterprise-Search-Software, auch „Corporate-Search-Software“ genannt, ist eine Lösung zum Finden von Daten und Informationen in einer Unternehmensorganisation. Die Inhalte können dabei sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. Beispiele für solche Inhalte sind Produktbilder oder interne Geschäftsdatenmetriken. Enterprise-Search-Software kommt in Suchanwendungen, z. B. Web-, E‑Commerce-, Knowledge-Base- und Kundenservice-Anwendungen, zum Einsatz.

Sie gestattet es Nutzer:innen, Inhalte auf Ihrer Website schneller zu finden, was der Produktivität und Effizienz zugutekommt. Enterprise-Search-Funktionen können sowohl für externe Nutzer:innen als auch für interne Zwecke bereitgestellt werden. Ein Beispiel für einen externen Einsatz wäre eine Suchleiste, die es Nutzer:innen erlaubt, die Inhalte Ihrer Website schnell zu durchsuchen. Im internen Einsatz kann Enterprise Search Ihrem Team helfen, auf Geschäftsinformationen, Dokumente und alle Details Ihres Technologie-Stacks, Ihrer Daten und Ihrer Logs zuzugreifen.

Damit Sie Enterprise Search nutzen können, müssen Sie zulassen, dass Daten indexiert, abgefragt und berechtigten Nutzer:innen angezeigt werden. Das Ganze funktioniert im Grunde genau so wie jede andere Suchmaschine – mit der Einschränkung, dass nur Inhalte (oft interne Inhalte) eines bestimmten Unternehmens durchsucht werden.

Bei der Nutzung von Enterprise-Search-Suchmaschinen, bei der häufig ein Web-Crawler zum Einsatz kommt, lassen sich drei Phasen unterscheiden:

1. Erkunden: Diese Phase wird oft auch als Datensammlungsphase bezeichnet. Die Enterprise-Search-Suchmaschine schaut sich mithilfe eines Web-Crawlers auf den Websites und Verzeichnissen des Unternehmens um, um dort nach Daten zu suchen und sie zu „crawlen“. Anschließend extrahiert der Enterprise-Web-Crawler die Daten, damit sie indexiert werden können.
2. Indexieren: Die durch den Web-Crawler extrahierten Daten werden in Indizes und relationale Datenbanken einsortiert. So können sie bei einer Datenabfrage gefunden werden. In der Indexierungsphase kann die Suchmaschine auch andere Prozesse ausführen, z. B. Metadaten extrahieren und automatisch Zusammenfassungen erstellen. Auch diese Prozesse wirken sich positiv auf die Auffindbarkeit von Informationen aus. Das Indexieren kann auch über APIs oder Connectors erfolgen, die die Daten aus einer Datenquelle mit Ihrem Deployment synchronisieren. Dabei kann es sich entweder um native Connectors handeln, die vollständig verwaltet sind, oder um Connectors, die mithilfe anpassbarer Frameworks selbstverwaltet werden.
3. Abfragen: Nachdem die Daten indexiert worden sind, stehen sie für die Abfrage durch die Endnutzer:innen bereit. In einem Unternehmen können die Beschäftigten dann – abhängig von ihren Autorisierungen oder Berechtigungen – nach Informationen, Dateien und Dokumenten suchen und entsprechende Antworten erhalten. Kund:innen können Produkt- und Geschäftsinformationen abfragen oder die FAQ-Datenbank durchsuchen. Um eine Abfrage zu beantworten, prüft die Suchmaschine die Indizes und sucht darin nach Übereinstimmungen.

Nicht jede Suche muss aber mit einem Web-Crawler erfolgen, auch wenn das der einfachste Weg ist. Diese Phasen können durch zusätzliche Anpassungsschichten ergänzt werden. Bei Lösungen wie Elasticsearch können Sie mithilfe von Ingestionspipelines Ihre Daten transformieren und so für Konsistenz sorgen, noch bevor die Daten überhaupt indexiert worden sind. Einige Enterprise-Search-Lösungen vereinfachen die Identifizierung und die Bereitstellung relevanter Antworten durch NLP (Natural Language Processing) und ML (Machine Learning).

Es gibt verschiedene Arten von Enterprise Search, wobei deren Unterschiede in der Abfragephase der Suche liegen.

Silo-Suche: Bei dieser Form der Suche erfolgt in jedem Repository eine separate Suche und die Ergebnisse dieser Suche werden getrennt nach Datenquelle zurückgegeben.

Föderierte Suche: Bei dieser Form der Suche wird ein und dieselbe Suchabfrage an mehrere Datenbanken gleichzeitig gesendet. Die Ergebnisse dieser Suchen werden getrennt nach Datenquelle zurückgegeben.

Zentralisierte Suche: Bei dieser Form der Suche erfolgt eine einzelne Suche in einem konkreten Index. Wenn die Suche in mehreren Datenquellen, Plattformen und Anwendungen abgeschlossen ist, wird nur ein einziger Ergebnissatz zurückgegeben.

KI-Suche: Bei dieser Form der Suche wird Machine Learning auf einen zentralisierten Index angewendet, um eine Liste mit relevanteren Ergebnissen zu erzeugen.

Wie die Enterprise-Search-Technologie im Einzelfall aussieht, unterscheidet sich von Anbieter zu Anbieter, einige wichtige Features sind aber immer gleich:

Connectors
Es kann sein, dass eine Enterprise-Search-Suchmaschine zum Indexieren von Daten Daten-Connectors benötigt. Ein Connector ist eine Komponente, die über verschiedene Protokolle eine codefreie Verbindung zu und von verschiedenen Touchpoints herstellt. Anders ausgedrückt: Mit Connectors können Daten aus einer Originalquelle mit einem Index synchronisiert werden. Daten-Connectors sind eine wichtige Komponente der Dateningestion, die ihrerseits für das Funktionieren von Enterprise Search entscheidend ist.

Datensicherheit
Datenschutz und Datensicherheit sind äußerst wichtige Komponenten von Enterprise Search. Bei einigen Plattformen sind Security-Features integraler Bestandteil ihres umfangreichen Service. Bei anderen handelt es sich um einen separaten Aspekt, der zusätzlich zu berücksichtigen ist.

Die Software muss konfigurierbar sein, damit die Einhaltung der unternehmenseigenen Sicherheitsrichtlinien und der gesetzlichen Vorschriften sichergestellt ist. Außerdem sollte die Suchplattform eines Unternehmens über Funktionen zur Zugriffssteuerung verfügen, sodass dafür gesorgt ist, dass nur Nutzer:innen mit den richtigen Berechtigungen Zugriff haben. So werden kritische Unternehmensinformationen geschützt.

Weitere Komponenten von Enterprise Search sind:

• Analytics und Insights: Enterprise Search sollte den für die Verwaltung der Suche zuständigen Teams die Möglichkeit geben, die Performance zu überwachen, Probleme und Trends zu erkennen und Muster zu verfolgen, um das Sucherlebnis optimieren zu können.
• Machine Learning: Durch die Integration von Machine-Learning-Funktionen (ML) in die Suchplattform kommen die Nutzer:innen in den Genuss des Potenzials, das u. a. generative KI, Vektordatenbanken und die semantische Suche bieten. ML-Funktionen verbessern die Suchergebnisrelevanz und die Performance. Machine Learning kann auch Features für Transparenz und Automatisierung beinhalten und es Teams so beispielsweise ermöglichen, auf der Basis der Suchhistorie oder des Nutzerverhaltens Empfehlungen für relevante Suchergebnisse zu genehmigen oder zu automatisieren.
• Flexible Bereitstellungsoptionen: Viele Unternehmen arbeiten in Multi-Cloud-Umgebungen, was es erforderlich macht, ihre Search-Software überall in ihrem Ökosystem bereitzustellen. Eine flexible Suchplattform bietet einem Unternehmen die Möglichkeit, die Software on premises oder in Multi-Cloud- oder Hybrid-Umgebungen zu betreiben.
• Search UI: Eine Enterprise-Search-Suchmaschine kann es Ihnen ermöglichen, Ihre Suchfunktionen im Handumdrehen anzupassen. In der Regel haben solche Suchmaschinen eine Suchleiste, in die Nutzer:innen ihre Suchanfrage eingeben können. Um den Nutzer:innen ein intuitives Nutzungserlebnis zu bieten, kann die Suchleiste so konfiguriert werden, dass sie automatisch Vorschläge macht oder dass die Suchabfragen in natürlicher Sprache eingegeben werden können.

Die wichtigsten Argumente für die Einführung von Enterprise Search sind Effizienz und Produktivität. Bei der internen Nutzung ermöglicht Enterprise Search den Beschäftigten das schnelle Auffinden relevanter Informationen, die zur Erledigung von Aufgaben benötigt werden, und sorgt so für zusätzliche Produktivität.

Der Einsatz von Enterprise Search auf Kundenseite kann positive Auswirkungen auf die Rentabilität haben. Wenn einer Kundin oder einem Kunden Enterprise-Search-Funktionen geboten werden, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass jemand, der sich eigentlich nur umschaut, am Ende tatsächlich etwas kauft. Enterprise Search kann das Nutzungserlebnis der Website verbessern, indem es den Zugang zu Antworten auf häufige Fragen erleichtert oder relevante Produktinformationen oder Vorschläge bereitstellt. Damit spielen entsprechende Lösungen eine wichtige Rolle für die Kundenzufriedenheit und die Markentreue.

Enterprise Search kann in verschiedenen Unternehmenskontexten zum Einsatz kommen:

• E‑Commerce: Kund:innen steht eine Suchleiste für die Suche nach Produkten zur Verfügung. Je nach Abfrage und Suchmaschine erhalten sie entweder exakte oder relevante Ergebnistreffer. Enterprise Search kann auch dazu verwendet werden, Produktvorschläge zu personalisieren und den Produktfindungsprozess durch Produktempfehlungen zu verbessern.
• Kunden-Support: Durch die Bereitstellung von Enterprise-Search-Funktionen können Unternehmen ihre Kund:innen in die Lage versetzen, direkt auf Support-Wissensdatenbanken zuzugreifen. Ein leistungsfähiges Search-Tool macht es Kund:innen einfacher, Antworten auf ihre Fragen zu finden und Probleme schnell zu lösen. Aber auch Support-Mitarbeiter:innen profitieren von Enterprise Search: Sie erhalten schnellen Zugriff auf interne Support-Wissensdatenbanken und auf technische Informationen zur Kundin bzw. zum Kunden sowie zum Ticket und können so Kundenprobleme schneller lösen, während gleichzeitig die Supportkosten reduziert werden.
• Suche am Arbeitsplatz: Enterprise Search wird darüber hinaus in Organisationen als internes Such-Tool eingesetzt. Ein Such-Tool, das mit allen Datenquellen und Produktivitätstools des Unternehmens verbunden werden kann, verkürzt die Zeit, die die Mitarbeiter:innen benötigen, um Informationen und Dateien zu finden und auf sie zuzugreifen. Dies trägt dazu bei, die Teamproduktivität zu steigern.
• Website: Mit einer Suchleiste auf ihrer Unternehmenswebsite können Unternehmen die Website-Engagement-Werte und die Navigation auf der Website verbessern. Potenzielle Kund:innen und Webbrowser können auf diese Weise einfacher das finden, wonach sie gesucht haben, was zu einer besseren Kundenbindung und Markentreue führen kann.

Enterprise Search entwickelt sich ständig weiter – angetrieben durch die Notwendigkeit, die User Experience weiter zu verbessern. Bessere Suchfunktionen führen zu besseren und relevanteren Suchergebnissen, was sich positiv auf die Nutzungsbereitschaft auswirkt. Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) und generativer KI kann die Suche so programmiert werden, dass sie die Absicht der Nutzer:innen, den sogenannten User Intent, vorhersagt und versteht und äußerst spezifische Antworten liefert. Der Wunsch nach Integration neuester Technologien wie ChatGPT macht hochgradig skalierbare Toolkits notwendig.

Auch Vektordatenbanken werden in der Zukunft von Enterprise Search eine wichtige Rolle spielen. Wenn komplexere Datenabfragen möglich sind, die sich nicht auf Keywords und Synonyme beschränken, kann Enterprise Search mit integrierter Vektordatenbanksuche ein multimodales Sucherlebnis bieten.

Bei Elastic wird Enterprise Search im Rahmen von Elasticsearch bereitgestellt. Elasticsearch ist eine einfach einzurichtende, flexible Suchplattform, mit deren Hilfe Entwickler:innen Sucherlebnisse entwickeln können, die Geschäftsanforderungen gerecht werden und sich überall bereitstellen lassen.

Elastic bietet Entwicklungsteams die Möglichkeit, intuitive Sucherlebnisse für Kunden zu erstellen, die das Potenzial der KI nutzen. Für interne Enterprise-Search-Zwecke bietet Elastic auch die Suche am Arbeitsplatz, auch Workplace Search genannt. Diese Funktion hilft Teams, durch die Bereitstellung von Wissen und das Abrufen von Inhalten die Produktivität und Effizienz zu erhöhen.

Kostenlos ausprobieren

• ROI-Rechner für Elasticsearch
• Webinar mit Informationen zur Verbesserung der Interaktionsquote Ihrer Website durch Suchfunktionen
• E-Book „Die geheime Zutat für ein besseres Website-Erlebnis“
• Dokumentation zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen mit verschiedenen Tools
• Quick-Start-Guide mit Tipps zum schnellen Einstieg in das Entwickeln von Suchanwendungen