Utilisez les tableaux de bord Kibana pour avoir une meilleure visibilité sur les clics et les requêtes dans Elastic Workplace Search : position moyenne des clics, requêtes sans clic les plus fréquentes, nombre de clics le plus élevé par doc, etc.

<p>Lors du lancement de la version&nbsp;7.10 d'Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search, nous vous avons présenté <a href="/fr/blog/analyzing-elastic-workplace-search-usage-kibana-dashboard">de nouvelles fonctionnalités de logging analytique</a> à l'aide de scénarios d'analyse. Dans la <a href="/fr/blog/whats-new-elastic-enterprise-search-7-11-0-web-crawler-box-content-source">version&nbsp;7.11</a>, nous avons introduit les champs analytiques, qui favorisent l'exploration des données de requêtes et de clics grâce à des tableaux de bord et des visualisations utiles.
</p><p>Pour une flexibilité optimale, nous avons structuré la sortie des logs d'événements analytiques. Nous avons nos propres idées concernant les types d'analyses que nous aimerions voir par rapport à notre utilisation de Workplace&nbsp;Search, mais ce que nous voulons aussi, c'est que vous puissiez recouper les indicateurs en fonction de vos besoins. C'est pourquoi nous vous encourageons à explorer les données par vous-même. Dans cet article, nous allons voir des cas d'utilisation concrets et des exemples de ce que vous pouvez désormais faire avec les points de données supplémentaires.
</p> <strong><h2>Nouveautés</h2></strong><p>Dans la version&nbsp;7.11, nous avons ajouté un certain nombre de nouveaux champs pour l'analyse&nbsp;:&nbsp;
</p><ul>
	<li>affinements de requête</li>
	<li>filtres de requête</li>
	<li>valeur de hachage de requête</li>
	<li>types de document (requête et clic)</li>
	<li>événements de feedback de requête</li>
</ul><p>Dans notre <a href="/fr/blog/analyzing-elastic-workplace-search-usage-kibana-dashboard">dernier article de blog</a>, nous avons vu comment réaliser rapidement quelques visualisations avec Kibana&nbsp;Lens. Dans cet article, nous allons mettre la barre un peu plus haut et aborder la création de visualisations plus sophistiquées sur la base de ces nouveaux champs.
</p><p>Comme la dernière fois, les données brutes des événements analytiques sont accessibles à l'aide du modèle d'indexation <code>.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*</code>. Pour effectuer des requêtes plus sophistiquées, nous allons nous servir d'un <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/transforms.html">index de transformation Elasticsearch</a> afin de réaliser une agrégation préalable sur plusieurs champs. Pour le tableau de bord et les indicateurs que nous avons définis ci-dessous, nous avons créé une transformation (dont le gist source est disponible <a href="https://gist.github.com/markjhoy/7bcbb987461ff9ee511a59796c1a0684">ici</a>) qui agrège les indicateurs suivants au niveau de la session de requête&nbsp;:
</p><ul>
	<li>Éventuels affinements de requête et nombre d'affinements</li>
	<li>Éventuels filtres de requête et nombre de filtres</li>
	<li>Nombre total de clics pour cette session de requête</li>
	<li>Heures de début et de fin de la session de requête</li>
	<li>Durée en secondes entre le début de la session de requête et le premier clic</li>
</ul><p>Certains points sont à prendre en compte lors de la création et de l'utilisation des transformations. Les agrégations scriptées de vos données peuvent être puissantes lorsqu'elles sont associées aux visualisations Kibana. Pour cela, il est nécessaire d'allouer des ressources de calcul et de stockage supplémentaires pour créer et gérer les transformations. Lorsque vous définissez les indicateurs que vous souhaitez analyser par rapport à votre utilisation de Workplace&nbsp;Search, vous devez savoir ce que vous souhaitez faire ressortir des données et décider par vous-même la nature et le nombre de transformations à utiliser pour explorer vos données.
</p> <strong><h2>Création de visualisations pour un tableau de bord d'analyse</h2></strong><p>Pour illustrer les nouvelles analyses et les nouveaux indicateurs que nous pouvons extraire des champs de logs, nous pouvons créer un tableau de bord <a href="/fr/kibana">Kibana</a> présentant la plupart des nouvelles analyses disponibles avec cette mise à jour, notamment&nbsp;:
</p><ul>
	<li><strong>Position moyenne des clics et rang réciproque moyen</strong>&nbsp;: rang moyen dans les résultats au niveau des événements de clic et, par opposition, rang réciproque moyen.</li>
	<li><strong>Durée moyenne en secondes entre le début de la requête et le premier clic&nbsp;: </strong>temps écoulé entre le moment auquel une requête est émise et le moment auquel l'utilisateur clique sur un résultat.</li>
	<li><strong>Meilleur taux de déclenchement&nbsp;:</strong> requêtes les plus performantes ayant entraîné un déclenchement, d'après le nombre de clics.</li>
	<li><strong>Nombre de clics le plus élevé par type de document&nbsp;:</strong> types de document ayant généré le plus de clics.</li>
	<li><strong>Nombre de clics le plus élevé par source de contenu&nbsp;:</strong> sources de contenu des documents ayant généré le plus de clics.</li>
	<li><strong>Documents ayant généré le plus de clics par source de contenu&nbsp;: </strong>documents qui ont généré le plus de clics par source de contenu.</li>
	<li><strong>Requêtes sans clic les plus fréquentes&nbsp;:</strong> requêtes les plus courantes n'ayant entraîné aucun clic de la part des utilisateurs sur les résultats. Cet indicateur peut vous aider à déterminer ce que les utilisateurs recherchent, sans pour autant trouver de résultats pertinents. Vous pouvez ainsi affiner les résultats de la requête ou créer du contenu supplémentaire afin de combler ce vide.</li>
</ul><p>Nous allons voir maintenant comment créer chacun de ces indicateurs ci-dessous. Si vous préférez toutefois commencer par recréer ce tableau de bord, vous pouvez télécharger et importer le gist source (accessible <a href="https://gist.github.com/markjhoy/9a665b7b46cba7b2832a3a03f4a2c584">ici</a>) dans Kibana.
</p> <strong><h3>Position moyenne des clics et rang réciproque moyen</h3></strong><p>Pour créer une vue de l'indicateur correspondant à la position moyenne des clics dans Kibana&nbsp;:
</p><ul>
	<li>Avec Lens, choisissez le modèle d'indexation général ci-dessus et un type de graphique à barres horizontales.</li>
	<li>Définissez l'indicateur sur le champ <code>SearchMetrics.click.result.rank</code> pour la visualisation.</li><img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6aaef9e155bbf0d1/6033b8f4b44dcf7721649b2c/workplace-search-analytics-average-click-_position-blog.png" data-sys-asset-uid="blt6aaef9e155bbf0d1" alt="Analyse Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search&nbsp;: position moyenne des clics" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><p>Pour créer la visualisation de l'indicateur correspondant au rang réciproque moyen&nbsp;:
</p><ul>
	<li>Avec Lens, créez une visualisation de l'indicateur à l'aide du modèle d'indexation analytique.</li>
	<li>Définissez l'indicateur sur le champ <code>SearchMetrics.click.result.reciprocal_rank</code> pour la visualisation.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt19c6524281044fc4/6033bd1119e43d7b181cd1f1/workplace-search-analytics-mean_reciprocal-rank-blog.png" data-sys-asset-uid="blt19c6524281044fc4" alt="Analyse Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search&nbsp;: rang réciproque moyen" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><p><strong></strong>
</p><h3><strong>Durée moyenne en secondes entre le début de la requête et le premier clic</strong></h3><ul>
	<li>Avec Lens, créez une visualisation de l'indicateur à l'aide de la transformation que nous avons définie ci-dessus.</li>
	<li>Définissez l'indicateur sur le champ <code>time_to_first_click</code> pour la visualisation.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6dd62e84fddede0e/6033beebba193a162890188c/workplace-search-analytics-seconds-first-_click-blog.png" data-sys-asset-uid="blt6dd62e84fddede0e" alt="Analyse Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search&nbsp;: durée en secondes avant le premier clic" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><h3><strong>Meilleur taux de déclenchement</strong></h3><ul>
	<li>Avec Lens, choisissez le modèle d'indexation de transformation et un type de graphique à barres horizontales.</li>
	<li>Définissez un filtre sur le champ <code>query_refinement_count</code> pour "entre" à partir de "1" (et laissez le champ "à" vide).</li>
	<li>Définissez le champ sur <code>query_value.keyword</code> pour la visualisation.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt34f1ecaf8fa1304e/6033bf7ae389247493ef3dff/workplace-search-analytics-top-trigger_success-blog.png" data-sys-asset-uid="blt34f1ecaf8fa1304e" alt="Analyse Elastic Workplace&nbsp;Search&nbsp;: meilleur taux de déclenchement" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><strong><h3>Nombre de clics le plus élevé par source de contenu</h3></strong><ul>
	<li>Avec Lens, choisissez le modèle d'indexation général ci-dessus et un type de graphique à barres horizontales.</li>
	<li>Déplacez le champ <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> vers le graphique.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt3ad5bad0d15d63b5/6033c206ba193a16289018a4/workplace-search-analytics-top-clicks-content-source-blog.png" data-sys-asset-uid="blt3ad5bad0d15d63b5" alt="Analyse Elastic Workplace&nbsp;Search&nbsp;: nombre de clics le plus élevé par source de contenu" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><strong><h3>Nombre de clics le plus élevé par type de document</h3></strong><ul>
	<li>Avec Lens, choisissez le modèle d'indexation général ci-dessus et un type de graphique à barres horizontales.</li>
	<li>Déplacez le champ <code>SearchMetrics.click.result.document_type</code> vers le graphique.</li>
</ul><strong><h3>Documents ayant généré le plus de clics par source de contenu</h3></strong><ul>
	<li>Avec Lens, choisissez le modèle d'indexation général ci-dessus et un type de graphique à barres empilées horizontales.</li>
	<li>Déplacez le champ <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> vers le graphique.</li>
	<li>Déplacez le champ <code>SearchMetrics.click.result.id</code> vers le graphique, au-dessus des sources de contenu.</li>
</ul><strong><h3>Requêtes sans clic les plus fréquentes</h3></strong><p>Dans le tableau de bord ci-dessus, la visualisation de cet indicateur utilise un script Vega sur une agrégation scriptée personnalisée, qui permet à l'analyste de recouper les données selon des intervalles de temps aléatoires. Or, cette opération n'est actuellement pas prise en charge dans les visualisations Lens ou dans les visualisations Kibana standard basées sur des types d'agrégation prédéfinis. La requête utilise un indicateur de script pour agréger la fréquence des requêtes sur l'intervalle prescrit pendant lequel il n'y a aucun clic associé. Nous pouvons ensuite représenter facilement par un graphique le nombre de fois où les cinq requêtes les plus performantes ont été émises. L'avantage d'une visualisation Vega dans le cas présent, c'est que nous pouvons aussi définir la plage d'horodatage globale de Kibana en tant que paramètre pour filtrer les résultats.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte3643a01533bd070/6033c3062e76da7e3b023650/workplace-search-analytics-top-queries-no_click-blog.png" data-sys-asset-uid="blte3643a01533bd070" alt="Analyse Elastic Workplace&nbsp;Search&nbsp;: requêtes sans clic les plus fréquentes" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Malgré sa relative simplicité, le script en tant que tel est trop volumineux pour cet article de blog. Nous avons donc créé <a href="https://gist.github.com/markjhoy/51e849189ef480abd5dd010abe195726">un gist pour vous aux fins de référence</a>.&nbsp;
</p> <strong><h2>Autres indicateurs et visualisations</h2></strong><p>Pour réaliser des analyses utiles plus complexes, nous pouvons créer des transformations supplémentaires. Ou, dans Kibana, nous pouvons créer une présentation Canvas en extrayant des données avec Elasticsearch&nbsp;SQL à partir des index et des transformations que nous avons créés avec nos données source. Comme nous l'avons vu dans le graphique "requêtes sans clic les plus fréquentes" ci-dessus, ces requêtes manuelles peuvent être converties en scripts Vega si vous souhaitez les ajouter à votre tableau de bord.
</p><p>Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d'autres indicateurs intéressants utilisant les nouveaux champs disponibles dans cette mise à jour.
</p> <strong><h3>Volume d'engagement mensuel</h3></strong><p>Il s'agit d'un indicateur qui se base sur le rapport entre le nombre de clics et le nombre de requêtes. Il permet d'indiquer si les résultats de recherche sont pertinents, ou du moins intéressants, pour l'utilisateur. Plus le nombre de clics est élevé par rapport aux requêtes, plus nous pouvons supposer que les résultats intéressent les utilisateurs qui ont fait la recherche.
</p><p>Cet indicateur peut être défini à l'aide d'un histogramme de dates et un script d'intervalles, comme illustré dans <a href="https://gist.github.com/markjhoy/15a2226f0b40b18bf1446176364bf43d">ce gist</a>. Vous pouvez par ailleurs convertir cette requête en visualisation Vega pour générer un graphique linéaire représentant l'engagement au fil du temps (par mois, semaine ou autre).
</p> <strong><h3>Rétention des utilisateurs à N&nbsp;jours</h3></strong><p>Nous pouvons nous servir de nos nouveaux événements analytiques de logs pour voir le nombre de personnes à utiliser notre espace de travail par semaine (ou par jour ou par mois). La formule de base pour calculer la rétention des utilisateurs est simple&nbsp;: il suffit de compter le nombre d'utilisateurs uniques à la fin de la période définie, que l'on divisera par le nombre d'utilisateurs uniques au début de ladite période.
</p><p>Nous pouvons créer une agrégation qui peut réaliser ce calcul en utilisant des histogrammes de dates et en déplaçant les agrégations de fonction, comme illustré dans <a href="https://gist.github.com/markjhoy/a338439af2bc84330aeff63ca4e93f3c">ce gist</a>. Là aussi, nous pouvons convertir cette requête en visualisation Vega pour générer un graphique linéaire, et de là, déterminer dans quelle mesure notre instance de recherche engage et retient les utilisateurs.
</p> <strong><h2>Conclusion</h2></strong><p>Les données analytiques collectées par Workplace&nbsp;Search vous offrent, à vous et à vos analystes, une visibilité intéressante pour que vous puissiez ajuster vos instances Workplace&nbsp;Search afin qu'elles répondent mieux aux besoins de vos utilisateurs. Dans cet article, nous avons abordé plusieurs cas d'utilisation intéressants. Ceci étant dit, chaque analyste sait ce qui lui conviendra le mieux. Nous espérons vous avoir fourni les outils nécessaires pour que vous puissiez obtenir ce dont vous avez besoin.
</p><p>Nous venons d'avoir un petit aperçu de ce que nous avons ajouté aux analyses Workplace&nbsp;Search, mais il y a encore bien d'autres choses à découvrir&nbsp;! Par ailleurs, nous vous encourageons à réaliser vos propres explorations, vos propres expérimentations, et à <a href="https://discuss.elastic.co/c/enterprise-search/workplace-search">nous faire part</a> de vos attentes pour les futures itérations de Workplace&nbsp;Search.
</p>Grâce à Workplace&nbsp;Search, la recherche unifiée est à la portée de tous les outils de votre organisation, comme Slack, GitHub, Google&nbsp;Drive et Salesforce. Et un nombre incroyable de fonctionnalités de Workplace&nbsp;Search sont disponibles gratuitement&nbsp;! <a href="https://cloud.elastic.co/registration?elektra=elastic-workplace-search-blog">Inscrivez-vous pour bénéficier d'un essai gratuit d'Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search sur Elastic Cloud</a> afin de garantir à votre équipe une expérience de recherche rapide et pleinement fonctionnelle à l'échelle de votre organisation.

blog-banner-release-workplace-search.png

blog-thumb-release-workplace-search.png

Analyzing Elastic Workplace Search usage in a Kibana dashboard — part 2

Analyse de l'utilisation d'Elastic Workplace Search dans un tableau de bord Kibana – partie 2

Analysez rapidement les recherches dans Elastic Workplace Search grâce aux tableaux de bord Kibana. Découvrez les recherches menées par vos utilisateurs, les liens sur lesquels ils cliquent et les absences de résultat.

<p>Commençons par une bonne nouvelle&nbsp;: depuis la version&nbsp;7.9.0, votre déploiement d'<a href="/fr/workplace-search">Elastic Workplace Search</a> collecte et enregistre les données sur l'utilisation du produit que vous pouvez ensuite partager avec votre équipe. Ainsi, vous obtenez des informations sur les recherches menées par vos utilisateurs, les liens sur lesquels ils cliquent et les absences de résultat. Et ce n'est pas tout&nbsp;! Dans une prochaine version, <a href="/fr/kibana">Kibana</a>, un des outils de visualisation les plus puissants du marché, intègrera un tableau de bord d'analyse Workplace Search. Comme nous ne sommes pas encore en mesure de vous garantir cette expérience, nous vous expliquons dans cet article comment vous pouvez analyser les recherches grâce aux objets sauvegardés dans Kibana.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7a2233231e6f3a59/5fad4a86c1502b76a169be9b/workplace-search-analytics-kibana-dashboard-blog.jpg" data-sys-asset-uid="blt7a2233231e6f3a59" alt="Création d'un tableau de bord Elastic Workplace Search dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p><strong><h2>Kibana</h2></strong><p>Tout d'abord, il est essentiel de vérifier que vous utilisez le déploiement Kibana approprié. Pour les utilisateurs d'<a href="/fr/cloud/">Elastic Cloud</a>, il s'agit simplement de l'instance de Kibana contenue dans le même déploiement que Workplace Search.
</p><ol>
	<li>Connectez-vous à la <a href="https://cloud.elastic.co">console Cloud</a>.</li>
	<li>Accédez au déploiement exécutant Workplace Search.</li>
	<li>Sur la gauche, cliquez sur "Deployments" (Déploiements) &gt; [nom du déploiement] Kibana.&nbsp;</li>
	<li>Dans Kibana, utilisez Discover pour vérifier que les correspondances s'effectuent avec le modèle d'indexation suivant&nbsp;: <code>.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*</code>.</li>
</ol><p>Pour d'autres types d'installations, assurez-vous que le déploiement de Kibana utilisé vous dirige vers le même cluster Elasticsearch que Workplace Search. En effet, Workplace Search stocke des données sur les événements d'analyse directement dans les index Elasticsearch. Mais pas d'inquiétude, Workplace Search exploite la <a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/7.10/log-retention.html">gestion du cycle de vie des index</a> pour garantir l'expiration d'anciennes données d'analyse.
</p> <strong><h2>Importation du tableau de bord d'analyse de Workplace Search</h2></strong><p>Quand nous créons et sauvegardons des modèles d'indexation, des visualisations et des tableaux de bord dans Kibana, nous les conservons en tant qu'<a href="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/managing-saved-objects.html">objets sauvegardés</a> dans Kibana. Cette fonction très pratique nous permet d'importer de tels objets sans devoir les créer manuellement.
</p> <strong><h3>Téléchargement des visualisations et des tableaux de bord</h3></strong><p>Nous avons créé plusieurs visualisations Workplace Search, les avons intégrées à un tableau de bord, puis avons exporté le tout en tant qu'objet sauvegardé pouvant être téléchargé sur le site <a href="https://gist.github.com/RossAllenBell/cfa81095435d34a2383e30f391b8efca">GitHub Gist</a>. Vous pouvez télécharger le fichier ndjson et le conserver où vous le souhaitez. Vous êtes prêt à aborder la prochaine étape.
</p> <strong><h3>Chargement de l'objet du tableau de bord grâce à l'interface utilisateur de Kibana</h3></strong><p>Maintenant, vous pouvez intégrer le fichier ndjson dans Kibana grâce à son interface utilisateur.&nbsp;
</p><ol>
	<li>Dans le bas du volet latéral principal de votre instance Kibana, accédez à la section <strong>Stack Management</strong> (Gestion de la Suite).</li>
</ol><ol start="2">
	<li>Cliquez sur <strong>Saved Objects</strong> (Objets sauvegardés).</li>
</ol><ol start="3">
	<li>Ensuite, cliquez sur <strong>Import</strong> (Importer) et sélectionnez le fichier ndjson. Une coche verte apparaît pour confirmer la réussite de l'opération, et un nouvel ensemble d'objets s'affiche dans la liste des objets sauvegardés.&nbsp;</li>
</ol><p>Une fois ces objets en place, découvrez notre nouveau tableau de bord.
</p> <strong><h2>Consultation et partage de notre tableau de bord</h2></strong><p>Dans Kibana, il suffit de cliquer dans le menu situé en haut à gauche, puis de cliquer sur Kibana &gt; "Dashboard" (Tableau de bord) pour accéder à nos tableaux de bord. S'affiche alors Workplace Search Analytics, le tableau de bord qui vient d'être créé. Quand vous y accédez, vous voyez un écran ressemblant à l'exemple ci-dessous. N'oubliez pas qu'il est possible de modifier la période de temps si vous voulez modifier la fenêtre de reporting.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt4421254bf4149b16/5fad4aca42256d5ffdf42bb0/workplace-search-analytics-lens-visualizations-blog.jpg" data-sys-asset-uid="blt4421254bf4149b16" alt="Visualisations Elastic Workplace Search créées avec Lens" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Les <a href="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/dashboard.html#lens">visualisations Lens</a> sont composées des éléments suivants&nbsp;:
</p><ul>
	<li>le <strong>volume de recherche</strong>, soit le nombre de recherches effectuées&nbsp;;</li>
	<li>le <strong>volume de clics</strong>, soit le nombre de résultats sur lesquels les utilisateurs ont cliqué&nbsp;;</li>
	<li>les <strong>principales requêtes</strong>, soit les requêtes les plus couramment utilisées par votre équipe&nbsp;;</li>
	<li>les <strong>clics sur les sources de contenu</strong>, soit le nombre de clics enregistré selon la source de contenu concernée&nbsp;;</li>
	<li>les <strong>requêtes par groupe</strong>, soit le nombre de requêtes effectuées selon le groupe concerné&nbsp;;</li> <strong>
	<li>les <strong>principales requêtes n'ayant obtenu aucun résultat</strong>, soit les requêtes effectuées le plus souvent qui n'ont obtenu aucun résultat (un moyen efficace d'identifier les lacunes du contenu de votre organisation)&nbsp;;</li></strong>
	<li>et plus encore.</li>
</ul><p>Pour continuer à développer le tableau de bord, il est possible d'y ajouter les visualisations existantes ou de les modifier. Toutefois, il ne faut pas oublier que si le fichier ndjson originel du tableau de bord est réimporté, cette opération écrasera l'état actuel du tableau de bord.
</p> <strong><h2>Et ensuite&nbsp;?</h2></strong><p><a href="/fr/workplace-search">Elastic Workplace Search</a> continuera d'améliorer ces données d'analyse suivies. Cependant, il est toujours quelque peu difficile de visualiser dans Kibana les principales recherches qui n'engendrent aucun clic. Une solution éventuelle consiste à utiliser <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/transforms.html">transforms</a> pour générer des événements récapitulatifs. Pour en savoir plus à ce sujet, nous vous invitons à lire un de nos articles de blog expliquant comment <a href="/fr/blog/analyzing-online-search-relevance-metrics-with-the-elastic-stack">analyser les indicateurs de pertinence des recherches en ligne grâce à la Suite Elastic</a>. Ne vous inquiétez pas&nbsp;: les prochaines versions de Workplace Search vous offriront ce type de fonctionnalité et bien d'autres choses encore&nbsp;!
</p>Grâce à Workplace Search, la recherche unifiée est à la portée de tous les outils de votre organisation, comme Slack, GitHub, Google Drive et Salesforce. <a href="https://cloud.elastic.co/registration?elektra=elastic-workplace-search-blog">Inscrivez-vous pour bénéficier d'un essai gratuit d'Elastic Workplace Search sur Elastic Cloud</a> afin de garantir à votre équipe une expérience de recherche rapide et pleinement fonctionnelle à l'échelle de toute votre organisation. Un vaste éventail des principales fonctionnalités est disponible gratuitement dans le cadre de la licence Basic d'Elastic.

Articles by Mark J. Hoy

Analyse de l'utilisation d'Elastic Workplace Search dans un tableau de bord Kibana – partie 2

Analyse de l'utilisation d'Elastic Workplace Search dans un tableau de bord Kibana

Produits

Entreprise

Ressources

Solutions

La Suite Elastic (ELK)

NOUVEAUTÉ

Articles by Mark J. Hoy

Analyse de l'utilisation d'Elastic Workplace Search dans un tableau de bord Kibana – partie 2

Analyse de l'utilisation d'Elastic Workplace Search dans un tableau de bord Kibana