Einfache Integration und schnelle Entwicklung suchbasierter Anwendungen

Mit Enterprise Search Plattform Big Data im Griff

| Autor / Redakteur: Kai Schwarz / Florian Karlstetter

Q-Sensei Enterprise v2.0 ist eine Enterprise Search Plattform, mit der maßgeschneiderte Search-Based Apps für Big Data entwickelt werden können.
Q-Sensei Enterprise v2.0 ist eine Enterprise Search Plattform, mit der maßgeschneiderte Search-Based Apps für Big Data entwickelt werden können.

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Q-Sensei hat mit Enterprise v2.0 eine neue Version der multi-dimensionalen Search-Plattform vorgestellt. Flexible APIs und eine ontologiebasierte Datenaufbereitung ermöglichen eine verbesserte Integration in neue und bestehende Anwendungen sowie eine schnelle Datenaufbereitung.

Mit Q-Sensei Enterprise 2.0 soll eine schnelle Entwicklung maßgeschneiderter suchbasierter Anwendungen möglich sein, mit denen große Datenmengen aus Quellen wie Intranets, Social Media oder dem Internet erschlossen werden können. Möglich wird das durch eine ontologiebasierte Datenaufbereitung und Konfiguration sowie eine neue, auf RESTful-JSON (JavaScript Object Notation) basierende Schnittstelle, um Time-to-Market, Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz im Umgang mit Big Data zu verbessern.

Einfache Integration neuer Datenquellen

Gerade die neue ontologiebasierte Datenaufbereitung von Q-Sensei Enterprise v2.0 soll es Unternehmen aller Größen und Branchen ermöglichen, bedarfsgerechte Anwendungen zu entwickeln und bestehende Datenbankmodelle einzubinden. Des Weiteren bietet die Enterprise Search Plattform eine teil-automatisierte, interaktive Konfiguration zur effizienteren und flexibleren Integration neuer Datenquellen und eine neue API, die eine einfache Integration in neue und bestehende Anwendungen erleichtern soll.

„Wir waren beeindruckt von der Effizienz, mit der Q-Sensei große und teils sehr unterschiedliche Datensätze verarbeitet, besonders hinsichtlich der Auffindbarkeit von Inhalten, der Usability bei der Nutzung sowie der Gewinnung wichtiger Erkenntnisse", erklärt Christopher Lacinak, Gründer und Präsident von AudioVisual Preservation Solutions, einem in New York ansässigen Beratungsunternehmen. "Es war erfrischend schnell und einfach, Inhalte und Nutzeroberfläche entsprechend der Bedürfnisse unseres Kunden anzupassen.“

Big Data erschließen

„Wir freuen uns, dass unsere ontologiebasierte Datenaufbereitung die Entwicklung einer Vielzahl spezifischer Such-Anwendungen beschleunigen und deren Anwendungsbereiche noch einfacher vergrößern kann, um die Vorteile und den Wert von Big Data zu erschließen“, so Ute Rother, CEO von Q-Sensei.

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