Ich habe einen Großteil meiner Softwareentwicklungsfähigkeiten bei der Arbeit mit kundenorientierten Suchanwendungen erworben. Im Laufe der Jahre habe ich viele verschiedene Suchtechnologien verwendet, die alle ähnliche Entwicklungsmuster aufwiesen: Infrastruktur einrichten, Daten laden, Suchindizes konfigurieren und Suchfunktionen entwickeln. Doch das war nur der Anfang. Die Relevanz abzustimmen, geriet regelmäßig zum Tauziehen zwischen Stakeholdern mit unterschiedlichen Ansichten und Anforderungen an die Heuristiken. Jede neue Regel erforderte dabei oft, die Art und Weise, wie Inhalte getaggt, angereichert oder indiziert wurden, zu überarbeiten. Darüber hinaus musste die Infrastruktur skaliert, neue Datenquellen hinzugefügt und die Suchoberflächen neu konfiguriert werden, um Wachstum und neue Benutzer-Personas zu unterstützen.

Seitdem hat sich vieles verändert und verbessert - die heutigen, modernisierten Suchplattformen erleichtern es, die Infrastruktur aufzubauen, mit Inhaltsquellen zu integrieren und die Relevanz zu verbessern. Auch aus Business-Sicht ist es sinnvoll, Suchplattformen zu modernisieren, um den Support für Kunden und Mitarbeiter zu optimieren. Dennoch konzentrieren sich viele Entwicklungs- und Data-Science-Teams hauptsächlich auf DataOps, Machine Learning und Datenvisualisierungen für strukturierte Datenquellen. Unstrukturierte Daten wie Geschäftsdokumente, Websites, XML-Repositories oder anderen textuelle Datenfelder zu durchsuchen, rückt oft in den Hintergrund, da ein gutes Sucherlebnis zusätzliche technische Mittel und Skills erfordert.

Für diesen Beitrag habe ich mich mit drei Experten darüber unterhalten, warum IT-, Digital-Experience- und Datenteams es in Betracht ziehen sollten, ihre Suchtechnologien zu modernisieren.

Vereinfachung ist Trumpf

Mark Floisand, Senior Vice President of Product and Marketing beim SaaS-Suchspezialisten Coveo, weist auf ein Problem mit älteren Suchimplementierungen hin, das heute einfacher gelöst werden kann: "Unternehmensweite Suchtechnologie wurde in der Regel innerhalb von Abteilungen gekauft oder entwickelt - siloartig und nur mit Blick auf die Ziele der einzelnen Abteilungen. Die Alternative dazu ist, Unternehmens-, Webseiten- und In-App-Suche über eine einheitliche Plattform bereitzustellen."

Eine solche Zentralisierung garantiert einheitliche Benutzererfahrungen, Entwickler-Tools und Management-Funktionen und kann sich auf multiple Abteilungen auswirken, wie Floisand erklärt: "Die Vereinheitlichung der Suche vereinfacht Management und internen Support-Aufwand für die IT-Abteilung dramatisch. Sie kann die Anfragen aller internen Abteilungen mit der richtigen Plattform unterstützen - unabhängig davon, ob sich die Teams auf die Kundenakquise, -konvertierung und -bindung konzentrieren oder anderen Mitarbeitern dabei helfen wollen, ihre Skills zu optimieren."

Eine Möglichkeit für Entwicklungsteams, mehrere Sucherlebnisse zu unterstützen: die Headless Search. Das gilt insbesondere dann, wenn Workflow und User Experience eine Personalisierung erfordern. Um die Suche in Kundensupport- und Mitarbeiter-Workflow-Plattformen einzubetten, können Entwickler leichtere Low-Code- und No-Code-Schnittstellen verwenden.

Hybride User Experience

Für kleinere Unternehmen können die mit Enterprise-Portalen gebündelten Suchfunktionen ausreichend sein, insbesondere wenn sie weniger häufig kommunizieren und weniger Tools integrieren müssen. Für größere Unternehmen mit mehreren Abteilungen und vielen Informationsquellen führt die Zentralisierung von Informationen aus mehreren Content-Management-Systemen, Customer-Relationship-Management-Systemen und anderen Software-as-a-Service-Tools jedoch zu einem informations-intensiven Erlebnis.

Eine umfassende Suchfunktion sollte ein primäres Werkzeug für Mitarbeiter sein, um Dokumentation, Fachexperten und in Workflow-Tools generierte Informationen zu finden. Diese Fähigkeit ist für Teams in hybriden Arbeitsumgebungen von entscheidender Bedeutung: Sie kann die Mitarbeiterproduktivität steigern und den Stress bei der Suche nach den wichtigsten Informationen zur Zielerreichung verringern. Wenig überraschend stimmt dem auch Arvind Jain, CEO beim Enterprise-Search-Anbieter Glean, zu: "Zu finden, was man bei der Arbeit braucht, ist kompliziert. Vor allem, wenn Unternehmen wachsen und das Wissen über eine Vielzahl von Apps und Personen verstreut ist."

Vor Cloud, SaaS mit APIs, Integrationsplattformen und Machine Learning sei es alles andere als trivial gewesen, ein personalisiertes, relevantes und aktuelles Sucherlebnis zu schaffen. Schlechte Datenqualität führe zu einem schlechten Sucherlebnis, mit dem die Mitarbeiter umgehen müssen, so Jain weiter: "Der Aufbau einer guten Unternehmenssuche erfordert, zuvor unüberwindbare Herausforderungen zu meistern, etwa ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie Mitarbeiter arbeiten und welche Informationen für sie wichtig sind. Fortschritte in der Technologie haben dazu beigetragen, radikal bessere Lösungen zu entwickeln, die es ermöglichen, fortschrittliche Relevanzmodelle zu erstellen, ohne ständige manuelle Anpassungen vornehmen zu müssen."

Eudald Camprubí, CEO beim API-Anbieter Nuclia, hebt die Suchmaschinenfunktionen hervor, die den Umfang und die Skala eines Unternehmens erweitern können: "Zwischen 80 und 90 Prozent der Daten eines Unternehmens sind unstrukturiert. Sie stammen aus verschiedenen Quellen und liegen in unterschiedlichen Formaten und Sprachen vor. Diese Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und zu indizieren, gehört heute zu den größten Herausforderungen bei der Suche. KI-gestützte Suchmaschinen für unstrukturierte Daten können Unternehmen dabei unterstützen, dieses Chaos zu überwinden."

Suchmaschinen mit integrierten und konfigurierbaren Algorithmen für maschinelles Lernen bieten erhebliche Vorteile für Unternehmen mit mehreren Apps und Benutzer-Personas, die in großen Informationsbeständen suchen.

Warum Suchplattformen Priorität haben sollten

Hier noch fünf weitere Überlegungen, warum Unternehmen ihre Suchplattformen und -erfahrungen modernisieren sollten:

• Moderne Plattformen gehen über Keyword Interfaces hinaus und vereinfachen die User Experience durch Natural-Language-Abfragen.

• Unternehmen, die mehrere Suchtechnologien unterstützen, sollten in der Lage sein, Kosteneinsparungen zu erzielen, indem sie auf eine einzige, unternehmensweite Suchplattform konsolidieren.

• DevOps-Teams können durch diese Konsolidierung technische Schulden reduzieren, indem sie eine Service-Schicht entwickeln und proprietäre Integrationen in die sofort einsatzbereiten der Suchplattform konvertieren.

• Anwendungen durch die Modernisierung von Sucherfahrungen upzugraden, hat das Potenzial, Performance und Zugänglichkeit zu verbessern, mobile Schnittstellen zu unterstützen und die Benutzererfahrung zu personalisieren.

• Suchmaschinen mit APIs können als Back-End-Repository für Data Science-, Analyse- und Datenvisualisierungs-Tools dienen und so unstrukturierte Daten als strukturierte Datenquelle darstellen.

Wenn Ihre Devops-Teams ältere Suchindizes supporten, ist es vielleicht an der Zeit, die Spinnweben zu entfernen und ein Upgrade in Betracht zu ziehen. Modernisierte Plattformen bieten erhebliche Vorteile für Unternehmen, Benutzer, Data-Science-Teams und Technologieorganisationen. (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.