(ddp direct) Erfurt, Deutschland und Brooklyn, NY, 24. April 2012 – Q-Sensei, das für seine multi-dimensionale Such- und Indextechnologie bekannte Unternehmen, stellt heute die neue Version seiner Enterprise Search Plattform — Q-Sensei Enterprise v2.0 — vor. Die neue Version macht es möglich, schnell und flexibel maßgeschneiderte suchbasierte Anwendungen zu entwickeln, mit denen die Fülle an Daten in Intranets, Social Media, Angeboten von Drittanbietern sowie aus dem Internet besser erschlossen werden können.

Die neue Plattform bietet eine ontologiebasierte Datenaufbereitung und Konfiguration sowie eine neue API, um Time-to-Market, Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz im Umgang mit Big Data zu verbessern.

Ontologiebasierte Datenaufbereitung. Die neue ontologiebasierte Datenaufbereitung von Q-Sensei Enterprise v2.0 ermöglicht es Unternehmen, schnell auf ihre Bedürfnisse angepasste suchbasierte Anwendungen zu entwickeln und dabei auf bestehende RDF- oder OWL-basierte Ressourcen wie Datenbankmodelle, industrie- oder bereichsspezifische Ontologien, Prozessdefinitionen und Projektkonfigurationen zurückzugreifen. Dieser neue Ansatz der Datenaufbereitung ermöglicht ebenfalls eine anwendungsübergreifende Harmonisierung semantischer Beziehungen, Komponenten und Funktionen im Unternehmen. Die gleichzeitige Verbesserung der Plattform-Performance sorgt zudem für mehr Geschwindigkeit und Effizienz bei Datenaufbereitung und -indizierung.

Interaktive Konfiguration. Q-Sensei Enterprise v2.0 bietet nun eine teil-automatisierte, interaktive Konfiguration zur effizienteren und flexibleren Integration neuer Datenquellen, wie z.B. neuer Social Media Ressourcen oder neuer datenintensiver Anwendungen.

RESTful-JSON-basierte API. Die neue API von Q-Sensei Enterprise v2.0 erleichtert die schnelle Integration der multi-dimensionalen Suchtechnologie in neue sowie bestehende Anwendungen.

Q-Sensei´s multi-dimensionale Suchmaschine präsentiert Suchergebnisse und Korrelationen zwischen den Daten mittels dynamischer Facetten und hilft somit Nutzern, schnell und präzise die relevantesten Informationen zu finden und zu entdecken.

„Wir haben Q-Sensei Enterprise v2.0 getestet, um aufbauend auf der Plattform eine leistungsfähige Anwendung für die Suche in Multimedia-Inhalten für eine große Nachrichtenagentur zu entwickeln“, erklärt Christopher Lacinak, Gründer und Präsident von AudioVisual Preservation Solutions, einem in New York ansässigen Beratungsunternehmen. „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. Es war erfrischend schnell und einfach, Inhalte und Nutzeroberfläche entsprechend der Bedürfnisse unseres Kunden anzupassen.”

“Unsere Vision und unsere Ziele für Unternehmen sind, einen flexiblen, den Bedürfnissen entsprechenden Zugang zu geschäftskritischen Informationen zu ermöglichen und Nutzern wertvolle Zusammenhänge zwischen Daten aufzuzeigen, auf deren Grundlage strategische Vorteile erzielt werden können“, so Ute Rother, CEO von Q-Sensei. „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.“

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