Hvordan enterprise-søk kan hjelpe din virksomhet

Enterprise-søk kan være et kraftig verktøy for å hjelpe organisasjonen din med å bli mer effektiv, på grunn av sin natur med indeksering, søking og visning av ulike typer data fra flere kilder i én praktisk løsning.

Moderne enterprise-søk inkluderer ofte semantisk søk, vektor-embedding, KI-agenter / generativt søk og støtte for ustrukturert data (lyd, video, transkripsjoner). Disse øker potensialet betydelig utover bare nøkkelordmatching.

Et enterprise-søk passer ikke nødvendigvis for alle organisasjoner. Selv om alle trenger et søk på sin nettside, kan det være overdrevent med en avansert løsning hvis dataene er små, enkle og på kun ett sted.

Men hvis organisasjonen din har store mengder data lagret i flere kilder, spredte systemer eller blandede medietyper, er enterprise-søk sannsynligvis det riktige valget.

Her er noen oppdaterte fordeler du kan forvente:

Betydningen av enterprise-søk

I dag finnes det mer data enn noen gang, takket være automatisering, forretningsinnsikt og andre metoder for datainnsamling. De enorme mengdene informasjon byr på mange utfordringer, og en av dem er rettidig henting av relevante data for ansatte og beslutningstakere.

Nylige studier fremhever den høye kostnaden ved å finne informasjon:

• 53 % av arbeidstiden brukes på «arbeid rundt arbeid» som kommunikasjon og søking etter informasjon, og etterlater bare 47 % til kvalifisert arbeid. (Asana State of Work Innovation 2024)
• 61 % av SMB-ledere sier at organisasjonene deres bruker for mye tid på å søke etter filer og informasjon. (Microsoft Work Trend Index (SMB) 2024)
• Ansatte rapporterer at de bruker ~2 timer per dag (≈25 % av arbeidsuken) på å lete etter dokumenter eller personer med informasjonen de trenger. (Glean/Harris Poll 2022)

Behovet for et enterprise-søk bør være klart.

Se også: Stolt av skyen – Hva Enonic planlegger »

Forretningsmessige fordeler med enterprise-søk

Øker teamets produktivitet

Når ditt digitale team bruker en stor del av arbeidsdagen på å lete etter informasjon, går mye produktiv aktivitet tapt. Dette påvirker følgelig potensielle forretningsresultater og bunnlinjen.

Hvis denne typen bortkastet søketid halveres (via bedre enterprise-søk), vil det samlede antallet sparte arbeidstimer hvert år tilsvare ansettelse av nye medarbeidere uten å øke bemanningen nevneverdig.

Øker lønnsomheten

Skaler tallet fra forrige eksempel opp til et helt år, og det er tydelig at en sterk enterprise-søkeløsning vil spare organisasjonen din for penger på en relativt kostnadseffektiv måte.

En annen viktig faktor er et forbedret miljø for informert beslutningstaking. Ved forhandlinger om store kontrakter, håndtering av overholdelse av regelverk eller reaksjon på markedsendringer, betyr hastighet og nøyaktighet i informasjonsinnhenting mer enn noen gang.

Forbedrer kundereisen

Kundeforventningene har økt. Mange organisasjoner bygger nå inn enterprise-søk eller KI-drevne funksjoner for å finne informasjon i kundeportaler, støttesystemer og selvbetjeningsverktøy for å hjelpe potensielle kunder og klienter med å finne det de trenger raskt. Dette kan redusere støttekostnadene, øke tilfredsheten og styrke merkevarelojaliteten.

En enterprise-søkeløsning kan også drive kunnskapsbaser / chatroboter / generative assistenter som hjelper til med å finne svar på vanlige spørsmål mer effektivt, redusere friksjon og frigjøre ansatte til oppgaver med høyere verdi.

Senker kostnadene ved å sentralisere informasjon

Å ha ett sentralt tilgangspunkt til informasjon (i stedet for mange separate søkeverktøy på tvers av intranett, e-postsystemer, samarbeidsverktøy, skylagring osv.) reduserer kostnadene ved lisensiering, støtte, vedlikehold og duplikat infrastruktur.

Sentralisering hjelper også med styring, overholdelse og datasikkerhet. Hybrid- eller skybaserte søkeløsninger tillater i tillegg opp- eller nedskalering uten å kreve tilsvarende investering i lokal maskinvare.

Avdekker den skjulte verdien av eksisterende teknologi

Eldre systemer inneholder ofte betydelig verdi: gamle dokumenter, arkiverte data, historiske opptegnelser, ustrukturerte medier osv.

En moderne enterprise-søkeplattform kan avdekke dette innholdet via semantisk indeksering eller vektor-embedding, noe som gjør gamle data nyttige igjen i nye sammenhenger (f.eks. analyse, trenddeteksjon, overholdelse). Dette øker avkastningen på tidligere investeringer.

Håndplukk kilder

Du kan kombinere dine egne interne kilder med eksterne eller offentlige data (åpne data, juridiske registre, geospatial data osv.), pluss nyere modaliteter (bilder, lyd osv.).

Moderne enterprise-søkeløsninger lar deg ofte veie eller filtrere etter domene, dato, kilde troverdighet eller relevans ved hjelp av naturlig språk. De støtter også konversasjons- / generativ-assistentgrensesnitt (f.eks. «vis meg de nyeste kontraktene med X») som er avhengige av «retrieval-augmented generation» (RAG) og metadatafiltre (Mordor Intelligence – Trends in Vector & RAG Adoption).

Vurder dette iht. enterprise-søk: Hvorfor velge headless med et hybrid-CMS?

Eksempler på enterprise-søk

Posten er fortsatt et utmerket eksempel på å kombinere redaksjonelt innhold, postnummer, adressedata osv. til én søkeopplevelse. Men du kan også finne nyere eksempler som utnytter KI-oppsummering, samtaleagenter og embedding-basert relevansrangering (for eksempel i tekniske støtteportaler, forskningsbiblioteker eller interne kunnskapsbaser).

Eksemplet fra Helsedirektoratet er fortsatt relevant; å legge til semantisk søk, gjenbrukbare innholdskomponenter eller KI-agenter kan gjøre systemet deres enda mer effektivt.

Andre brukstilfeller for enterprise-søk inkluderer generering av produktanbefalinger, likhetsbasert gjenfinning (f.eks. sammenligning av pasienter, kjemikalier, forskning), ekspertsøk, overvåking av samsvar og interne KI-agenter for kunnskapsutvinning. Moderne tilfeller inkluderer ofte konversasjonsbaserte spørregrensesnitt eller KI-drevne assistenter.

Leverandører av enterprise-søk

Det er mange leverandører som tilbyr enterprise-søktjenester. Per 2025 inkluderer de store aktørene både langvarige åpen kildekode-verktøy og nyere KI-sentrerte plattformer. Nedenfor er eksempler på tvers av spekteret:

• Elastic (Elasticsearch / Elastic Cloud) (sterk innen vektorsøk og tilbyr KI / embedding & RAG-type funksjoner)
• Apache Solr
• Xapian
• Lucene / Lucene-baserte «stacks»
• Glean Technologies (et av de nyere sky- / generativt søk / KI-søkeverktøyene fokusert på kunnskapsutvinning)
• Contextual AI (leverandører som bygger plattformer for RAG-agenter og «grounded language models»)
• Andre tradisjonelle leverandører: Sinequa, Coveo, Lucidworks, Microsoft (Azure Cognitive Search), Google Cloud Search, IBM, etc.

Først publisert 2. september 2020, oppdatert 1. oktober 2025.