SHI GmbH Augsburg - Ihr Starker Partner für Search & Big Data, Apache Solr, IT Commerce Lösungen

SHI - Fast Forward to Success
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Geschwindigkeit zählt. Bei den Kosten und bei den Erfolgsaussichten.
Bei uns sorgen professionelles Projektmanagement und modulare Entwicklung
für Ihren raschen und effizienten Software-Projekterfolg.
SHI - Beratung  Entwicklung  Consulting
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Wir beraten und unterstützen Sie mit Schulungen, Trainings und Consulting. Von der Strategieberatung bis zur Anwendungsentwicklung helfen wir Ihnen bei der Optimierung Ihrer
Geschäftsprozesse.
SHI - Support und Service
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Wir sind Dienstleister aus Leidenschaft und verstehen unsere Kunden.
Nach dem Projekt ist vor dem Projekt und individuelle, persönliche
Betreuung stehen bei uns ganz weit oben.
SHI - Individuelle Anwendungen aus Software-Bausteinen
SHI - Individuelle Anwendungen aus Software-Bausteinen
Bei uns bekommen Sie weder Software von der Stange, noch unerprobte Eigenentwicklungen. Wir setzen auf bewährte Open-Source-Technologien und setzen Ihre individuelle Anwendung
aus passenden
Bausteinen zusammen.
SHI - Integration
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Insbesondere Big Data Lösungen sind nur mit Integration zahlreicher Plattformen realisierbar: Apache Solr, Hadoop, Mahout, Stanbol, HBase, ZooKeeper, Pig und viele andere mehr.
SHI - Migration
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Steigen Sie jetzt auf die Open Source Plattform Apache Solr oder die professionelle Distribution Lucidworks Fusion um
SHI - Training
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Schneller am Ziel - Search & Big Data Lösungen erfolgreich entwickeln und betreiben.
SHI - Apache Solr Beratung
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Professionelle Beratung rund um Apache Solr - Wir unterstützen Sie vor, während und nach Ihrem Projekt.

Universal AJAX Live Search

In modernen und erfolgreichen Unternehmen ist es gängige Praxis, Entscheidungen und Geschäftsziele mithilfe von Datenanalysen zu ermöglichen oder zu optimieren. Die Potenziale, mittels Datenanalysen zu entscheidenden Geschäftsvorteilen zu gelangen, sind praktisch grenzenlos. Erfolgskritisch sind jedoch die richtige Strategie und die richtige Technologie.

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Analytics mit Apache Solr: Klein anfangen – schnell wachsen

Die Verwendung von Apache Solr als Bestandteil einer Analytics-Umgebung geht mit zahlreichen Vorteilen einher. Dazu zählen die Möglichkeiten, Daten unterschiedlichster Art zu erfassen, zu integrieren und zu durchsuchen. Dies betrifft sowohl strukturierte Daten (z. B. Clicks von Nutzern), semi-strukturierte Daten (z. B. Server-Logs) als auch unstrukturierte Daten (z. B. PDF-Dokumente, Websites). Dadurch wird es ermöglicht, Solr als eine integrative Storage-Einheit für unterschiedliche Anwendungszwecke zu nutzen. Mit zahlreichen Möglichkeiten zur Suche und zur Strukturierung von Suchergebnissen (z. B. Facetten, Filter, Pivot-Facetten, Fuzzy Search, etc.) ist Solr die ideale Plattform für Ihre Analysen. Ein weiterer Vorteil von Solr ist die hohe und flexible Skalierbarkeit. Es ist problemlos möglich, mit einem geringen Datenvolumen zu beginnen und dieses schnell zu vergrößern. Mittels verteilter Architektur können Petabytes an Daten effizient durchsucht und analysiert werden.

Vorteile von Apache Solr und Banana für Ihren geschäftlichen Erfolg

Die Stärken von Solr entfalten sich insbesondere durch die Erweiterung mit einem Pipeline-Framework, wie Logstash oder Apache NiFi, und dem Visualisierungstool Banana. Mittels des Pipeline-Frameworks werden Daten aufbereitet, verarbeitet und vereinheitlicht, bevor sie in Solr indexiert werden. Über Banana können Suchergebnisse in Form von Dashboards visualisiert werden, was effiziente und nutzerfreundliche Analysen ermöglicht.
Nutzen Sie die zahlreichen Vorteile von Solr/Banana und reduzieren Sie zugleich Ihre Kosten. Da sowohl Solr als auch Banana lizenzfrei nutzbar sind, fallen diesbezüglich keine laufenden Kosten für Sie an. Wir unterstützen Sie dabei, für Ihre individuellen Geschäftsziele die entscheidenden Informationen zu gewinnen.

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Steigern Sie die Besucherzahl Ihrer Website und Ihre Conversion Rate durch tiefergreifende User Analytics: Search Engine Optimization, Customer Journey und Site-Search

Mit Hilfe von Indexierungs-Pipelines können in Solr Nutzeraktionen problemlos gespeichert und daraufhin mit Banana analysiert werden. Häufige Fragestellungen sind beispielsweise die Anzahl der Besucher auf der Website, beliebte Inhalte/Seiten, verwaisende Seiten oder Absprungseiten. Während mittels klassischer Analytics-Tools vordergründig strukturierte und semi-strukturierte Daten analysiert werden können, entfaltet Solr zusätzlich einzigartige Stärken bei der Analyse unstrukturierter Daten, wie beispielsweise Sucheingaben von Nutzern. Mit Solr ist es daher möglich, strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten zeitgleich und integrativ zu analysieren, wodurch Sie ein umfassenderes Bild über Ihre Nutzer gewinnen. Beispielsweise können Suchanfragen bzw. Suchbegriffe, deren Eingabe Nutzer zu Ihrer Website geführt hat, auf verschiedene Weisen indexiert und analysiert werden. Gewinnen Sie mehr Informationen, erweitern Sie Ihre Analysen und verbessern Sie dadurch Ihre SEO-Maßnahmen.

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Weiterführend bekommen Sie durch tiefergreifende Nutzeranalysen mit Solr und Banana einen ganzheitlicheren Überblick darüber, wie sich Ihre Nutzer auf Ihrer Website bewegen. Integrieren Sie Analysen von Clicks, Suchanfragen und Query-Fragmenten und informieren Sie sich,
- welche Produkte nach bestimmten Suchanfragen besonders häufig oder selten angeklickt/gekauft werden,
- infolge welcher Suchanfragen allgemein selten Produkte angeklickt/gekauft werden,
- welche Suchanfragen mit hoher/geringer Conversion Rate einhergehen oder
- welche Suchanfragen gehäuft zu Abbrüchen führen.


Verbessern Sie zudem das Nutzererlebnis, indem Sie Null-Treffer-Anfragen identifizieren und vermeiden. Wir beraten und unterstützen Sie für erfolgreiche und gewinnbringende Nutzeranalysen.

Lesen Sie hierzu auch unsere Blog-Serie, in der wir erläutern, welche Daten sich zur Analyse und Verwendung für andere Features eignen.

Kombinieren Sie Apache Solr und Apache Spark zum Überwachen Ihrer Systeme und Fraud Detection

Eine wesentliche Stärke von Solr ist das sogenannte Near Real-Time Searching. Das bedeutet, dass Dokumente praktisch unmittelbar nach der Indexierung durchsuchbar und abrufbar sind. Über Analysen von Systemfehlern oder Auslastungen hinaus, ermöglicht die Indexierung von Server-Logs in Solr daher, Server-Aktivitäten quasi in Echtzeit nachzuvollziehen.
 

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Aufgrund dieser Stärke eignet sich Solr insbesondere für Anwendungen, in denen die Verarbeitung und der Abruf von Daten schnell erfolgen müssen, beispielsweise Fraud Detection bzw. Identifizierung von Betrug. Dabei werden Server-Logs in Solr indexiert. Mittels in Spark implementierter Cluster-Analysen werden Muster gewöhnlicher Aktivitäten identifiziert. Mit diesen Mustern können nachfolgende Aktivitäten verglichen werden. Sofern eine Aktivität in keines der Muster gewöhnlicher Aktivitäten passt bzw. eine Anomalie auftritt, besteht die Möglichkeit, dass es sich um einen Betrugsversuch handelt. Entsprechende vorsorgliche Maßnahmen können dann eingeleitet werden.


Kombinieren Sie Apache Solr und Apache Spark für Social Media Analytics

Soziale Medien beeinflussen zunehmend das Verhalten von Konsumenten. Dies gilt insbesondere für Produkte, die durch Spaß und Vergnügen charakterisierbar sind (Bücher, Computerspiele, Filme, Musik). Generell eignen sich Social Media Analysen ideal als Grundlage für Marketing-Aktionen, um detaillierte Informationen über die eigene Zielgruppe in Erfahrung zu bringen, die eigenen Stärken und Schwächen mit der Konkurrenz zu vergleichen, oder auch für Imageanalyse und Brand Monitoring. Wir unterstützen Sie dabei, Meinungen und Trends früher als Ihre Konkurrenz zu erkennen und sich den entscheidenden Wissensvorsprung für Ihre Geschäftsentscheidungen zu verschaffen.

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Eine der zentralen Herausforderungen von Social Media Analysen ist es, mit großen Mengen unstrukturierter Daten zu operieren und relevante Informationen zu extrahieren. Nutzen Sie die umfangreichen Möglichkeiten der Kombination von Solr und Spark zur Speicherung, Aufbereitung und Analyse unstrukturierter Daten. Mittels Methoden des Natural Language Processing (NLP) wie Sentence Identification, Named Entity Extraction, Sentiment Detection oder Classification unterstützen wir Sie dabei, unstrukturierte Daten zu strukturieren und die für Sie relevanten Informationen zu gewinnen.


Analysieren und Visualisieren von Kundenverhalten - Use Cases


Häufige Systemabstürze verhindern

Ausgangslage
Das System stürzt häufig ab, aber der Grund dafür wird nicht gefunden.

Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Analyse des Nutzeraufkommens und Visualisierung in Balkendiagrammen fällt auf, dass sich zu manchen Zeiten die Online-Shop-Zugriffe stark erhöhen.

Gegenmaßnahmen ergreifen
Die Überlastung des Systems zu den Stoßzeiten kann verhindert werden, indem zu diesen Zeiten Server hinzugeschaltet werden oder Suchanfragen vereinfacht werden, sodass die vorhandenen Server entlastet werden (weniger Filterqueries, einfacheres Ranking, Ausschalten von Recommendations).

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Die Anzahl der Shop-Besuche erhöhen


Ausgangslage
Der Online-Shop ist nicht gut besucht, obwohl Werbung in Form von Newslettern und Werbebannern geschaltet wird. Weniger Aufwand wird in die Werbung über soziale Medien gesteckt.

Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Visualisierung von Customer Journeys wird deutlich, dass die meisten Kunden nicht aufgrund von Newslettern oder Werbebannern auf die Seite gelangen, sondern von Links aus sozialen Netzwerken oder als Folge einer konkreten Suche in Google.

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Gegenmaßnahmen ergreifen
Frequentere Kampagnen in sozialen Netzwerken und die Investition in Suchmaschinenoptimierung (SEO) steigern den Zulauf des Online-Shops. Der Aufwand für das Erstellen von Newslettern kann nach dieser Erkenntnis eher verringert werden.


Umsatz steigern

Ausgangslage
Eine große Anzahl an Kunden springt vor einem Kaufabschluss vom Shop ab. Bestimmte Produkte aus dem Sortiment werden nicht verkauft.

Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Analyse der Suchanfragen fällt auf, dass einige Suchanfragen zu Nulltreffern führen. Produkte, die nicht gefunden werden, bleiben damit unverkauft. Die Kunden kaufen in einem anderen Shop, in dem Glauben, dass das gesuchte Produkt in diesem Online-Shop nicht verfügbar ist.

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Gegenmaßnahmen ergreifen
Abhilfe kann geschaffen werden, indem Auto-Suggest, Spellchecking und Recommendations eingesetzt werden oder indem die Suche weniger strikt ausgeführt wird. Dadurch finden Kunden auch Artikel, deren Bezeichnung nicht ganz korrekt eingegeben wurde und sie bekommen gezielte Produktvorschläge vom System.


Betrugsfälle aufdecken

Ausgangslage
Einige Mitarbeiter des Unternehmens erhalten bei einem Login-Versuch in das firmeneigene Informationsportal eine Fehlermeldung, welche ihnen mitteilt, dass sie bereits an einem anderen Computer eingeloggt sind und deshalb kein Zugriff möglich ist.

Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Abspeichern und Indexieren von Zugriffsversuchen auf das System werden ungewöhnlich viele fehlgeschlagene Login-Versuche über einen kurzen Zeitraum identifiziert. Filterung nach verweigerten Zugriffen lässt schnell merken, welche Nutzer-Accounts betroffen sind. Die Darstellung der Login-Versuche in einem Histogramm verdeutlicht, dass für betroffene Nutzer viele fehlgeschlagene Logins einem erfolgreichen Login vorausgehen. Das lässt vermuten, dass jemand Unberechtigtes das Passwort des Nutzers einige Male geraten und sich schlussendlich erfolgreich Zugriff verschafft hat.

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Gegenmaßnahmen ergreifen
Damit Passwörter nicht mehr derart simpel erraten werden können, kann das Unternehmen eine strengere Passwort-Politik einführen, welche das Verwenden von Sonderzeichen und eine Mindestlänge für Passwörter vorschreibt. Außerdem könnten Angreifer dadurch gestoppt werden, dass der Nutzer-Account nach dem beispielsweise dritten Login-Versuch vorübergehend gesperrt wird.


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