EAllgemein

Enterprise Search (Unternehmenssuche)

Suche über interne Systeme wie DMS, Wiki, CRM und Files

Enterprise Search (Unternehmenssuche) ist eine zentrale Suchlösung, die Informationen über interne Systeme wie DMS, Wiki, CRM, Intranet, E-Mail-Archive und Files hinweg auffindbar macht. Ziel ist, dass Mitarbeitende mit einer einzigen Suche schnell die richtigen Dokumente, Datensätze und Antworten finden – inklusive Berechtigungen, Kontext und aktueller Versionen.

Was bedeutet Enterprise Search?

Der Begriff beschreibt die „Suche im Unternehmen“: Statt jede Plattform separat zu durchsuchen (z. B. SharePoint, Confluence, Jira, Google Drive oder ein CRM), aggregiert Enterprise Search Inhalte über Konnektoren, normalisiert Metadaten und liefert eine einheitliche Ergebnisliste. Moderne Lösungen gehen darüber hinaus und bieten semantische Suche sowie KI-gestützte Frage-Antwort-Funktionen.

Wie funktioniert Enterprise Search?

  • 1) Anbindung der Datenquellen: Konnektoren verbinden DMS, Wiki, CRM, Ticketing, File-Server etc. und übernehmen Inhalte plus Metadaten.
  • 2) Indexierung & Aufbereitung: Dokumente werden gecrawlt, bereinigt, dedupliziert, mit Metadaten (Autor, Datum, Projekt, Kunde) angereichert und in einem Suchindex gespeichert.
  • 3) Rechtemanagement (Security Trimming): Ergebnisse werden strikt nach Rollen und Berechtigungen gefiltert – Nutzer sehen nur, wofür sie Zugriff haben (wichtig für DSGVO und Compliance).
  • 4) Relevanz & Ranking: Suchalgorithmen bewerten Treffer nach Text, Metadaten, Aktualität, Popularität und Nutzerkontext (Abteilung, Standort, Projekt).
  • 5) Semantik & KI (optional): Mit Embeddings und ggf. einer Vektordatenbank (Vector Database) wird Bedeutung statt nur Keywords gesucht. In Kombination mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) kann ein Large Language Model (LLM) (z. B. ChatGPT) Antworten aus internen Quellen generieren – mit Zitaten/Quellenlinks.

Warum ist Enterprise Search wichtig?

Unternehmen verlieren täglich Zeit durch „Information Friction“: Wissen liegt verteilt in Silos, ist schlecht benannt oder nur in Köpfen vorhanden. Enterprise Search reduziert Suchzeiten, verhindert Doppelarbeit und verbessert Entscheidungen – etwa wenn Vertrieb schnell die aktuelle Preisliste findet oder der Support die richtige Lösung aus früheren Tickets. Gleichzeitig stärkt sie Governance: Inhalte werden auffindbar, versioniert und (bei guter Umsetzung) auditierbar.

Beispiele aus der Praxis (KI-Kontext)

  • Onboarding: Neue Mitarbeitende fragen im Chat „Wie beantrage ich Hardware?“ – ein RAG-Chatbot liefert Schritte plus Links zu Richtlinien und Formularen.
  • Vertrieb: Suche nach „Kündigungsfrist Rahmenvertrag“ findet Vertragsklauseln in PDFs und passende CRM-Notizen.
  • IT & Ops: Semantische Suche findet Runbooks auch dann, wenn andere Begriffe genutzt wurden („Rollback“ vs. „Rollback-Prozedur“).
  • Automation: Mit n8n und Automatisierung (Automation) lassen sich Workflows bauen, die neue Dokumente automatisch taggen, indexieren oder bei bestimmten Suchanfragen Tickets erstellen.

Was kostet Enterprise Search?

Die Kosten hängen stark von Nutzerzahl, Datenquellen, Hosting (Cloud vs. On-Prem), Sicherheitsanforderungen und KI-Funktionen ab. Typische Preistreiber sind Konnektoren, Indexgröße, Echtzeit-Updates, SSO/SCIM, sowie KI-Komponenten (z. B. LLM-Inferenz). Grob starten einfache Setups oft im unteren vierstelligen Bereich pro Monat, während große, regulierte Umgebungen deutlich höher liegen können.

Worauf sollte man achten?

  • Datenschutz & Compliance: Zugriffskontrollen, Logging, Aufbewahrung, Löschkonzepte (siehe Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).
  • Qualität der Daten: Schlechte Metadaten und Dubletten senken Relevanz – Data Hygiene ist entscheidend.
  • KI-Risiken: Bei generativen Antworten sind Quellen, Zitate und Schutz vor Halluzinationen (Hallucinations) wichtig; klare Regeln via AI Governance helfen.