Optimiza las experiencias de búsqueda
La tecnología de Elastic permite a los usuarios de las aplicaciones creativas y del sitio web de la empresa recibir una experiencia de búsqueda consistente y muy avanzada.
Potencia el machine learning en toda la búsqueda
La empresa ayuda a los usuarios con la búsqueda, la navegación, las recomendaciones y los asistentes a través de los resultados relevantes de Elastic, combinados con sus propias innovaciones de inteligencia artificial (AI).
Escala para satisfacer la demanda de millones de usuarios
Debido a la arquitectura resiliente y escalable de Elastic, millones de clientes pueden buscar miles de millones de documentos sin comprometer la velocidad y la confiabilidad
Uso del machine learning para ofrecer experiencias de búsqueda sofisticadas
La empresa de software de multimedia y creatividad Fortune 500 se especializa en soluciones de software que tienen como objetivo cambiar el mundo a través de experiencias digitales. La empresa tiene millones de clientes en todo el mundo, desde las marcas más grandes hasta consumidores individuales, que usan sus aplicaciones para transformar, inspirar e impactar a las personas a través de imágenes impresionantes, documentos innovadores y experiencias digitales atractivas.
Ya sea como creador o como consumidor, la capacidad de conectar rápidamente a la gente con el contenido es un pilar fundamental del recorrido creativo. Por esta razón, la empresa invirtió en proporcionar capacidades de búsqueda de recomendaciones y navegación rápidas y confiables integradas en la mayoría de sus aplicaciones.
Sin embargo, este esfuerzo presenta varios desafíos. El Director de Ingeniería de la plataforma de búsqueda dice que hay miles de millones de activos en su cloud que se crearon con decenas de sus herramientas. Además, los activos en sí mismos se almacenan en muchos formatos y tipos de archivos diferentes, como videos, fotografías, ilustraciones y documentos, cada uno con sus propias características.
Para abordar esto en el pasado, diferentes equipos de producto crearon sistemas y características de búsqueda adaptados a los tipos de activos específicos de su producto individual y a las necesidades de los clientes. Pero esto dio lugar a una experiencia inconsistente al cambiar de producto y a ineficiencias operativas con características de búsqueda similares desarrolladas y vueltas a desarrollar por varios equipos.
Desarrollar una experiencia de búsqueda consistente
El equipo se propuso crear una infraestructura de búsqueda consistente y una experiencia en toda la organización para superar estos problemas. La empresa ya empleaba Elastic Search Platform para impulsar la búsqueda en su primera aplicación. Vieron el potencial de aprovechar el soporte de Elastic para las innovaciones de AI, a fin de proporcionar capacidades de búsqueda y descubrimiento de próxima generación en más partes del conjunto de productos.
Elastic cumple con nuestros criterios más importantes. Ofrece una tecnología de código abierto que podemos gestionar nosotros mismos, desplegar en el cloud y escalar a las necesidades del negocio. También es sumamente eficiente y rentable, lo que respalda nuestro plan de desplegar la búsqueda en más productos y más casos de uso.
Esto permite a la empresa ofrecer características de búsqueda y descubrimiento consistentes y sofisticadas en decenas de productos, en decenas de miles de millones de activos y en su sitio web al manejar 600 millones de búsquedas por día.
Desde la aplicación de escritorio en línea de un cliente, se puede ingresar una sola búsqueda y se obtienen resultados personalizados en todo el conjunto de aplicaciones. Esta capacidad por sí sola puede ser muy valiosa cuando trabajas con un activo en varias herramientas, como requieren muchos flujos de trabajo creativos.
Resiliencia, escalabilidad y velocidad integradas
Además, Elastic le da al equipo la confianza de que la búsqueda es resiliente y escalable en toda la organización. "La confiabilidad es una cosa menos de la que tenemos que preocuparnos, porque Elastic es muy confiable desde el primer momento. Significa que podemos agregarla en el corazón de nuestras operaciones de búsqueda sabiendo que escalará al volumen de demanda que esperamos hoy y en el futuro", dice el Director de Ingeniería.
La velocidad de la plataforma de Elastic es igualmente significativa.
Con Elastic, podemos ingestar e indexar datos más rápido y gestionar miles de millones de activos. Desde el punto de vista de la latencia, también significa que podemos ofrecer los mejores tiempos de respuesta. Por ejemplo, la búsqueda de imágenes ahora tarda tan solo unos milisegundos.
La consistencia arquitectónica es igualmente importante desde el punto de vista operativo y de soporte. Con su propia experiencia en ingeniería open source, la empresa puede adaptar Elastic rápidamente a las cambiantes necesidades de los usuarios. También pueden ser más ágiles en cuanto a cumplir y superar la experiencia de usuario que ofrecen los competidores.
Compatibilidad con la búsqueda y el descubrimiento basados en el machine learning
Esto es vital en un momento en que la AI y el machine learning están impulsando un cambio de paradigma tanto en la búsqueda como en la gestión de los activos multimedia. Con Elastic, la empresa ahora puede expandir sus propias innovaciones y tecnologías de búsqueda con AI para brindar experiencias aún más personalizadas a los usuarios.
Además de ayudar a los clientes a encontrar activos relevantes, los capacitamos para que descubran contenido personalizado y les brindamos una mejor asistencia en sus flujos de trabajo. El poder de las capacidades del machine learning de Elastic enriquece la experiencia de búsqueda del usuario en las áreas de recomendaciones y descubrimiento.
El Director de Ingeniería también destaca la importancia de los datos de Elastic para el proceso del machine learning. "Es sumamente valioso que Elastic procese los datos en la ingesta para que estén listos automáticamente para nuestros sistemas de AI. También hay características vectoriales y de incrustación que podemos usar como elementos esenciales para nuestras operaciones de machine learning", dice.
Hay muchas formas en las que el machine learning de Elastic está detrás de tus características de búsqueda. Algunos ejemplos incluyen la capacidad de buscar imágenes por color, contenido y composición, como la posición y el tamaño del objeto. También existe la posibilidad de extraer dos imágenes, resaltar un elemento diferente en cada una y recibir un conjunto de resultados de imagen que incluyen ambos elementos seleccionados.
La empresa también está innovando sobre el machine learning de Elastic para comprender mejor la "intención del usuario". Las aplicaciones pueden autocompletar las consultas de búsqueda o hacer recomendaciones al usuario en función de comportamientos y preferencias anteriores. Los desarrollos recientes incluyen una característica que sugiere automáticamente ediciones a una fotografía según imágenes similares del catálogo del usuario o de la comunidad de clientes en general.
Liderar el futuro de la colaboración creativa
De cara al futuro, el equipo está explorando la posibilidad de usar Elastic para ofrecer búsqueda por voz, audio y video. Además, más allá de la búsqueda de texto tradicional, los creativos pronto podrán encontrar imágenes u objetos específicos dentro de un modelo 3D.
El Director de Ingeniería vuelve al punto en que los datos de Elastic Search Platform están listos para el machine learning y son el componente clave que impulsa todas estas capacidades de búsqueda. También esperan con ansias más colaboraciones con Elastic.
