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Workplace Search : Elastic veut dompter les silos de données

Elastic a présenté un nouveau service de recherche qui doit permettre de chercher les données peu importe où elles résident, sur site ou au sein d’applications SaaS.

Elastic a dévoilé Workplace Search lors de sa conférence virtuelle Elastic {ON} du 23 avril.

Disponible en version bêta, Workplace Search s’appuie sur la Stack existante d’Elastic en version 7.6, qui comprend la fonction de recherche, la gestion des logs avec Logstash et l’outil de visualisation Kibana. Avec cette solution, les entreprises peuvent la connecter leurs applications SaaS et à d’autres sources de données dans le cloud, ainsi qu’aux espaces de stockage sur site. L’objectif est de faciliter la recherche dans l’ensemble des outils utilisés par les métiers.

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Les organisations utilisent un ensemble épars d'applications et les employés doivent effectuer des recherches en utilisant les moteurs de recherche standard des géants de l’IT ou des technologies plus spécialisées de fournisseurs comme Elastic, selon Mike Gualtieri, analyste chez Forrester Research.

Faciliter la recherche au sein des applications d’entreprise

« De nombreuses suites d’applications professionnelles comprennent un moteur de recherche intégré comme celles de Google et de Microsoft. Mais leur portée reste cantonnée aux applications concernées », déclare Mike Gualtieri. « Workplace Search est la proposition d’Elastic pour casser les silos afin que les employés y trouvent des informations pertinentes ».

L’analyste chez Forrester Research estime que le marché de la recherche en entreprise connaîtra une augmentation de sa croissance de 300 % au cours des trois prochaines années. Dans ce contexte, Elastic a bien choisi son moment, d’après Mike Gualtieri.

Dans son discours d'ouverture de la conférence virtuelle, Shay Banon, fondateur et PDG d'Elastic, a donné un large aperçu de la mission de son entreprise et de sa direction, avec de nouvelles fonctionnalités telles que Workplace search.

« Tout commence par des données » assure Shay Banon. « Lorsque j'ai créé Elasticsearch il y a de nombreuses années, l'idée était de permettre aux utilisateurs de contrôler leurs données, et non l'inverse ».

Ce contrôle passe entre autre par la possibilité de trouver des informations. Le PDG d'Elastic note que pour beaucoup de gens, la barre de recherche est leur principale interface avec l'Internet. Il ajoute qu’elle constitue un élément fondamental dans l'utilisation des données par les entreprises.

Un moteur de recherche comme outil de data management

Les fonctionnalités proposées par Workplace Search ne sont pas nouvelles dans la stack Elastic. ELK offre déjà des capacités d’exploration, de stockage et de recherche des données au sein des infrastructures IT des entreprises. En revanche, il n’était pas possible de se connecter aux nombreuses applications SaaS qu’elles utilisent. 

Selon Shay Bannon, le principal objectif était de créer une expérience proche des applications dédiées au grand public. Par exemple, l’intégration des données issues des SaaS se fait via un tableau de bord en glisser-déposer. La plateforme Elastic gère l’ingestion, la limitation de débit et la sécurité pour connecter et rechercher dans les différents jeux de données.

Matt Riley, chef de produit Elastic Search Solutions chez Elastic (fondateur de Swiftype, éditeur d’une solution Site Search rachetée par Elastic), explique que son équipe a concocté des connecteurs spécifiques pour les services les plus populaires du marché. Pour l’instant Workplace Search peut s’intégrer avec GitHub, Google Drive, DropBox, Salesforce, Microsoft Office 365, ServiceNow, Zendesk, Jira et Confluence.

L’administrateur doit alors créer depuis l’interface une application OAuth. La synchronisation des données a lieu toutes les deux heures. Suivant les produits, Workplace Search dispose de règles d’indexation automatique par connecteur. Ainsi, l’outil accède aux contenus des documents et leurs métadonnées (auteur, date de publication, mise à jour, etc.).

Une phase de développement nécessaire pour accéder à certaines sources

Une API personnalisable permet aux administrateurs de connecter la solution à d’autres sources de données.

Cette API s’avère plus complexe à paramétrer, puisqu’il faut concevoir un connecteur qui répond à des règles d’intégration, de data modeling, de niveau de permission, d’actualisation des documents et d’observabilité. 

Workplace Search permet de classer manuellement les documents suivant leur utilisation au sein d’une organisation. Par exemple, une équipe commerciale verra en priorité des données tirées de Salesforce, tandis que les développeurs accéderont à des contenus stockés sur des dépôts GitHub. Il faut pour cela définir un groupe d’utilisateurs, gérer leur authentification et adapter le niveau de priorité (de 1 à 10) des sources disponibles depuis une interface visuelle. 

« Nous sommes très heureux de lancer une solution que nous pensons être assez complète pour répondre à tous les besoins des employés, en personnalisant par exemple les recherches en fonction de l'identité du chercheur », estime Matt Riley.

Cette volonté de simplification, Elastic l’avait déjà appliqué à Kibana en proposant Kibana Lens, un outil de visualisation principalement adressé aux métiers. La disponibilité prochaine de Workplace Search prouve que l’éditeur souhaite développer son activité « Search » suivant les mêmes principes. Néanmoins, comme le rappelait Baha Azarmi, Head of Solutions Architecture SEMEA chez Elastic, l’observabilité et le marché de la sécurité restent les deux priorités de l’entreprise.

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