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Entwicklung einer Aggregations- und Suchplattform zur Auswertung personalisierter, unternehmensinterner Informationen aus verteilten Datenquellen

  • Die Menge an Informationen in Unternehmen steigt seit Jahren immer weiter an. Hierbei handelt es sich um massive Datensätze, die hochvariabel, komplex und wachsend sind, und aus verschiedenen Datenquellen wie JIRA, Confluence oder GitLab stammen. Hieraus entwickelt sich ein Bedarf nach zentralen, unternehmensinternen Plattformen zur Auswertung, Suche und Verwaltung dieser massiven Datensätze. Im Bereich der Anbieterlandschaft gibt es viele Lösungen für die Analyse großer Datenmengen. Dies kommt daher, dass Unternehmen nach Open-Source-Lösungen suchen, mit denen große Datenmengen schnell und zuverlässig gesucht, analysiert und ausgewertet werden können. Mit Hilfe von Elasticsearch kann der Zugriff auf Daten beschleunigt werden. Elasticsearch ist eine auf Lucene basierende Volltextsuchmaschine. Die Suchmaschine stellt eine Vielzahl von Möglichkeiten für Freitextabfragen, für die Indexierung von Daten, sowie für die Administration über eine HTTP/RESTful Schnittstelle zur Verfügung. Mit der konsequenten Ausrichtung auf horizontale Skalierungen und Ausfallsicherheiten besitzt Elasticsearch hervorragende Eigenschaften einer Suchmaschine. Die vorliegende Masterarbeit entstand bei der mogic GmbH in Leipzig. Die Aufgabe der Masterarbeit ist es eine Suchplattform zur Analyse und Suche personalisierter, unternehmensinterner Informationen aus verteilten Datenquellen der mogic GmbH für die Mitarbeiter zu implementieren. Diese Suchplattform soll mit Elasticsearch und Spring Framework entwickelt werden. Die Implementierung der Suchplattform soll in einer unternehmensinternen Webanwendung eingesetzt werden.
  • The amount of information in companies has been steadily increasing for years. These are massive datasets that present highly variable, complex, and growing datasets from multiple data sources such as JIRA, Confluence, or GitLab. Desirable are the central internal company platforms for evaluation and search in many corporate contexts. Many search engines vendors provide the solution for analyzing large volumes of data, and companies are looking for open source solutions that can quickly and reliably search, analyze and evaluate large volumes of data. Elasticsearch can speed up access to data. Elasticsearch is a Lucene-based fulltext search engine. Elasticsearch provides a multitude of options for free-text queries, for indexing data, and for administration via an HTTP/RESTful interface. This master thesis was written in mogic GmbH, in Leipzig and develops a web platform for the analysis and search of personalized, internal company information from distributed data sources for employees of mogic GmbH using Elasticsearch and Spring Framework. The implementation of the search platform was used as an in-house web application.

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Metadaten
Author:Aiperi Baizakova
Title Additional (German):Entwicklung einer Aggregations- und Suchplattform zur Auswertung personalisierter, unternehmensinterner Informationen aus verteilten Datenquellen
Title Additional (English):Development of an aggregation and search platform for the evaluation of personalized, in-house information from distributed data sources
Advisor:Thomas Franke, Stefan Berger
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Name:Dr.-Friedrichs-Ring 2A, 08056 Zwickau, Westsächsische Hochschule Zwickau
Mogic GmbH, Meusdorfer Str. 33-35, 04277 Leipzig, 08056 Zwickau
Year of first Publication:2019
Publishing Institution:Westsächsische Hochschule Zwickau
Tag:ETL; Elasticsearch; Elasticsearh; Search engine; Spring Framework; Suchplattform
Page Number:77 Seiten, 30 Abb., 7 Tab., 39 Lit.
Faculty:Westsächsische Hochschule Zwickau / Physikalische Technik, Informatik
Release Date:2019/10/29