Supplier profile Общество с ограниченной ответственностью «Новые Поисковые Технологии»
Organisation registration data
| Full name | Общество с ограниченной ответственностью «Новые Поисковые Технологии» |
| TRN / TRRC : | 7718562626 / 500901001 |
| Region | Московская область |
| Mail address: | 107045, Российская Федерация, г. Москва, Костянский пер, дом 13, оф.101, ОКАТО: 46209501000 |
| Coordinates: | 55. 742077,37.603207 |
| Number of contracts: | 17 Show 4 by 44/94 Federal Law 13 by federal law 223 |
| Amount of contracts: | 2 236 172 by 44/94 Federal Law 16 096 111 by federal law 223 |
Address: 142000, Российская Федерация, Московская обл., г. Домодедово, ул. Индустриальная, дом 1, ОКАТО: 46209501000
Не нашли, что искали? Нашли ошибку или персональные данные?
- Contracts 17
- Customers 12
| Name | TRN | TRRC | Number of contracts | Amount of contracts, RUB | Common contracts |
|---|---|---|---|---|---|
| Государственная компания «Российские автомобильные дороги» | 7717151380 | 770901001 | 746 | 619 983 766 368 | Show |
ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «АРСЕНЬЕВСКАЯ АВИАЦИОННАЯ КОМПАНИЯ «ПРОГРЕСС» ИМ. | 2501002394 | 250101001 | 4263 | 173 649 994 129 | Show |
| ФЕДЕРАЛЬНОЕ КАЗЕННОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ «ПЕРМСКИЙ ПОРОХОВОЙ ЗАВОД» | 5908006119 | 590801001 | 6346 | 158 712 066 410 | Show |
| ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «ОБЪЕДИНЕННАЯ АВИАСТРОИТЕЛЬНАЯ КОРПОРАЦИЯ» | 7708619320 | 770801001 | 730 | 66 728 916 897 | Show |
| Общество с ограниченной ответственностью «Сургутские городские электрические сети» | 8602015464 | 860201001 | 2031 | 49 956 551 994 | Show |
| Открытое акционерное общество «Производственное объединение «Новосибирский приборостроительный завод» | 5402534361 | 540201001 | 47 715 237 008 | Show | |
| Открытое акционерное общество «Институт по проектированию магистральных трубопроводов» | 7710022410 | 774501001 | 3608 | 21 250 194 854 | Show |
| Открытое акционерное общество «Государственный научно-исследовательский институт «Кристалл» | 5249116549 | 524901001 | 3865 | 18 024 031 549 | Show |
| Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет» | 0274023747 | 027401001 | 9150 | 8 495 238 940 | Show |
| АДМИНИСТРАЦИЯ ГУБЕРНАТОРА БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ | 3123107084 | 312301001 | 865 | 5 249 868 202 | Show |
| КОМИТЕТ ПО ГРАДОСТРОИТЕЛЬСТВУ И АРХИТЕКТУРЕ | 7830000994 | 784001001 | 992 | 1 680 908 536 | Show |
| Территориальный фонд обязательного медицинского страхования Астраханской области | 3015009330 | 301601001 | 70 | 13 687 732 | Show |
| Requisites | Amount of contract, RUB. |
|---|---|
| Contract number: 55249116549180002690000 Customer: АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ «КРИСТАЛЛ» Subject: Поставка програмного обеспечения Conclusion date: 2018-10-08Execution completion date: 2019-10-01 | 225 225 |
| Contract number: 75402534361170006650000 Customer: АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «НОВОСИБИРСКИЙ ПРИБОРОСТРОИТЕЛЬНЫЙ ЗАВОД» Subject: Приобретение DLP системы Conclusion date: 2017-12-26Execution completion date: 2017-12-31 | 399 717 |
| Contract number: 57708619320170002340000 Customer: ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «ОБЪЕДИНЕННАЯ АВИАСТРОИТЕЛЬНАЯ КОРПОРАЦИЯ» Subject: Получение права на использование ПО на условиях неисключительной лицензии Conclusion date: 2016-12-20Execution completion date: 2017-11-30 | 2 267 700 |
| Contract number: 57717151380150001640000 Customer: Государственная компания «Российские автомобильные дороги» Service: Консультативные услуги по устройствам подготовки данных, ввода данных и управления работой компьютера Conclusion date: 2015-07-14Execution completion date: 2016-07-15 | 360 360 |
| Contract number: 57717151380150001280000 Customer: Государственная компания «Российские автомобильные дороги» Service: Консультативные услуги по устройствам подготовки данных, ввода данных и управления работой компьютера Conclusion date: 2015-06-19Execution completion date: 2015-08-04 | 145 080 |
| Contract number: 58602015464150000010000 Customer: Общество с ограниченной ответственностью «Сургутские городские электрические сети» Subject: о предоставлении права использования новых версий программ для ЭВМ и оказание услуг по сопровождению (технической поддержке) Conclusion date: 2015-02-02Execution completion date: 2015-06-30 | 100 000 |
| Contract number: 0126200001913000031 Customer: Администрация Губернатора Белгородской области Subject: Программное обеспечение
для мониторинга информационной сети с передачей неисключительных прав (бессрочно). | 855 000 |
| Contract number: 0225100000213000008 Customer: Территориальный фонд обязательного медицинского страхования Астраханской области Subject: Поставка программного обеспечения для защиты информации Conclusion date: 2013-09-03 | 407 760 |
| Contract number: 0301100003713000918 Customer: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет» Subject: обучение представителе заказчика по программе «Практика применения DLP-систем» 09. | 5 900 |
| Contract number: 0172200005912000056 Customer: Комитет по градостроительству и архитектуре Subject: СИСТЕМНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА Conclusion date: 2012-08-27 | 967 512 |
| Contract number: 31401855586-01 Customer: Открытое акционерное общество «Институт по проектированию магистральных трубопроводов» Service: Системы и прикладные программные средства | 4 550 000 |
| Contract number: 31401397476-01 Customer: Открытое акционерное общество «Арсеньевская авиационная компания «Прогресс» им.  Н.И.СазыкинаService: Прикладные программные средства | 942 589 |
| Contract number: 31502567846-01 Customer: Государственная компания «Российские автомобильные дороги» Service: Консультативные услуги по устройствам подготовки данных, ввода данных и управления работой компьютера | 360 360 |
| Contract number: 31401115289-01 Customer: Открытое акционерное общество «Институт по проектированию магистральных трубопроводов» Service: Системы и прикладные программные средства | 2 900 000 |
| Contract number: 31401115352-01 Customer: Открытое акционерное общество «Институт по проектированию магистральных трубопроводов» Service: Системы и прикладные программные средства | 3 400 000 |
| Contract number: 31502482234-01 Customer: Государственная компания «Российские автомобильные дороги» Service: Консультативные услуги по устройствам подготовки данных, ввода данных и управления работой компьютера | 145 080 |
| Contract number: 31401435134-01 Customer: Федеральное казенное предприятие «Пермский пороховой завод» Service: Интеллектуальная продукция в области информатики | 300 000 |
04.2013Supplier status in the untrustworthy supplier registry
Other possible organization names 2
| Name | TRN | TRRC |
|---|---|---|
| ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «НОВЫЕ ПОИСКОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» | 7718562626 | 770301001 |
| ООО «Новые Поисковые Технологии» | 7718562626 | 771801001 |
View all
ООО «НОВЫЕ ПОИСКОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», г.
Москва, ИНН 7718562626, контакты, реквизиты, финансовая отчётность и выписка из ЕГРЮЛ| ОГРН | 1057748569009 |
| ИНН | 7718562626 |
| КПП | 770301001 |
| ОКПО | 78983989 |
| Код ОКОГУ | 4210014 Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно |
| Код ОКОПФ | 12300 Общества с ограниченной ответственностью |
| Код ОКФС | 16 Частная собственность |
| Код ОКАТО | 45286575000 Пресненский |
| Код ОКТМО | 45380000000 муниципальный округ Пресненский |
Регистрация в ФНС
Регистрационный номер 1057748569009 от 11 октября 2005 года
Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №46 по г.
Москве
Регистрация в ПФР
Регистрационный номер 087103127596 от 6 августа 2014 года
Государственное учреждение — Главное Управление Пенсионного фонда РФ №10 Управление №3 по г. Москве и Московской области муниципальный район Пресненское, Арбат г. Москвы
Регистрация в ФСС
Регистрационный номер 772402622477181 от 5 декабря 2017 года
Филиал №18 Государственного учреждения — Московского регионального отделения Фонда социального страхования Российской Федерации
| Калитин Александр Владимирович ИНН 772443172648 с 12.05.2015 | 100% |
| 62.01 | Разработка компьютерного программного обеспеченияОСНОВНОЙ |
| 62.02 | Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий |
| 72.1 | Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук |
58. 29 | Издание прочих программных продуктов |
| 46.51.2 | Торговля оптовая программным обеспечением |
| 62.0 | Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги |
| 62.09 | Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, прочая |
| 63.11.1 | Деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов |
Финансовая отчётность ООО «НПТ» согласно данным ФНС и Росстата за 2013–2021 годы
Финансовые результаты за 2021 год
| Выручка | Чистая прибыль | Капитал |
|---|---|---|
1 млрд ₽ 15% | 72,8 млн ₽ 108% | 71,1 млн ₽ 25% |
Показатели финансового состояния за 2021 год
- Коэффициент автономии (финансовой независимости)
0.
42 - Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами 0.01
- Коэффициент покрытия инвестиций 0.42
42- Коэффициент текущей ликвидности
1. 01
- Коэффициент быстрой ликвидности 0.71
- Коэффициент абсолютной ликвидности 0.22
01- Рентабельность продаж
7. 0%
- Рентабельность активов 42.8%
- Рентабельность собственного капитала 102.4%
0%Уплаченные ООО «НПТ» – ИНН 7718562626 – налоги и сборы за 2021 год
| Страховые взносы на обязательное медицинское страхование работающего населения, зачисляемые в бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования | 161,6 тыс. ₽ |
| Налог на прибыль | 28,7 млн ₽ |
| Налог на добавленную стоимость | 18,2 млн ₽ |
| Страховые и другие взносы на обязательное пенсионное страхование, зачисляемые в Пенсионный фонд Российской Федерации | 456,1 тыс. ₽ |
| Страховые взносы на обязательное социальное страхование на случай временной нетрудоспособности и в связи с материнством | 48 тыс. ₽ |
| Итого | 47,6 млн ₽ |
| ООО «СЕРЧИНФОРМ» ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРЧИНФОРМ» |
Компания ООО «НПТ» опубликовала 1 сообщение и является участником 1 сообщения на Федресурсе
| Реорганизация юридического лица | 1 |
| Заявление об отказе от применения моратория в соответствии со статьей 9.1 Федерального закона от 26.10.2002 г. №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) | 1 |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | — | — |
| 44-ФЗ | — | — |
| 223-ФЗ | — | — |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | 5 | 2,6 млн ₽ |
| 44-ФЗ | 24 | 49,8 млн ₽ |
| 223-ФЗ | 48 | 93,5 млн ₽ |
Согласно данным картотеки арбитражных дел, в арбитражных судах РФ были рассмотрены 4 судебных дела с участием ООО «НПТ»
| 3 | в роли истца |
| 1 | в роли ответчика |
Последнее дело
№ А40-282667/2019 от 23 октября 2019 года
Экономические споры по гражданским правоотношениям
Истец
ООО «НПТ»
Ответчик
АО МНИИТЭП
Полная хронология важных событий с 11 октября 2005 года
05. Регистрация в ФСС, присвоен регистрационный номер 772402622477181 | |
21.03.2019 Сдана финансовая отчётность за 2018 год | |
30.12.2020 Сдана финансовая отчётность за 2019 год | |
30.03.2021 Сдана финансовая отчётность за 2020 год | |
31.03.2022 Сдана финансовая отчётность за 2021 год | |
22.04.2022 Юридическое лицо находится в процессе реорганизации в форме присоединения к другому юридическому лицу | |
19.08.2022 Юридическое лицо было ликвидировано |
12.2017Похожие компании
| ООО «ИНДИГО» д. Шушары, Республика Татарстан | 1616032192 |
| ООО «ШЕКСИ» г.  Москва | 7722479057 |
| ООО «ТУРБОПОДГОТОВКА» г. Таганрог, Ростовская область | 6154152533 |
| ООО «ФИНАГЕНТ» г. Санкт-Петербург | 7810738335 |
| ООО «МАЙКСИНЕТ» г. Химки, Московская область | 5047179602 |
| ООО «БЮДЖЕТ-ИНФОРМ» г. Тюмень, Тюменская область | 7203074843 |
| ООО «ДЕКСТРА» г. Новосибирск, Новосибирская область | 5402071811 |
🔥 Лучшая технология поисковой системы в 2022 году: анализ 10 лучших поисковых систем сайт, так как это самый простой способ связать посетителей с продуктами, которые они ищут. Чтобы убедиться, что ваш поиск работает на высшем уровне и успешно превращает посетителей в платящих клиентов, вы должны быть разумны при выборе внутренней поисковой системы. Мы проанализировали 10 самых популярных технологий поисковых систем, чтобы помочь вам принять более взвешенное решение.
Попробуйте Searchanise бесплатно
Измените опыт ваших клиентов с помощью нашего поиска, фильтров и аналитики
Не терпится?
Содержание:
- Важность надежного поиска по сайту
- Каковы 10 лучших поисковых систем в 2022 году?
- Какие функции определяют эффективность поиска
- Sphinx
- ElasticSearch
- Splunk
- Solr
- MarkLogic
- Algolia
- Когнитивный поиск Microsoft Azure
- Arango, Virtuoso, OpenSearch
- Заключительные мысли
Важность надежного поиска по сайту у пользователей есть определенные ожидания от веб-сайтов электронной коммерции5.
И доступ к поиску по сайту — это одна из вещей, которую они считают само собой разумеющейся при совершении покупок в Интернете. Фактически, целых 43% пользователей сразу же переходят к строке поиска в тот момент, когда они открывают сайт электронной коммерции.Но добавить любой поиск на ваш сайт недостаточно. Это должна быть умная, надежная и быстрая поисковая система, которая легко свяжет ваших потенциальных клиентов с желаемыми продуктами. Такой поиск может не только помочь вам конвертировать больше вашего трафика, но и улучшить пользовательский опыт и создать лучший имидж бренда.
Подумайте о том, чтобы добавить качественный поиск на свой веб-сайт электронной коммерции, так как позже он полностью окупит потраченное время и деньги.
Каковы 10 лучших поисковых систем в 2022 году?
Современные поисковые системы по базам данных предлагают широкий спектр функций и предложений продуктов, если что-то трудно найти, а также полнотекстовый поиск для более точных контекстных находок, многогранный метод, позволяющий фильтровать список продуктов и нечеткий поиск, возвращающий релевантные результаты, несмотря на ошибки или опечатки в запросах.
Но как выбрать лучшую поисковую систему для вашего сайта? Что ж, прежде чем принимать опрометчивое решение, давайте рассмотрим самые популярные варианты. Что касается движков баз данных, ElasticSearch является наиболее распространенным решением, используемым разработчиками в 2022 году. За ним следуют Splunk, Solr, MarkLogic, Algolia, Microsoft Azure Search, Sphinx, ArangoSearch, Virtuoso и OpenSearch.
Десять лучших технологий поисковых систем
Для тех, кто ищет надежное и эффективное решение, мы обычно рекомендуем Elasticsearch, Solr или Sphinx, поскольку эти поисковые системы остаются на вершине в течение последнего десятилетия:
Рейтинг поисковых систем за последние 10 лет
Какие функции определяют эффективность поиска
Задача номер один для эффективного поиска состоит в том, чтобы найти наилучшие совпадения, отвечающие запросу пользователя – релевантный результат, не включающий остальные данные с сайта.
Но так действуют все двигатели. Разница между Elasticsearch, Solr и Sphinx не так уж велика.
Давайте углубимся в разнообразие функций поисковой системы СУБД (системы управления базами данных), которые следует учитывать при выборе:
- Полнотекстовый: может быть поиском по одному слову, нескольким словоформам или предложению.
- Нечеткий поиск: метод, помогающий возвращать релевантные результаты поиска для запросов, содержащих ошибки и опечатки.
- Геопространственный поиск: автоматически определяет геолокацию пользователя.
- Фасетный поиск: позволяет расширить поиск такими атрибутами, как размер, цвет и др. (поиск по марке, производителю, рейтингу товара и т.д.)
- Функция сортировки: состоит из поиска по диапазону (например, по ценовому диапазону, диапазону размера или временному интервалу) и поиску с помощью фильтра (чтобы включить только желаемые параметры).
- Индексирование в режиме, близком к реальному времени (NRT): учитывает частые обновления (такие как постоянно меняющаяся информация, например, наличие на складе, динамически меняющиеся цены или детали описания продукта).
- Подсветка: визуальная индикация слов, введенных в строку поиска, сниппеты.
- Безопасность: способность выявлять угрозы, такие как проблемы с веб-сервером или неработающие ссылки, и отображать их на панели управления.
- Масштабируемость: возможность масштабировать базу данных с течением времени без ущерба для скорости поиска.
- Хранение: поиск по базе данных воспринимается как дополнительный источник для хранения данных.
Sphinx
Sphinx — это поисковая система с открытым исходным кодом, которая обеспечивает функции полнотекстового поиска для клиентских приложений.
Среди его преимуществ — высокая релевантность для поиска, высокая скорость (более 500 запросов в секунду), простота интеграции и поддержка различных типов запросов, например, по близости фраз и слов. Sphinx предлагает удобные редактируемые таблицы, директивы для построения иерархии данных, динамические ссылки для перекрестных ссылок и обширную поддержку для настройки программного обеспечения.
Sphinx также известен своими многогранными возможностями поиска. Youku Tudou, крупнейший видеосайт Китая, использует Sphinx для многогранного поиска, чтобы обслуживать более 400 миллионов пользователей в месяц с пиковыми объемами 15 000 поисковых запросов в секунду. С помощью Sphinx Craigslist обрабатывает более 300 миллионов запросов в день.
Sphinx — лучший вариант для веб-сайтов, использующих большое количество документации. Это быстрая и мощная технология поисковой системы для индексирования и запроса огромных объемов документов с использованием ограниченных вычислительных ресурсов.
Однако в технологии Sphinx отсутствуют средства визуализации и анализа данных. Это неудобство легко устраняется приложениями.
Searchanise, интеллектуальное поисковое приложение для Shopify, Wix, BigCommerce, WooCommerce и CS-Cart, использует технологию Sphinx в качестве основы. Полнотекстовые возможности обеспечивают высокую скорость индексации и большое количество одновременно обрабатываемых запросов. Он также поставляется со всеми функциями визуализации, аналитики и другими функциями, которые делают его удобным для пользователя и легко адаптируются.
ElasticSearch
ElasticSearch — поисковая и аналитическая система с открытым исходным кодом, способная обрабатывать растущее число запросов. Сегодня ElasticSearch является наиболее часто используемой поисковой системой.
Он может быстро индексировать часто изменяющиеся данные менее чем за 1 секунду, что делает его одной из самых быстрых поисковых систем.
Больше всего от этого выиграют проекты, в которых постоянно обновляются базы данных. Кроме того, Elasticsearch является масштабируемым, а это означает, что по мере увеличения вашей базы данных скорость поиска снижается.
Uber, Expedia и другие компании-гиганты используют ElasticSearch для сбора бизнес-показателей по динамическому ценообразованию и позиционированию поставок в режиме реального времени. Благодаря ElasticSearch они могут обрабатывать более 1000 запросов в секунду в часы пик.
Splunk
Splunk — это поисковая система, которая индексирует и ищет файлы журналов, хранящиеся в системе. Он отслеживает, анализирует и ищет машинно-генерируемые большие данные в режиме реального времени через веб-интерфейс.
Он имеет ряд преимуществ и полезных функций, например, он предоставляет мгновенные результаты, позволяет генерировать оповещения, графики и информационные панели, создает метрики и обнаруживает проблемы для получения данных, которые можно использовать.
Кроме того, Splunk позволяет легко интегрировать ИИ в стратегию данных, которую использует компания.
Однако у Splunk есть и свои ограничения. Это не особенно удобно для пользователя, особенно для тех, кто в этом новичок. Чтобы иметь возможность эффективно внедрять Splunk, часто необходимо пройти платное обучение, поскольку бесплатной документации не всегда достаточно. Как следствие, отладка и устранение неполадок могут быть сложными для менее технически подкованных пользователей.
Остались вопросы?
Будем рады ответить на них!
Мы заботимся о защите ваших данных. Ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности
Подпишитесь на наши информационные бюллетени, чтобы узнавать больше о лайфхаках Searchanise, полезных статьях и последних новостях.
Оставайтесь на связи!
Solr — это автономная платформа поисковой системы с открытым исходным кодом из проекта Apache Lucene.
Он поддерживает богатую спецификацию схемы, которая обеспечивает гибкость при работе с различными полями документа, и имеет обширный API-интерфейс поискового плагина для разработки пользовательского поведения поиска. Solr предоставляет стоп-слова, синонимы и качественный фасетный поиск на основе уникальных значений полей, явных запросов, диапазонов дат, числовых диапазонов или сводных данных.
Solr не так быстр, как ElasticSearch, и лучше подходит для баз данных со статическими данными, где частые изменения не преобладают. Причина кроется в кешах: даже малейшее обновление потребует переиндексации и обновления, что обычно занимает много времени.
Тем не менее, Solr эффективно используется такими веб-сайтами, как Zappos, Reddit, Macy’s и Netflix.
MarkLogic
MarkLogic представляет собой мультимодельную технологию корпоративной базы данных в сочетании со службами поиска и приложений. Проще говоря, MarkLogic хранит и управляет разнообразными данными, одновременно предоставляя встроенный поиск и ряд прикладных сервисов.
Сила MarkLogic заключается в его распределенной архитектуре, способной обрабатывать огромные объемы данных. Именно по этой причине MarkLogic используется в государственном, финансовом и издательском секторах, в которых используются крупномасштабные системы.
Однако, если вам не нужно хранить и искать огромные объемы данных, MarkLogic может быть не лучшим выбором.
Algolia
Algolia — это поиск программного обеспечения как услуги. Он прост в реализации и имеет ряд полезных функций, как и большинство других поисковых систем, таких как исправление опечаток, аналитика поиска и аспекты.
Чаще всего его сравнивают с ElasticSearch. Некоторые пользователи предпочитают ElascticSearch Algolia из-за более доступной цены и большей гибкости.
Когнитивный поиск Microsoft Azure
Когнитивный поиск Microsoft Azure, ранее известный как поиск Azure, представляет собой платформу поиска как службы, которая обеспечивает возможности индексирования и запросов для данных, загруженных на серверы Microsoft.
Возможности Microsoft Azure Cognitive Search включают предложения, фасеты, геопоиск, синонимы и многое другое. Он может обрабатывать как современные синтаксисы запросов, так и запросы на естественном языке. Azure — это гибкое решение с широкими возможностями настройки и расширенной защитой данных. eBay, Samsung, Pixar и Apple iCloud используют его.
Когнитивный поиск Microsoft Azure хорошо подходит для предприятий, однако для небольших компаний цены могут оказаться довольно высокими. Также обратите внимание, что Azure лучше всего интегрируется с другим программным обеспечением Microsoft. Так что, если вы не планируете придерживаться экосистемы Microsoft, Azure может оказаться не лучшим выбором.
Arango, Virtuoso, OpenSearch
Последними тремя поисковыми системами в первой десятке списка являются ArangoDB, Virtuoso и OpenSearch. Эти двигатели не так широко распространены, по сравнению с первой семеркой.
Тем не менее, у них есть и свои преимущества.
ArangoSearch — это система полнотекстового поиска, встроенная в ArangoDB. С помощью ArangoSearch пользователи могут комбинировать два метода поиска информации: логический поиск и поиск с обобщенным ранжированием. Помимо других функций, разработчики Arango подчеркивают его способность ранжировать результаты по релевантности.
Virtuoso — это гибридная система управления реляционными базами данных, которая специализируется на визуализации данных на основе ИИ, т. е. Virtuoso помогает создавать графические представления информации и данных. В частности, пользователи могут управлять своими данными, представленными в виде реляционных таблиц и графиков свойств. Некоторые пользователи отмечают его быструю скорость как несомненный плюс.
OpenSearch — поисковая и аналитическая система, отделившаяся от Elasticsearch. Он был выпущен в 2021 году. OpenSearch позволяет пользователям работать с данными: принимать, агрегировать, просматривать и искать их.
Как проект с открытым исходным кодом, его можно использовать, модифицировать, расширять и монетизировать различными способами.
Заключительные мысли
Все поисковые технологии очень похожи по своим возможностям. Если у вас уже есть проект на Sphinx или Solr, лучше придерживаться его, а не торопиться переключаться на Elasticsearch или аналогичный.
Но если вы не используете поиск по СУБД на своем сайте электронной коммерции, пора выбрать один. Просмотрите анализ 10 основных решений, которые мы провели выше, чтобы выбрать то, которое лучше всего соответствует вашим потребностям.
А если вы хотите сэкономить время и силы, присмотритесь к готовым поисковым решениям, таким как Searchanise. Searchanise — интеллектуальное поисковое приложение на основе Sphinx, которое можно мгновенно добавить на ваш веб-сайт без какого-либо программирования. Приложение предлагает все функции качественной поисковой системы, такие как высокая скорость и релевантность, фильтры и фасеты, аналитика, инструменты мерчандайзинга и продвижения, персонализация и многое другое.
Интегрируйте расширенный поиск по сайту, не ограбив банк! Выберите свою платформу ниже:
Установите приложение
Узнайте, как →
«Высочайшая производительность! Если бы мы знали об этом приложении год назад! Интуитивно понятный поиск и скорость получения информации делают это приложение идеальным для нашего интернет-магазина.»
Загрузить плагин
Узнать как →
«Отлично подходит для наших нужд!
Плагин/сервис Searchanise превосходит другие ведущие (и гораздо более дорогие) поисковые провайдеры на нашем сайте. У нас есть более 17 000 продуктов, и этот плагин безупречно их индексирует и обеспечивает первоклассный поиск для наших клиентов. Очень рад, что мы нашли это.»
Последней надеждой было попробовать Searchanise. Был и до сих пор под впечатлением! Результаты поиска ОТЛИЧНЫЕ! Скорость синхронизации ПОТРЯСАЮЩАЯ, без подвисаний и задержек. И я никогда не видел такой большой поддержки.
Приложение Searchanise НАСТОЯТЕЛЬНО РЕКОМЕНДУЕТСЯ, и я очень надеюсь, что когда-нибудь снова найду такую замечательную команду и поддержку». Попробуйте Searchanise. Мы полностью впечатлены, отлично работает, это быстрее, чем поиск BC по умолчанию, и выглядит великолепно в нашем магазине — это форма и функциональность! Поддержали замечательные люди. Большое спасибо Алексею и команде! Отличное приложение и классная команда»
Установить приложение
Узнайте, как →
«Результаты просто фантастические.
Мы используем его для многих клиентов, и все они довольны. Это значительно улучшает поиск Magento.»
Загрузить расширение
Узнайте, как →
«Я мог бы сказать много хорошего об этом дополнении, но я думаю, что этой строки достаточно; добавление функции Searchanise в ваш магазин — одно из самых важных и полезных решений. Вы сделаете для своего бизнеса и клиентов. Не говоря уже о том, что с командой работать одно удовольствие, а именно с Ангелиной Морозовой!»
Установить дополнение
Узнать как →
Стейси
Стейси — создатель контента в Searchanise.
Сфера ее профессиональных интересов — решения SaaS и электронная коммерция. Стейси считает, что качественный контент должен быть ценным для читателей и достигать бизнес-целей. Когда она не занята писательством, что случается нечасто, она увлеченно читает как художественную, так и научно-популярную литературу.
29 июля, 2022
Что такое лучший поиск для электронной коммерции и зачем он вам нужен
Мы изучаем, почему магазинам электронной коммерции нужен поиск по сайту: какие преимущества он дает и какими функциями он должен обладать. Мы также обсуждаем лучшие решения на рынке.
27 октября 2021 г.
Что такое поисковый индекс и как он влияет на UX и продажи в электронной торговле?
Пользователи ожидают, что поиск по сайту будет молниеносным. Поисковый индекс помогает поисковым системам оправдать эти ожидания. Узнайте, что такое поисковый индекс и какие другие способы улучшить поиск.
24 августа 2021 г.
Является ли поиск на естественном языке обязательным для электронной коммерции или нет?
Должен ли ваш веб-сайт электронной коммерции поддерживать естественный язык? Как мы можем улучшить качество обслуживания клиентов с помощью поиска на естественном языке? Давайте углубимся в тему, чтобы найти ответы.
Зачем модернизировать поисковые технологии
Важные знания разбросаны по всей организации. Упростите все, дайте сотрудникам возможность легко находить то, что им нужно, и используйте машинное обучение.
Исаак Саколик
пишущий редактор, Информационный Мир |
Сувари Тангбоворнпичет / Getty Images Я получил большую часть своих навыков разработки программного обеспечения, занимаясь архитектурой, созданием и поддержкой поисковых приложений, ориентированных на клиентов.
На протяжении многих лет я использовал множество различных поисковых технологий, и все они имели схожие модели разработки. Вам нужно было настроить инфраструктуру, загрузить данные, настроить поисковые индексы и разработать возможности поиска.
Работа по загрузке данных, настройке алгоритмов поиска и разработке приложений была только началом. Релевантность настройки была перетягиванием каната между заинтересованными сторонами с разными взглядами и требованиями к эвристикам. Каждое новое правило часто требовало пересмотра того, как контент был помечен, обогащен или проиндексирован. У нас была дополнительная работа по масштабированию инфраструктуры, добавлению новых источников данных и перенастройке поисковых интерфейсов для поддержки роста и новых пользователей.
Многое изменилось и улучшилось по сравнению с поисковыми технологиями первого поколения, а современные модернизированные поисковые платформы упрощают создание инфраструктуры, интеграцию с источниками контента и повышение релевантности.
Существует также серьезное экономическое обоснование модернизации поисковых платформ для улучшения поддержки клиентов и сотрудников.
Тем не менее, я считаю, что многие команды разработчиков и специалистов по обработке данных сосредотачивают большую часть своих усилий с данными на операциях с данными, машинном обучении и визуализации данных в структурированных источниках данных. Поиск неструктурированных данных, таких как деловые документы, веб-сайты, репозитории XML или другие поля текстовых данных, часто отходит на второй план из-за дополнительных технологий и навыков, необходимых для их качественного поиска.
Для этого поста я проконсультировался с тремя экспертами о том, почему ИТ-командам, специалистам по цифровым технологиям и данным следует подумать о модернизации своих поисковых технологий.
Упрощение опыта, средств разработки и системного администрирования
Марк Флуазанд, старший вице-президент по продуктам и маркетингу в Coveo, рассказывает об одной из проблем, связанных с устаревшими реализациями поиска, которые сегодня легче решить.
«Технология корпоративного поиска обычно покупается или создается внутри отделов, разрозненно и только с учетом целей отдельных отделов. Вместо этого вы можете предоставлять корпоративный поиск, поиск по веб-сайтам и поиск в приложениях, используя единую унифицированную платформу», — говорит он.
Централизация на единой платформе для предоставления общего пользовательского интерфейса, инструментов разработчика и административных возможностей может повлиять на работу нескольких отделов. Флойсанн продолжает: «Единый поиск значительно упрощает управление ИТ-отделом и нагрузку на внутреннюю поддержку. ИТ-отдел может поддерживать все запросы внутренних отделов с помощью правильной платформы, независимо от того, сосредоточены ли команды на привлечении, конверсии и удержании клиентов или на повышении квалификации других сотрудников».
Один из способов, с помощью которого команды разработчиков могут поддерживать различные способы поиска, — это автономный поиск, особенно когда рабочий процесс и взаимодействие с пользователем требуют персонализации.
Затем разработчики могут использовать более легкие интерфейсы с низким кодом и без кода, чтобы встроить поиск в платформы поддержки клиентов и рабочих процессов сотрудников.
Повышение удобства работы сотрудников для поддержки гибридных моделей работы
Возможностей поиска, объединенных с корпоративными порталами, может быть достаточно для небольших компаний, особенно если у них менее частые коммуникации и меньше инструментов для интеграции. Но для более крупных компаний с несколькими отделами и множеством источников информации централизация информации из нескольких систем управления контентом, систем управления взаимоотношениями с клиентами и других инструментов «программное обеспечение как услуга» обеспечивает богатый информацией опыт.
Всеобъемлющий поиск должен быть основным инструментом для сотрудников, чтобы найти документацию, экспертов в предметной области и информацию, созданную в инструментах рабочего процесса. Эта возможность имеет решающее значение для команд в гибридной рабочей модели, и это один из шагов к созданию виртуального кулера для воды.
Это может повысить производительность сотрудников и уменьшить стресс, связанный с поиском ключевой информации для достижения их целей.
Арвинд Джейн, генеральный директор Glean, соглашается. «Найти то, что вам нужно на работе, сложно, особенно по мере роста компаний, когда знания становятся фрагментированными среди множества приложений и людей».
Конечно, создание персонализированного, релевантного и актуального поиска было нетривиальной задачей, пока у нас не появилось облако, SaaS с API, интеграционные платформы и машинное обучение. Низкое качество данных затрудняет поиск, с которым сотрудникам приходится работать.
Джейн говорит: «Создание качественного корпоративного поиска требует решения ранее непреодолимых проблем, таких как глубокое понимание того, как работают сотрудники и какая информация для них важна. Достижения в области технологий помогли найти радикально лучшие решения, которые позволяют создавать усовершенствованные модели релевантности без необходимости постоянной ручной настройки».
Расширение поиска по большему количеству источников контента
Юальд Кампруби, генеральный директор Nuclia, рассказывает о возможностях поисковой системы, которые могут расширить возможности и масштабы компании. Он говорит: «От 80% до 90% данных любой компании неструктурированы. Данные лежат в разных источниках данных и находятся в разных форматах и на разных языках. Получение, обработка и индексация этих данных — одна из самых больших проблем в поиске сегодня. Только поисковые системы на основе ИИ для неструктурированных данных помогут предприятиям преодолеть этот хаос».
Поисковые системы со встроенными и настраиваемыми алгоритмами машинного обучения обеспечивают значительные преимущества для компаний с несколькими приложениями и профилями пользователей, осуществляющих поиск в больших хранилищах информации. Поисковые платформы отличаются качеством и масштабом своих возможностей машинного обучения, включая алгоритмы обогащения сущностей, автоматическую настройку релевантности и механизмы рекомендаций.
Зачем отдавать предпочтение поисковым платформам?
Вот еще пять соображений о том, почему организациям следует модернизировать поисковые платформы и возможности:
- Современные платформы выходят за рамки интерфейсов с ключевыми словами и упрощают взаимодействие с пользователем с помощью запросов на естественном языке.
- Предприятия, поддерживающие несколько поисковых технологий, должны иметь возможность сократить расходы за счет консолидации на единой корпоративной поисковой платформе.
- Devops-команды могут сократить технический долг за счет консолидации на одной платформе, разработки сервисного уровня и преобразования проприетарных интеграций в готовые решения поисковой платформы.
- Обновление приложений путем модернизации возможностей поиска может повысить производительность, обеспечить поддержку мобильных интерфейсов, улучшить доступность и персонализировать работу.
- Поисковые системы с API-интерфейсами могут быть серверным репозиторием для инструментов обработки данных, аналитики и визуализации данных, эффективно представляя неструктурированные данные как источник структурированных данных.
