Durchsuche Jira & Confluence mit der KI-Suche amberSearch

Herausforderungen bei der Informationssuche in Atlassian-Systemen

Die Suche nach relevanten Informationen in Jira und Confluence kann für viele Unternehmen eine zeitaufwändige Herausforderung darstellen. Jira, als führendes Tool für Projektmanagement und Issue-Tracking, und Confluence, als zentrale Plattform für Wissensmanagement, sind essenziell für die tägliche Arbeit vieler Teams. Doch die nativen Suchfunktionen dieser Tools stoßen gerade bei über die Jahre gewachsenen Datenmengen an ihre Grenzen: getrennte Suchvorgänge, eingeschränkte Filtermöglichkeiten und fehlende semantische Intelligenz machen es schwierig, schnell und effizient die richtigen Daten zu finden. Dabei sind Nutzer heutzutage über Tools wie ChatGPT & Co eine andere Qualität der Suche aus dem Internet gewöhnt.

Für unsernehmensinterne Zwecke gibt es daher amberSearch– eine leistungsstarke KI-Plattform mit integrierter Suchfunktion, die es ermöglicht, Jira und Confluence nahtlos zu durchsuchen. Mit KI-gestützter semantischer Suche und einer intuitiven Benutzeroberfläche bietet amberSearch nicht nur für Jira und Confluence, sondern auch systemübergreifend eine Lösung für die Herausforderungen der modernen Unternehmenssuche.

Limitierungen nativer Suchmöglichkeiten in Jira und Confluence

1. Die Komplexität von JQL (Jira Query Language)

Jira bietet mit der JQL eine Möglichkeit, gezielt nach Tickets zu suchen. Allerdings erfordert diese Funktion fundierte Kenntnisse über Syntax und Filteroptionen. Für viele Endanwender ist JQL daher wenig intuitiv und zeitaufwändig. Zudem beschränkt sich die Suche auf Ticketdaten innerhalb eines Jira-Projekts – eine projektübergreifende Suche innerhalb von Jira ist nicht möglich.

2. Beschränkungen der Confluence-Suche

Die native Suche in Confluence erlaubt es Nutzern zwar, Seiteninhalte und Anhänge zu finden, doch sie stößt bei komplexeren Anforderungen an ihre Grenzen. Beispielsweise werden ältere Versionen von Dokumenten oft nicht berücksichtigt, und die Suche bleibt oberflächlich, da keine semantischen Zusammenhänge erkannt werden.

3. Getrennte Suchvorgänge

Ein weiteres Problem ist die fehlende Integration zwischen Jira und Confluence: Wer Informationen aus beiden Systemen benötigt – etwa ein Ticket mit einer verlinkten Wissensseite –, muss zwei separate Suchvorgänge durchführen. Das kostet Zeit und führt häufig dazu, dass wichtige Informationen übersehen werden.

amberSearch: Eine semantische Suchplattform für Atlassian-Produkte

amberSearch hebt sich durch seine KI-basierte semantische Suchtechnologie von den nativen Funktionen in Jira und Confluence ab. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, relevante Informationen aus beiden Systemen gleichzeitig zu durchsuchen – unabhängig davon, ob es sich um Tickets, Kommentare oder Wissensseiten handelt.

Hauptmerkmale von amberSearch:

• Systemübergreifende Suche: Durchsuche Jira-Tickets, Confluence-Seiten und weitere Systeme wie Laufwerke, M365 oder das DMS-System in einem einzigen Vorgang.
• Semantische Intelligenz: amberSearch versteht den Kontext deiner Suchanfragen und liefert viel präzisere Ergebnisse als herkömmliche, schlagwortbasierte Suchen.
• Intuitive Benutzeroberfläche: Die Plattform ist einfach zu bedienen und erfordert weder für die Nutzung noch zur Installation keine technischen Vorkenntnisse.
• Effizienzsteigerung: Teams sparen wertvolle Zeit bei der Suche nach projektbezogenen Daten und können sich so auf die wirklich mehrwertbringenden Aufgaben fokussieren.

Mit amberSearch wird die Informationssuche in Atlassian-Produkten nicht nur schneller, sondern auch intelligenter. Die Plattform erkennt Zusammenhänge zwischen Datenpunkten und präsentiert Ergebnisse so, dass Nutzer direkt darauf zugreifen können – ohne lange Filtereinstellungen oder komplexe Abfragen.

Technische Integration und Funktionsweise

1. Integration in bestehende Atlassian-Infrastruktur

amberSearch verbindet sich nahtlos mit Jira und Confluence über API-Schnittstellen, die für Cloud- und On-Premises-Installationen verfügbar sind:

• Dazu muss zunächst eine App für amberSearch registriert werden.
• Diese muss anschließend die notwendigen Zugriffsberechtigungen erhalten, damit die Daten indiziert werden können.
• Selbstverständlich werden alle Informationen gemäß der DSGVO bzw. des AI-Acts verarbeitet.

2. Datenschutz und Berechtigungen

amberSearch respektiert die gesetzten Zugriffsbeschränkungen von Jira und Confluence:

• Rechteverwaltung: Nutzer sehen nur Suchergebnisse, für die sie berechtigt sind. Dabei müssen keine neuen Rechte gesetzt werden, sondern diese werden einfach aus deiner Atlassian Instanz übernommen.
• Datenverarbeitung: Daten werden nicht an Drittanbieter weitergegeben (DSGVO-konform), werden verschlüsselt und standardmäßig in Deutschland verarbeitet.

3. Indexierungsverhalten und Performance

• Tagesaktuelle-Indexierung: Änderungen werden im Index täglich aktualisiert
• Batch-Suche: Historische Daten werden beim Erstsetup vollständig indexiert.

Vorteile von amberSearch gegenüber anderen Enterprise Search-Tools

• Atlassian-spezifische Optimierung: amberSearch ist explizit für Jira/Confluence-Datenstrukturen entwickelt und kann z. B. mit Custom Fields, Page-Hierarchien etc.  umgehen.
• Minimaler Konfigurationsaufwand: Keine manuelle Schema-Definition oder komplexe Pipelines erforderlich.

Implementierung und erste Schritte

1. Typischer Implementierungsprozess

1. Phase 1 – Evaluation:
   • Integration & Testen
   • Anbindung von amberSearch im Rahmen von z. B. einem Pilotprojekt, oftmals gemeinsam mit weiteren Systemen wie M365 und dem CRM-Tool
   • Schulung der Key User für das Testen
     
2. Phase 2 – Rollout:
   • Einbindung aller relevanten Systeme
   • Onboarding aller Mitarbeitenden, Bereitstellung der Software über Intranet mittels Iframe, Chatwidget, Desktopapp etc
     
3. Phase 3 – Monitoring:
   • Nutzungsanalysen zur Optimierung der Suchergebnisse
     

2. Best Practices für den Erfolg

• Starte mit bestimmten Abteilungen und konkreten Anwendungsfällen. So wird die Nutzung der KI deutlich einfacher und intuitiver
• Zeige Erfolge: Teile den Erfolg, den du erreichst regelmäßig mit deinem Team, damit sie von deinem Fortschritt lernen und sich inspirieren lassen können

Fazit: Warum amberSearch die Suche revolutioniert

amberSearch löst ein Kernproblem moderner Unternehmen: die Fragmentierung von Wissen und der Verlust von Wissen durch den demografischen Wandel. Durch die systemübergreifende Suche in Jira und Confluence reduzieren Teams Suchzeiten um bis zu 40 % und vermeiden redundante Arbeit – da bereits digitalisiertes Wissen nutzbar bleibt.

Jetzt handeln:

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