Musikdatenbanken, Bibliothekskataloge oder elektronische Zeitschriften Q-Sensei Boost kann alle Arten von strukturierten Daten verarbeiten. Der Ansatz des Unternehmens ist es, die Informationen neuartig zugänglich zu machen und ihnen mehr Intellgenz zu verleihen. Der Weg führt dabei über eine Suchmaschine, die auf die individuellen Bedürfnisse der User abgestimmt werden kann.

Mithilfe des Onlinetools und weniger Klicks lassen sich eigene Datensammlungen im XML- oder CSV-Format schnell online durchsuchbar machen. Dabei sind keinerlei Programmierkenntnisse erforderlich, da sich die Abfrageparameter für die Suche per Drag&Drop und über Auswahlmenüs individuell zusammenstellen lassen.

Die selbsterklärende Nutzeroberfläche von Boost stellt umfangreiche Möglichkeiten zur Personalisierung der Daten bereit. Damit lassen sich Suchen gestalten, die die spezifischen Nutzerbedürfnisse der Zielgruppe berücksichtigt. Um beispielsweise verschiedene Datenbanken mit unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden, sollen spezielle Plug-ins den Nutzer unterstützen. Dadurch bleiben die Originaldaten unangetastet. Alle Veränderungen an den Datensätzen werden erst in der Suchmaschine vorgenommen.

Um weitere Plug-ins und Weiterentwicklungen an der Suchmaschine und der Technologie zügig voranzubringen, hat Q-Sensei eine Developer Corner eingerichtet, in der sich Anwender, interne und externe Entwickler austauschen können.

Bislang war Q-Sensei vor allem für die Suche in wissenschaftlichen Daten bekannt. Dazu können über die Suchplattform die Inhalte von 24 Millionen wissenschaftlichen Artikeln in PubMed oder IngentaConnect und 11 Millionen Büchern aus den größten Bibliotheken der Welt wie beispielsweise der Library of Congress, gefunden werden. Ähnlich wie Wolfram Alpha setzt Q-Sensei dabei auf eine mathematisch-semantische Erschließung des Suchinventars. Mit dem neusten Schritt auch personalisierte Suchen anzubieten, öffnet sich Q-Sensei nun für jegliche Art von strukturierten Daten.