Beschreibung
Raster ist eine moderne Digital Asset Management (DAM)-Plattform, die sowohl menschliche Benutzer als auch KI-Agenten unterstützt und sich an Teams richtet, die häufig visuelle Inhalte ausliefern. Traditionelle DAM-Systeme wurden für eine langsamere Ära entwickelt, aber Raster adressiert die sich entwickelnden Bedürfnisse von Teams, die heute mehr Bilder als je zuvor generieren, bearbeiten, neu mischen und ausliefern. Die Plattform ist auf Geschwindigkeit ausgelegt und zielt darauf ab, das schnellste verfügbare DAM zu sein, während sie gleichzeitig intelligente Funktionen zur Steigerung der Teamleistung integriert.
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Die Benutzererfahrung von Raster ist für Teams konzipiert, die sich auf die Auslieferung von Arbeiten konzentrieren, und bietet ein schönes Design, das die Produktivität fördert. Zu den Hauptfunktionen gehören Live-Kollaboration, eine Befehlspalette für schnelle Aktionen und eine wachsende API für nahtlose Integrationen. Eine dedizierte Mac-App ist ebenfalls verfügbar. Die Plattform ist mit Blick auf KI aufgebaut und verfügt über Funktionen wie umgekehrte Bildsuche und KI-gestützte Bearbeitungswerkzeuge. Ein herausragendes Merkmal ist die Möglichkeit, eindeutige Raster-Bild-URLs bereitzustellen, die nachträgliche Bildbearbeitungen ermöglichen, selbst nachdem sie bereitgestellt wurden.
Raster positioniert sich als schnellere Alternative zu Legacy-DAMs und hält das Asset-Management nah am täglichen Workflow von Teams, die Bilder erstellen, bearbeiten, abrufen und liefern. Es begegnet den Herausforderungen der manuellen Verschlagwortung, indem es Bibliotheken mit visuellem Kontext und Metadaten strukturiert hält, die sowohl von Menschen als auch von Agenten genutzt werden können. Im Gegensatz zu Enterprise-Portalen, die das Asset-Management vom Versandprozess distanzieren können, integriert sich Raster direkt in den Workflow. Es ist für die Automatisierung und Bereitschaft für Agenten konzipiert und bietet eine leichte Benutzeroberfläche und zuverlässige Wege für Software, auf Assets zuzugreifen.
Integrationen sind ein Kernbestandteil des Angebots von Raster und verbinden die Bildbibliothek mit den Orten, an denen Assets zu Produktoberflächen, Kampagnen, Shops und Inhalten werden. Unterstützte Integrationen umfassen Contentful für strukturierte Content-Workflows, DatoCMS für redaktionelle und Website-Inhalte, Figma für die Designproduktion und Sanity für kompositionelle Content-Systeme. Die Plattform bietet auch eine API zum Erstellen von Asset-Abruf und -Lieferung in benutzerdefinierte Tools sowie ein CDN zum direkten Versand optimierter Bild-URLs von Raster. Raster zielt darauf ab, die zentrale Drehscheibe für die Speicherung, Organisation, Suche, Transformation, Verbindung und den Versand visueller Assets für schnell agierende Teams zu sein.
- KategorieKI-Wissensmanagement
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb, macOS
Raster DAM's Kernfunktionen
Agenten-native DAM für moderne Teams
Hochgeschwindigkeits-Asset-Management
KI-gestützte Funktionen
Live-Kollaboration
Befehlspalette für schnelle Aktionen
Umgekehrte Bildsuche
KI-gestützte Bildbearbeitung
Bereitstellbare Bild-URLs mit nachträglicher Bearbeitung
Strukturierte Bibliotheken mit visuellem Kontext und Metadaten
API für benutzerdefinierte Integrationen
CDN für optimierte Bildlieferung
Integrationen mit CMS und Design-Tools
Wie verwendet man Raster DAM?
Verbinden: Integrieren Sie Raster mit Ihren bestehenden Design- und Content-Tools.
Hochladen: Speichern Sie Ihre visuellen Assets im agenten-nativen DAM.
Organisieren: Nutzen Sie intelligente Funktionen für strukturierte Organisation und Metadaten.
Suchen: Finden Sie Assets schnell mit umgekehrter Bildsuche und KI.
Bearbeiten: Nutzen Sie KI-Tools für Bildtransformationen und nachträgliche Bearbeitungen.
Ausliefern: Stellen Sie optimierte Bild-URLs direkt von Raster auf Ihre Plattformen bereit.
Raster DAM's Anwendungsfälle
- Marketingkampagnen
- E-Commerce-Produktfotos
- Kundenportale
- KI-Asset-Management
- Design-Übergaben
- CMS-Bildlieferung
- Sammlung von Event-Fotos
- Verteilung von Marken-Assets
