สารบัญ:
- ความสำคัญสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
- ซึ่งรวมถึงการกำหนดความเชื่อมั่นในเวลาจริงและการจัดหมวดหมู่ข้อมูล / ข้อความแสดงความคิดเห็นของลูกค้าและการจัดทำคำต่อคำเพื่อการประมวลผลในอนาคตเข้าสู่ระบบ Clarabridge
- โซลูชันแบบรวมจะมุ่งเน้นทั้งการค้นหาระดับองค์กรที่เพิ่มขึ้นซึ่งใช้การวิเคราะห์ข้อความรวมถึงความต้องการด้านการวิเคราะห์เนื้อหาแบบสแตนด์อะโลน ICAES มีการผสานรวมอย่างแน่นหนากับแพลตฟอร์ม IBM InfoSphere BigInsights ทำให้มีคอลเล็กชันการวิเคราะห์การค้นหาและการวิเคราะห์เนื้อหาที่มีขนาดใหญ่มาก
- ในคำอื่น ๆ การวิเคราะห์ข้อความสามารถเปิดใช้งานและใช้งานได้เมื่อจำเป็น
- ตัวอย่างเช่น SAS High Performance Analytics Server เป็นโซลูชันในหน่วยความจำที่ช่วยให้คุณสามารถพัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลทั้งหมดไม่ใช่แค่ส่วนย่อยของข้อมูลรวม SAS กล่าวว่าคุณสามารถใช้ตัวแปรหลายพันรายการและเอกสารหลายล้านฉบับเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์นี้ โซลูชันนี้ใช้กับอุปกรณ์ EMC Greenplum หรือ Teradata รวมทั้งฮาร์ดแวร์สินค้าโดยใช้ HADEP Distributed File System (HDFS)
นี่คือภาพรวมของผู้เล่นบางส่วนในตลาดการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ บางคนมีขนาดเล็กในขณะที่คนอื่นเป็นชื่อที่ใช้ในครัวเรือน บางคนเรียกว่า การวิเคราะห์ข้อความขนาดใหญ่ ในขณะที่บางคนอ้างถึงการวิเคราะห์ข้อความ
ความสำคัญสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
ความสำคัญเป็นหนึ่งใน บริษัท วิเคราะห์ข้อความต้นฉบับที่เริ่มพัฒนาและจำหน่ายผลิตภัณฑ์มากกว่าสิบปีที่ผ่านมา ขณะนี้มีลูกค้าองค์กรกว่า 150 รายและกลุ่มพัฒนา NLP รายใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลก ความสนใจมีเครื่องมือหลายอย่างสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ ซึ่งรวมถึงการจัดประเภทอัตโนมัติการดึงข้อมูลเอนทิตีและการสกัดอย่างละเอียดถี่ถ้วน การสกัดอย่างละเอียดโดยละเอียดเป็นเทคโนโลยีระดับผู้นำที่เน้นข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อแยกข้อเท็จจริงออกจากข้อความที่แยกวิเคราะห์และจัดระเบียบข้อมูลนี้
ซึ่งรวมถึงการกำหนดความเชื่อมั่นในเวลาจริงและการจัดหมวดหมู่ข้อมูล / ข้อความแสดงความคิดเห็นของลูกค้าและการจัดทำคำต่อคำเพื่อการประมวลผลในอนาคตเข้าสู่ระบบ Clarabridge
ในเวลานี้ Clarabridge เสนอลูกค้าที่มีคุณสมบัติที่น่าสนใจและมีความซับซ้อนบางอย่างรวมถึงการวิเคราะห์สาเหตุรากเดียวเพื่อระบุว่าอะไรที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงปริมาณข้อความฟีดความเชื่อมั่นหรือความพึงพอใจที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่เกิดขึ้นใหม่ นอกจากนี้ยังมีโซลูชันซอฟต์แวร์ (Software as a Service) (SaaS) ด้วย
IBM สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์ยักษ์ IBM มีโซลูชันหลายตัวในพื้นที่การวิเคราะห์ข้อความภายใต้ร่มยุทธศาสตร์ของ Smarter Planetนอกเหนือจาก Watson และ IBM SPSS แล้ว IBM ยังเสนอ IBM Content Analytics ด้วย Enterprise Search IBM Content Analytics ได้รับการพัฒนาขึ้นจากงานที่ทำขึ้นที่ IBM Research
IBM Content Analytics ใช้เพื่อแปลงเนื้อหาเป็นข้อมูลที่วิเคราะห์และข้อมูลนี้มีให้สำหรับการวิเคราะห์โดยละเอียดเหมือนกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างในชุดเครื่องมือ BI IBM Content Analytics และ Enterprise Search เคยเป็นผลิตภัณฑ์แยกเป็นสองประเภท
โซลูชันแบบรวมจะมุ่งเน้นทั้งการค้นหาระดับองค์กรที่เพิ่มขึ้นซึ่งใช้การวิเคราะห์ข้อความรวมถึงความต้องการด้านการวิเคราะห์เนื้อหาแบบสแตนด์อะโลน ICAES มีการผสานรวมอย่างแน่นหนากับแพลตฟอร์ม IBM InfoSphere BigInsights ทำให้มีคอลเล็กชันการวิเคราะห์การค้นหาและการวิเคราะห์เนื้อหาที่มีขนาดใหญ่มาก
OpenText สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
OpenText ซึ่งเป็น บริษัท ในแคนาดาซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีว่าเป็นผู้นำด้านโซลูชันการจัดการข้อมูลสำหรับองค์กร วิสัยทัศน์ของ บริษัท คือการจัดการการรักษาความปลอดภัยและการสกัดมูลค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของวิสาหกิจ มีความหมายว่ามิดเดิลแวร์
ตามที่ บริษัท กล่าวว่าวิวัฒนาการของเทคโนโลยีความหมายมีพื้นฐานมาจากความสามารถของ "เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้อย่างเที่ยงตรงแม่นยำด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วทั้งภาษารูปแบบและโดเมนอุตสาหกรรม แนวคิดที่อยู่เบื้องหลังตัวกลางมิดเดิลแวร์คือความหมายที่สามารถสัมผัสได้ในระดับต่างๆและทำงานร่วมกับเทคโนโลยีที่แตกต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ
ในคำอื่น ๆ การวิเคราะห์ข้อความสามารถเปิดใช้งานและใช้งานได้เมื่อจำเป็น
SAS สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
SAS ได้รับการแก้ไขปัญหาข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นเวลานาน หลายปีที่ผ่านมา บริษัท ได้ซื้อผู้จัดจำหน่ายการวิเคราะห์ข้อความ Teragram เพื่อเพิ่มกลยุทธ์ในการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในการวิเคราะห์และรวมข้อมูลนี้ไว้สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงพรรณนาและการคาดเดา ขณะนี้ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อความเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์โดยรวมและข้อมูลข้อความจะถูกมองว่าเป็นเพียงแหล่งข้อมูลอื่น
เอสเอเอสเอสยังคงสร้างสรรค์นวัตกรรมด้านการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อให้มั่นใจได้ว่าประสิทธิภาพจะเป็นไปตามความคาดหวังของลูกค้า เป้าหมายคือการใช้ปัญหาที่ต้องใช้เวลาในการแก้ปัญหาและแก้ไขปัญหาเหล่านี้เป็นเวลาหลายสัปดาห์เพื่อแก้ปัญหาในหลายวันหรือปัญหาที่ต้องใช้เวลาในการแก้ปัญหาและแก้ปัญหาในไม่กี่นาทีแทน