Text Büyük Veri için Analitik Araçlar - mankenler

Metin analizi büyük veri pazarındaki oyuncuların bazılarına genel bir bakış. Bazıları küçük, diğerleri ev adıdır. Bazıları, yaptıkları işi büyük veri metin çözümlemesi , olarak adlandırırken bazıları sadece metin analizi olarak başvuruyor.

Büyük Veriler İçin Yoğunluk

Yoğunluk, on yılı aşkın bir süre önce ürünleri geliştirmeye ve satmaya başlayan orijinal metin analiz şirketlerinden biridir. Şu anda, 150'den fazla kurumsal müşteriye ve dünyanın en büyük NLP geliştirme gruplarından birine sahiptir. Yoğunluk, metin analizi için çeşitli motorlar sunar. Bunlar arasında Otomatik Sınıflandırma, Varlık Çıkarma ve Kapsamlı Çıkarma bulunur. Exhaustive Extraction, gerçekleri ayrıştırılmış metinden otomatik olarak çıkaran ve bu bilgiyi organize eden Attuminance'ın amiral gemisi teknolojisidir.

Şirket, iç ve dış kaynaklardan raporlama yapmak için metni analiz edip nişan almak için işletme kullanıcılarına yönlendirerek sosyal ve çok kanallı analitik çalışmalara odaklanmaktadır. Yakın zamanda, büyük miktarda sosyal medya topluluğu yapan bir sosyal medya şirketi olan Biz360'u satın aldı. Büyük miktarda gerçek zamanlı metin işlemek için yüksek performanslı yetenekler sağlayan bir grid hesaplama sistemi geliştirdi.

Yoğunluk, verileri depolamak için bir Hadoop çerçevesi kullanır. Ayrıca, gelen verideki hızlı artışları tanır ve gerektiği gibi daha fazla / daha az sunucu arasında işleme ayarlayan bir orkestrasyon işlemi oluşturan bir veri kuyruk sistemi bulunur.

Clarabridge, büyük veriler için

Başka bir salt metin metin incelemesi satıcısı olan Clarabridge, aslında yapılandırılmamış verilerle uğraşma ihtiyacını fark eden bir iş zekası (BI) danışmanlık şirketinin (Claraview) bir parçası. Hedefi, müşterilere bütünsel olarak bakarak, önemli deneyimleri ve konuları saptayarak ve bir organizasyon içindeki herkesin gerçek zamanlı olarak işlem yapmasına ve ortak çalışmasına yardımcı olarak şirketlerin ölçülebilir işletme değeri sağlamasına yardımcı olmaktır.

Bu, gerçek zamanlı belirlemenin belirlenmesini ve müşterinin geribildirim verisinin / metninin sınıflandırılmasını ve gelecekteki işlemleri Clarabridge sistemine dönüştürmek için harfi harfi harfine koymayı içerir.

Şu anda Clarabridge, müşterilere, ortaya çıkan sorunlarla bağlantılı metin akışları, duygu veya memnuniyet hacminde neyin değişmesine neden olduğunu belirlemek için tek tıklamayla kök nedeni analizi de dahil olmak üzere, bazı karmaşık ve ilginç özellikler sunuyor. Çözümünü bir Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) olarak sunmaktadır.

Büyük veri için IBM

Yazılım devi IBM, Smarter Planet stratejisi şemsiyesi altında metin çözümleme alanında çeşitli çözümler sunmaktadır.Watson ve IBM SPSS'in yanı sıra IBM, Enterprise Search ile IBM Content Analytics'i de sunuyor. IBM Content Analytics, IBM Research'de yapılan işe dayalı olarak geliştirildi.

IBM Content Analytics, içeriği analiz edilen bilgilere dönüştürmek için kullanılır ve bu, yapılandırılmış verilerin bir BI araç setinde analiz edilme biçimine benzer ayrıntılı analizler için mevcuttur. IBM Content Analytics ve Enterprise Search bir kez iki ayrı üründü.

Birleştirilmiş çözüm, hem metin analitiği kullanan gelişmiş kurumsal arama hem de tek başına içerik analizi ihtiyaçlarını hedeflemektedir. ICAES, IBM InfoSphere BigInsights platformuyla sıkı bir entegrasyona sahiptir ve çok büyük arama ve içerik analizi koleksiyonlarına olanak tanır.

Büyük veri için OpenText

Kanadalı bir kuruluş olan OpenText, muhtemelen kurumsal bilgi yönetimi çözümlerinde liderliği ile tanınır. Vizyonu, işletmelerin yapılandırılmamış verilerini yönetmek, güvence altına almak ve değer ayıklamak etrafında dönüyor. "Semantik ara katman" teriminin anlamını sağlar. "

Şirkete göre, semantik teknoloji evrimi," gerçek zamanlı analitiği, diller, biçimler ve endüstri alanları boyunca geniş veri kümelerinde yüksek doğrulukla sağlamak "yeteneğinden kaynaklanıyor. Semantik ara katmanın arkasındaki fikir, semantikin farklı seviyelerde ele alınabileceği ve işletme konularını ele almak için farklı teknolojilerle çalışabileceğidir.

Diğer bir deyişle, metin analitiği etkinleştirilebilir ve gerektiğinde kullanılabilir.

Büyük veri için SAS

SAS, karmaşık büyük veri sorunlarını uzun süredir çözüyor. Birkaç yıl önce, analizde yapısal ve yapılandırılmamış verileri kullanmak ve bu verileri açıklayıcı ve tahmini modelleme için entegre etme stratejisini geliştirmek için metin analitiği satıcısı Teragram'ı satın aldı. Şimdi, metin analizi yetenekleri genel analiz platformunun bir parçası ve metin verileri basitçe başka bir veri kaynağı olarak görülüyor.

SAS, performansın müşteri beklentilerini karşıladığından emin olmak için yüksek performanslı analitik alanında yenilik yapmaya devam ediyor. Hedef, onları çözmek için haftalarca süren ve birkaç gün içinde çözen ve çözmek için birkaç dakika içinde çözülen sorunları dakikalar içinde çözmektir.

Örneğin, SAS Yüksek Performanslı Analitik Server, toplam veri alt kümesini değil, eksiksiz verileri kullanarak analitik modeller geliştirebilmenizi sağlayan bir bellek içi çözümdür. SAS, bu analizin bir parçası olarak binlerce değişken ve milyonlarca belge kullanabileceğinizi söylüyor. Çözüm, Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi (HDFS) kullanılarak emtia donanımında olduğu gibi EMC Greenplum veya Teradata cihazlarında da çalışır.