Indholdsfortegnelse:
- Attensity for big data
- Clarabridge til store data
- IBM til store data
- OpenText til store data
- SAS for store data
Video: Joel Selanikio: The surprising seeds of a big-data revolution in healthcare 2025
Her er et overblik over nogle af spillerne i tekstanalysen store datamarkedet. Nogle er små, mens andre er husstandsnavne. Nogle kalder hvad de gør stor datatekstanalyse , , mens nogle blot henviser til det som tekstanalyse.
Attensity for big data
Attensity er et af de originale tekstanalyseselskaber, der begyndte at udvikle og sælge produkter for mere end ti år siden. På nuværende tidspunkt har den over 150 virksomhedskunder og en af verdens største NLP-udviklingsgrupper. Attensity tilbyder flere motorer til tekstanalyse. Disse omfatter automatisk klassificering, entitetsekstraktion og udtømmende ekstraktion. Udtømmende Ekstraktion er Attensity's flagskibsteknologi, der automatisk uddrager fakta fra analyseret tekst og organiserer disse oplysninger.
Virksomheden er fokuseret på social og flerkanalig analyse og engagement ved at analysere tekst til rapportering fra interne og eksterne kilder og derefter routere det til erhvervslivet for engagement. Det købte for nylig Biz360, et socialt mediefirma, der samler store strømme af sociale medier. Det har udviklet et gridcomputingsystem, der giver høj ydeevne til behandling af massive mængder realtidstekst.
Attensity bruger en Hadoop-ramme til at gemme data. Det har også et datakøjesystem, der skaber en orkestreringsproces, der genkender pigge i indgående data og justerer behandling på tværs af flere / mindre servere efter behov.
Clarabridge til store data
Clarabridge er en anden ren-play-tekstanalyseleverandør, og er faktisk et spin-off af et business intelligence (BI) konsulentfirma (kaldet Claraview), der indså behovet for at håndtere ustrukturerede data. Dens mål er at hjælpe virksomheder med at køre målbar forretningsmæssig værdi ved at kigge på kunden holistisk, identificere vigtige erfaringer og problemer og hjælpe alle i en organisation med at handle og samarbejde i realtid.
Dette inkluderer realtidsbestemmelse af stemning og klassificering af kundefeedbacksdata / tekst og opsætning af det ordrefulde for fremtidig behandling i Clarabridge-systemet.
På nuværende tidspunkt tilbyder Clarabridge sine kunder nogle sofistikerede og interessante funktioner, herunder enkelkliks root cause analysis for at identificere, hvad der forårsager en ændring i mængden af tekstfeeds, følelser eller tilfredshed i forbindelse med nye problemer. Det tilbyder også sin løsning som en software som en service (SaaS).
IBM til store data
Software giant IBM tilbyder flere løsninger i tekstanalytikrummet under sin Smarter Planet-strategiparaply.Bortset fra Watson og IBM SPSS tilbyder IBM også IBM Content Analytics med Enterprise Search. IBM Content Analytics blev udviklet ud fra arbejde udført ved IBM Research.
IBM Content Analytics bruges til at omdanne indhold til analyseret information, og det er tilgængeligt for detaljerede analyser, der ligner den måde, strukturerede data analyseres på i et BI-værktøjssæt. IBM Content Analytics og Enterprise Search var engang to separate produkter.
Den konvergerede løsning er rettet mod både forbedret virksomhedssøgning, der bruger tekstanalyser samt uafhængige indholdsanalysebehov. ICAES har en tæt integration med IBM InfoSphere BigInsights platformen, der muliggør meget store søgnings- og indholdsanalysesamlinger.
OpenText til store data
OpenText, et canadisk-baseret selskab, er sandsynligvis bedst kendt for dets ledelse i enterprise information management løsninger. Dens vision drejer sig om at styre, sikre og udvinde værdi fra de ustrukturerede data fra virksomheder. Det giver hvad det betyder "semantisk middleware. "
Ifølge selskabet er dets semantiske teknologiudvikling rodfæstet i sin evne til at aktivere real-timeanalyser med stor nøjagtighed på store datasæt på tværs af sprog, formater og branchedomæner. "Ideen bag semantisk middleware er, at semantikken kan eksponeres på forskellige niveauer og arbejde med forskellige teknologier til at løse forretningsproblemer.
Med andre ord kan tekstanalysen aktiveres og anvendes, hvis det er nødvendigt.
SAS for store data
SAS har løst komplekse store dataproblemer i lang tid. For flere år siden købte den tekstanalyseleverandør Teragram for at forbedre sin strategi for at bruge både strukturerede og ustrukturerede data i analyse og integrere disse data til beskrivende og prædiktiv modellering. Nu er dets tekstanalysekapacitet en del af sin overordnede analytikplatform, og tekstdata ses som blot en anden datakilde.
SAS fortsætter med at forny sig inden for højtydende analyser for at sikre, at ydeevnen opfylder kundernes forventninger. Målet er at tage problemer, der plejede at tage uger for at løse og løse dem i dage, eller problemer, der plejede at tage dage at løse og løse dem i minutter i stedet.
SAS High Performance Analytics Server er f.eks. En in-memory-løsning, der giver dig mulighed for at udvikle analytiske modeller ved hjælp af komplette data, ikke kun en delmængde af aggregerede data. SAS siger, at du kan bruge tusindvis af variabler og millioner af dokumenter som led i denne analyse. Løsningen kører på EMC Greenplum eller Teradata apparater såvel som på råvare hardware ved hjælp af Hadoop Distributed File System (HDFS).