Innholdsfortegnelse:
- Attensity for big data
- Clarabridge for store data
- IBM for store data
- OpenText for store data
- SAS for store data
Video: Get ready for the Holiday Season & drive more Revenue 2025
Her er en oversikt over noen av aktørene i tekstanalysen store datamarkedet. Noen er små mens andre er husstandsnavn. Noen kaller hva de gjør stor datatekstanalyse , mens noen bare refererer til det som tekstanalyse.
Attensity for big data
Attensity er en av de originale tekstanalyseselskapene som begynte å utvikle og selge produkter for over ti år siden. På dette tidspunktet har den over 150 bedriftskunder og en av verdens største NLP-utviklingsgrupper. Attensity tilbyr flere motorer for tekstanalyse. Disse inkluderer Auto-Klassifisering, Entity Extraction og Exhaustive Extraction. Uttømmende utvinning er Attensitys flaggskipteknologi som automatisk trekker ut fakta fra analysert tekst og organiserer denne informasjonen.
Selskapet er fokusert på sosial og flerkanalig analyse og engasjement ved å analysere tekst for rapportering fra interne og eksterne kilder og deretter rute den til bedriftsbrukere for engasjement. Det har nylig kjøpt Biz360, et sosialt media selskap som samler store strømmer av sosiale medier. Den har utviklet et nettbasert databehandlingssystem som gir høy ytelse for å behandle massive mengder sanntids tekst.
Attensity bruker et Hadoop-rammeverk for å lagre data. Det har også et datakøssesystem som skaper en orkestreringsprosess som gjenkjenner toppene i innkommende data og justerer behandling på tvers av flere / mindre servere etter behov.
Clarabridge for store data
Clarabridge er en annen ren-play-tekstanalyseleverandør, og er faktisk en spin-off av et bedriftsinformasjonsvirksomhet (BI) konsulentfirma (kalt Claraview) som innså behovet for å håndtere ustrukturert data. Målet er å hjelpe bedrifter til å drive målbar forretningsverdi ved å se på kunden helhetlig, finne viktige erfaringer og problemer, og hjelpe alle i en organisasjon å ta handlinger og samarbeide i sanntid.
Dette inkluderer sanntidsbestemmelse av følelser og klassifisering av tilbakemeldingsdata / -tekst, og staging det ordre for fremtidig behandling i Clarabridge-systemet.
På dette tidspunktet tilbyr Clarabridge sine kunder noen avanserte og interessante funksjoner, inkludert enkelklikk grunnårsagsanalyse for å identifisere hva som forårsaker endring i volumet av tekstmater, følelser eller tilfredshet knyttet til nye problemer. Den tilbyr også sin løsning som en programvare som en tjeneste (SaaS).
IBM for store data
Software giant IBM tilbyr flere løsninger i tekstanalyserommet under sin Smarter Planet-strategiparaply.Bortsett fra Watson og IBM SPSS tilbyr IBM også IBM Content Analytics med Enterprise Search. IBM Content Analytics ble utviklet basert på arbeid utført ved IBM Research.
IBM Content Analytics brukes til å forvandle innhold til analysert informasjon, og dette er tilgjengelig for detaljerte analyser som ligner på hvordan strukturerte data vil bli analysert i et BI-verktøy. IBM Content Analytics og Enterprise Search var en gang to separate produkter.
Den konvergerte løsningen tar sikte på både forbedret bedriftssøk som bruker tekstanalyse, samt frittstående innholdsanalysebehov. ICAES har en tett integrasjon med IBM InfoSphere BigInsights-plattformen, noe som gjør det mulig å samle store samlinger av søk og innholdsanalyser.
OpenText for store data
OpenText, et kanadisk-basert selskap, er trolig best kjent for sin ledelse i enterprise information management løsninger. Dens visjon dreier seg om å styre, sikre og utvinne verdier fra ustrukturerte data fra bedrifter. Det gir hva det betyr "semantisk middleware. "
Ifølge selskapet er dets semantiske teknologiutvikling forankret i sin evne til å aktivere sanntidsanalyser med høy nøyaktighet på store datasett på tvers av språk, formater og bransjedomene. "Ideen bak semantisk mellomvare er at semantikken kan bli eksponert på ulike nivåer og jobbe med ulike teknologier for å løse forretningsprosesser.
Med andre ord kan tekstanalysene aktiveres og brukes når det er nødvendig.
SAS for store data
SAS har løst kompliserte store dataproblemer i lang tid. For flere år siden kjøpte den tekstanalyseleverandøren Teragram for å forbedre sin strategi for å bruke både strukturerte og ustrukturerte data i analyse og å integrere disse dataene for beskrivende og prediktiv modellering. Nå er dens tekstanalysevilkår en del av sin overordnede analyseplattform, og tekstdata blir sett på som bare en annen datakilde.
SAS fortsetter å innovere innen høy ytelsesanalyse for å sikre at ytelsen tilfredsstiller kundens forventninger. Målet er å ta problemer som pleide å ta uker for å løse og løse dem i dager, eller problemer som pleide å ta dager å løse og løse dem i minutter i stedet.
SAS High Performance Analytics Server er for eksempel en in-memory-løsning som lar deg utvikle analytiske modeller ved hjelp av komplette data, ikke bare en delmengde av aggregerte data. SAS sier at du kan bruke tusenvis av variabler og millioner av dokumenter som en del av denne analysen. Løsningen kjører på EMC Greenplum- eller Teradata-apparater, så vel som på varemaskinvare ved hjelp av Hadoop Distributed File System (HDFS).
