Văn bản Công cụ Analytics cho dữ liệu lớn - núm vú

Dưới đây là tổng quan về một số người chơi trong phân tích văn bản dữ liệu thị trường lớn. Một số nhỏ trong khi một số khác là tên hộ gia đình. Một số người gọi họ là dữ liệu văn bản phân tích lớn , trong khi một số chỉ đề cập đến nó dưới dạng văn bản phân tích.

Mật độ cho dữ liệu lớn

Mật độ là một trong những công ty phân tích văn bản ban đầu đã bắt đầu phát triển và bán các sản phẩm hơn mười năm trước đây. Vào thời điểm này, nó có hơn 150 khách hàng doanh nghiệp và một trong những nhóm phát triển NLP lớn nhất thế giới. Mật độ cung cấp một số công cụ để phân tích văn bản. Chúng bao gồm Tự động phân loại, Chiết xuất thực thể và Chiết xuất triệt để. Extraction Extraction là công nghệ hàng đầu của Attensity sẽ tự động chiết xuất sự kiện từ văn bản được phân tích cú pháp và tổ chức thông tin này.

Công ty tập trung vào phân tích và tương tác xã hội và đa kênh bằng cách phân tích văn bản để báo cáo từ các nguồn bên trong và bên ngoài và sau đó định tuyến cho người dùng doanh nghiệp để tham gia. Gần đây nó đã mua Biz360, một công ty truyền thông xã hội kết hợp các luồng truyền thông xã hội khổng lồ. Nó đã phát triển một hệ thống điện toán lưới, cung cấp các khả năng hiệu năng cao để xử lý một lượng lớn văn bản thời gian thực.

Mật độ sử dụng khung công tác Hadoop để lưu dữ liệu. Nó cũng có một hệ thống xếp hàng dữ liệu tạo ra một quá trình dàn nhạc nhận ra sự đột biến của dữ liệu trong và điều chỉnh quá trình trên nhiều máy chủ / ít khi cần thiết. Clarabridge thực sự là một công ty tư vấn kinh doanh thông minh (BI) (Claraview) nhận ra nhu cầu xử lý các dữ liệu phi cấu trúc. Mục đích của nó là giúp các công ty thúc đẩy giá trị kinh doanh có thể đo lường được bằng cách nhìn vào khách hàng một cách toàn diện, xác định những kinh nghiệm và vấn đề chính và giúp đỡ mọi người trong một tổ chức hành động và hợp tác trong thời gian thực.

Điều này bao gồm xác định thời gian thực của tình cảm và phân loại dữ liệu phản hồi của khách hàng / văn bản và dàn dựng các nguyên văn để xử lý trong tương lai vào hệ thống Clarabridge.

Tại thời điểm này, Clarabridge đang cung cấp cho khách hàng của mình một số tính năng tinh vi và thú vị, bao gồm phân tích nguyên nhân gốc duy nhất để xác định điều gì đang gây ra sự thay đổi về khối lượng tin nhắn văn bản, tình cảm hoặc sự hài lòng liên quan đến các vấn đề đang nổi lên. Nó cũng cung cấp giải pháp của nó như là một phần mềm như một dịch vụ (SaaS).

IBM cho dữ liệu lớn

Giống phần mềm IBM cung cấp một số giải pháp trong không gian phân tích văn bản dưới ô chiến lược Smarter Planet của nó.Bên cạnh Watson và IBM SPSS, IBM cũng cung cấp IBM Content Analytics với Enterprise Search. IBM Content Analytics được phát triển dựa trên công việc được thực hiện tại IBM Research.

IBM Content Analytics được sử dụng để biến đổi nội dung thành các thông tin được phân tích, và điều này có sẵn cho các phân tích chi tiết tương tự như cách dữ liệu có cấu trúc sẽ được phân tích trong bộ công cụ BI. IBM Content Analytics và Enterprise Search đã từng là hai sản phẩm riêng biệt.

Giải pháp hội tụ nhắm mục tiêu cả việc tìm kiếm nâng cao của doanh nghiệp sử dụng phân tích văn bản, cũng như nhu cầu phân tích nội dung độc lập. ICAES đã tích hợp chặt chẽ với nền tảng IBM InfoSphere BigInsights, cho phép bộ sưu tập phân tích tìm kiếm và nội dung rất lớn.

OpenText cho dữ liệu lớn

OpenText, một công ty có trụ sở tại Canada, có lẽ được biết đến nhiều nhất với vai trò lãnh đạo trong các giải pháp quản lý thông tin doanh nghiệp. Tầm nhìn của nó xoay quanh việc quản lý, bảo mật và trích xuất giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp. Nó cung cấp những gì nó thuật ngữ "trung gian ngữ nghĩa. "Theo công ty, sự phát triển công nghệ ngữ nghĩa của nó bắt nguồn từ khả năng của nó" để cho phép phân tích thời gian thực với độ chính xác cao trên các bộ dữ liệu lớn trên các ngôn ngữ, định dạng và lĩnh vực công nghiệp. "Ý tưởng đằng sau middleware ngữ nghĩa là ngữ nghĩa có thể được phơi bày ở các cấp độ khác nhau và làm việc với các công nghệ khác nhau để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Nói cách khác, phân tích văn bản có thể được kích hoạt và sử dụng khi cần thiết.

SAS cho dữ liệu lớn

SAS đã giải quyết được các vấn đề dữ liệu phức tạp trong một thời gian dài. Vài năm trước, hãng đã mua nhà cung cấp phân tích văn bản Teragram để tăng cường chiến lược sử dụng cả dữ liệu được cấu trúc và không có cấu trúc trong phân tích và tích hợp dữ liệu này cho mô hình mô tả và tiên đoán. Giờ đây, khả năng phân tích văn bản của nó là một phần của nền tảng phân tích tổng thể và dữ liệu văn bản được xem như một nguồn dữ liệu khác.

SAS tiếp tục đổi mới trong lĩnh vực phân tích hiệu suất cao để đảm bảo hiệu suất đáp ứng được mong đợi của khách hàng. Mục tiêu là để có được những vấn đề được sử dụng để có được tuần để giải quyết và giải quyết chúng trong ngày, hoặc những vấn đề được sử dụng để mất ngày để giải quyết và giải quyết chúng trong vài phút thay thế.

Ví dụ: SAS High Performance Analytics Server là một giải pháp trong bộ nhớ cho phép bạn phát triển các mô hình phân tích sử dụng dữ liệu hoàn chỉnh chứ không chỉ là tập hợp các dữ liệu tổng hợp. SAS nói rằng bạn có thể sử dụng hàng ngàn biến và hàng triệu tài liệu như một phần của phân tích này. Giải pháp này chạy trên các thiết bị EMC Greenplum hoặc Teradata cũng như phần cứng hàng hóa sử dụng Hadoop Distributed File System (HDFS).