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Big Data Analyse

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Immer mehr Unternehmen benötigen innovative Systeme, um anhand der unstrukturierten Inhalte in natürlicher Sprache verwertbare Erkenntnisse für ihr Geschäft zu gewinnen. Mit großer Freude stellen wir Ihnen Saga vor – ein skalierbares benutzerfreundliches Framework für das Verständnis natürlicher Sprache, mit dessen Hilfe Nicht-Datenwissenschaftler diverse leistungsstarke und flexible Sprachmodelle für die Benutzerinteraktion und das Verstehen von Dokumenten im Unternehmensbereich erstellen und pflegen können.
Kamran Khan
Organisationen werden zunehmend durch Erkenntnisse angetrieben. Angesichts der rasanten Entwicklung von KI-Technologien (Maschinelles Lernen und NLP) steigt der Bedarf an KI-gestützten Such- und Analyseanwendungen kontinuierlich. Zum Beginn des neuen Jahres 2019 nimmt unser Geschäftsführer Kamran Khan die wichtigsten aktuellen Entwicklungen unter die Lupe.
Paul Nelson
Kurz vor dem Ende der Laufzeit stellte Google den cloudbasierten Nachfolger von Google Search Appliance (GSA) vor: Google Cloud Search. Als Google-Partner mit einem umfassenden Know-how im Bereich der Unternehmenssuche arbeiteten wir zusammen mit Google an der Entwicklung, um exklusiv die Cloud Search-Funktionen zu testen, die ersten Kundeninstanzen auszuprobieren und wertvolles Feedback für die Weiterentwicklung zu geben. Lesen Sie den Bericht unseres Experten über Google Cloud Search.
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In diesem Beitrag erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache genutzt werden können, um Wissensdiagramme zu erstellen, die wiederum Chatbots, Frage/Antwort-Systemen und den Suchanwendungen ermöglichen, umfassendes Unternehmenswissen zu liefern und Geschäftswerte zu verbessern.
Asha Narasimha
Neue Innovationen werden durch Big Data-Analyse, künstliche Intelligenz, Cognitive Computing und maschinelles Lernen beschleunigt. Es bildete sich dabei ein Schema: Die Suche dient diesen Technologien als Einstiegshilfe und Unterstützung. Lesen Sie in diesem Blog, wie die Suche neue Türen für Einblicke in allen Unternehmensbereichen öffnet.
Laurent Fanichet
Wie hilft die kognitive Suche dem Benutzer, über die traditionellen Suchfelder und Abgleiche von Stichwörtern hinauszugehen? In diesem Beitrag von unserem Gastblogger Laurent Fanichet von Sinequa erfahren Sie, wie Big Data, natürliche Spracherkennung und maschinelle Lernverfahren dem modernen Unternehmen eine intelligentere Suche liefern.
Carlos Maroto
Datenseen bringen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und machen sie leichter durchsuchbar, um damit die Informationserkundung, Analyse und Berichterstattung des Unternehmens zu unterstützen. Aber wie kann man angemessene Sicherheitsmaßnahmen einrichten, um sicherzustellen, dass die Daten gut verwaltet und geschützt sind? In diesem Blog besprechen unsere Experten die vier Hauptbereiche, die man bei der Implementierung der Sicherheit im Datensee bedenken sollte.
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Im März 2018 haben wir das Aspire 3.2 Big Data Release veröffentlicht, das einige Innovationen beinhaltet. Insbesondere gehören dazu die erfolgreiche Integration in das Hadoop-Ökosystem als Cloudera Parcel sowie die Nutzung von HBase und MongoDB. Diese neuen Funktionen bringen unbegrenzte Skalierbarkeit und machen Aspire kompatibel mit dem Big Data-Ökosystem.
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September 2017 hat Oath, ein Unternehmen von Verizon, angekündigt, dass Vespa (eine leistungsfähige, aber weitgehend unbekannte Suchmaschine mit Big Data-Verarbeitung) Open Source wird. Welchen Mehrwert bringt Vespa also in den Markt der Big Data-Analyse ein? Hier sind einige unserer ersten Beobachtungen.
Paul Nelson
Moderne Unternehmen bewahren heutzutage große Volumen Daten auf, die immense Einblicke liefern und Geschäftsentscheidungen stützen, dem Kundendienst helfen und die Betriebseffizienz steigern. Die Verwaltung solcher Datenmengen kann eine große Herausforderung darstellen. Da die EU-Bestimmungen zu GDPR bald in Kraft treten, stellen sich den Unternehmen noch mehr Herausforderungen, um die Compliance zu erfüllen. Hier eine Liste mit 10 Punkten, die Sie nicht vernachlässigen sollten.