Опираясь на науку о данных, Stratifyd создала один из самых универсальных инструментов анализа данных на основе ИИ на рынке. Мы считаем, что наша платформа, использующая машинное обучение и понимание естественного языка, является одним из лучших доступных решений для анализа данных. Имея это в виду, Stratifyd превосходит нас, выходя на ринг с некоторыми из самых громких имен в области корпоративных технологий. Чтобы определить, как мы справляемся с ними, мы проанализировали различные услуги, которые они предоставляют, и сравнили их с нашими возможностями.
Компании из этого списка не нуждаются в представлении. Они являются одними из самых известных компаний в бизнесе технологических решений. Их продукты обслуживают некоторые из самых известных компаний в мире, чтобы обеспечить анализ данных по широкой категории информации. Мы в Stratifyd понимаем предложения, которые предоставляют компании из этого списка, и адаптировали наш продукт, чтобы он соответствовал их возможностям по всем направлениям. Чтобы понять, как мы сравниваем, необходимо понять, что влечет за собой каждая услуга. Ниже приводится разбивка каждого решения, которое обеспечивает более глубокое понимание его функций.
Неконтролируемый анализ текста. Большинство данных представлены в виде текста, будь то структурированный или неструктурированный. Неконтролируемый анализ текста относится к автоматическому анализу информации из текстовых данных и пониманию значимости в наборе текстовых данных, позволяя неконтролируемому машинному обучению анализировать значение и содержание.
Машинное обучение. Искусственный интеллект расширяет границы анализа данных. Машинное обучение относится к использованию этого искусственного интеллекта для автоматической обработки и анализа данных для определения значимости.
Визуализация. Анализ данных настолько хорош, насколько хорошо вы можете его понять. Визуализация позволяет легко оценивать данные с помощью диаграмм, графиков, облаков слов и других визуальных средств в рамках того, что в отрасли называется информационной панелью.
Коннекторы данных. Информация, наиболее актуальная для бизнеса, разбросана по всему Интернету. Коннекторы данных позволяют объединять различные внешние неструктурированные данные с внутренними источниками данных, чтобы получить полную картину информации, необходимой компаниям.
Исследование данных. Визуализация данных важна на первый взгляд, но не всегда помогает глубже понять следующий уровень: что важно, а что нет. Исследование данных помогает анализировать скрытые закономерности и тенденции, которые не всегда видны невооруженным глазом.
Таксономия и тональность. При анализе текстовых данных важно понимать смысл того, что написано. Процесс таксономии и настроений дает компаниям возможность понять чувства и намерения, стоящие за словами, и использовать эти знания для действий.
Сотрудничество. Возможность делиться идеями с другими членами команды имеет решающее значение для ускорения работы. Совместные процессы — это те, которые позволяют легко обмениваться отчетами или информационными панелями внутри команды или с другими соответствующими лицами, принимающими решения.
Первоначально опубликовано на www.stratifyd.com.
