HPE IDOL 11 identificeert automatisch en intuïtief trends en patronen in ongestructureerde data
- Bedrijfsnieuws van
- Hewlett Packard Enterprise
- (PR-bureau:
- Porter Novelli)
- geplaatst op
- 12 april 2016 11:26 uur
HPE IDOL 11 combineert analyses op basis van de context met visualisatiemogelijkheden. Hierdoor kunnen medewerkers hun kennis beter inzetten en worden organisaties geholpen bij het implementeren van een “data driven” benadering in ieder proces, elke handeling en klantinteractie.
“Bedrijven over de hele wereld benutten de kracht van analyse in alles wat ze doen”, aldus Fernando Lucini, CTO Big Data van Hewlett Packard Enterprise. “Traditionele databases zijn nooit ontworpen met als doel om de menselijke informatie te analyseren en zij missen vaak het vermogen om ongestructureerde data op een effectieve en betrouwbare wijze te interpreteren. Met de nieuwe generatie kunstmatige intelligentie, neurale netwerken en mogelijkheden voor machine learning zorgen we dat organisaties nu daadwerkelijk al hun data benutten.’’
De nieuwe mogelijkheden voor HPE IDOL 11 zijn:
• Geïntegreerde grafische gebruikersinterface: stelt gebruikers in staat om self-service analyses uit te voeren en zorgt voor snellere inzichten met intuïtieve, gebruiksvriendelijke visualisatiefuncties. Deze nieuwe functies verhogen de veelzijdigheid van het connector framework van IDOL en zorgt voor eenvoudige integratie met een breed spectrum aan visualisatietools en -applicaties van derden.
• Knowledge Graph mogelijkheden: zoeken automatisch de relatie tussen entiteiten als mensen, plaatsen en bedrijven. Dit maakt zo verbanden en gemeenschappelijke eigenschappen inzichtelijk. Bedrijven krijgen hierdoor onder meer inzicht in wat klanten onderling gemeenschappelijk hebben, denk aan bijvoorbeeld persoonlijke interesses en sociale relaties.
• Geavanceerde contextgevoelige zoekresultaten: leveren innovatieve, volledig te personaliseren, open source faciliteiten. Deze stelt organisaties in staat contextgevoelige zoekresultaten te integreren en af te stemmen in mobiele- of bedrijfsapplicaties.
• Rich Media analyses: bevatten deep learning-functies, gebaseerd op neurale netwerken, om de nauwkeurigheid van rich media analyses te verbeteren. Bijvoorbeeld bij het omzetten van spraak naar tekst (IDOL kan in bijna 30 talen transcriberen), gezichtsherkenning en spraakidentificatie.