Главная
Сравнение Extractor.expert, PolyAnalyst

Сравнение Extractor.expert, PolyAnalyst

Параметр

Extractor.expert

Бындюсофт, Россия

Посмотреть

PolyAnalyst

Мегапьютер Интеллидженс, Россия

Официальный сайт

Общая информация

Краткое описание

Краткое описание продукта

Extractor.expert — это сервис, который позволяет извлекать структурированные данные из неструктурированных источников, таких как текстовые документы, с помощью технологий обработки естественного языка и машинного обучения.

Megaputer PolyAnalyst — это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования

Подходит для

В зависимости от размера бизнеса (организации) одним программным обеспечением может пользоваться различное количество пользователей и с различной интенсивностью. Например, система бухгалтерского учёта в малом бизнесе может использоваться одним главным бухгалтером, в то время как в крупной корпорации система бухгалтерского учёта должна предоставлять возможность работы для сотен специалистов-бухгалтеров

Нет данных

Крупный бизнес, Специалист, НКО, Корпорация, Средний бизнес

Назначение

Основная категория

Основная категория продукта в SOWARE

Системы оптического распознавания символов

Системы анализа данных

Дополнительные категории

Дополнительная категория продукта в SOWARE

Системы обработки естественного языка

Системы интеллектуального анализа данных

Общие характеристики

Поддерживаемые языки

Поддерживаемые языки в пользовательском интерфейсе продукта

Нет данных

Русский, Китайский, Английский, Испанский, Корейский

Вид продукта

Нет данных

Система, Интернет-сервис, Программа

Развёртывание

Современное программное обеспечение может быть развёрнуто на различных аппаратных платформах. Облако (SaaS) - это аппаратная платформа, представляющая собой один или несколько серверов, находящихся в зоне ответственности оператора программного продукта, который одновременно выполняет разворачивание и сопровождение данной многопользовательской программной системы. Обычно, ПО на облачной инфраструктуре представляет собой онлайн-сервис и предлагается для использования в аренду (англ. Software-as-a-Service). Сервер предприятия - это аппаратная платформа, находящаяся в зоне ответственности компании-потребителя программного продукта. Для использования ПО на собственном сервере компания-разработчик продаёт лицензию на использование программного решения и предоставляет в распоряжение потребителя серверный программный дистрибутив. Для установки ПО на сервер обычно требуются глубокие знания в области информационных технологий. Персональный компьютер (ПК) - программное обеспечение, разворачиваемое на ПК обычно является однопользовательской программой. Такие программные продукты привычны, и устанавливаются из установочного файла или с использованием установочного диска. Для установки системы на ПК обычно не требуется высоких технических компетенций. Мобильное устройство - развёртывание современного ПО на мобильных устройствах (смартфонах, планшетах) обычно производится с использованием маркетплейсов программных приложений (англ. App Marketplace) и штатных установочных средств мобильной операционной системы. Для установки системы на мобильное устройство обычно не требуется высоких технических компетенций.

Нет данных

Облако (SaaS), Сервер предприятия, Персональный компьютер

Интерфейс

Любое программное обеспечение специально приспособлено для использования на конкретных операционных системах, обладающих своими типовыми элементами графического интерфейса. Наиболее популярными операционными системами являются: Windows, Linux, macOS, Android, iOS. Кроме того, чтобы достичь возможности использования ПО на разных платформах, программные продукты могут обладать веб-интерфейсом, - такие системы могут использоваться из любого веб-браузера на любой операционной системе, однако они обычно уступают в скорости работы и средствах выразительности.

Нет данных

Windows, Linux, Веб-браузер

Тарификация

Принципы тарификации за использование продукта

Нет данных

Единовременная оплата, По запросу, Ежегодная оплата

Свободное ПО

Программный код некоторых систем размещается и распространяется “свободно” на условиях установленной разработчиком лицензии. Открытый исходный код (англ. Open Source Software) или готовый дистрибутив таких систем может быть загружен из открытого Интернет-репозитория (GitHub, Sourceforge и прочих) и использован любой компанией бесплатно. Однако стоит учитывать, что сборка, разворачивание и доработка свободного ПО требуют компетенций и значительных временных ресурсов.

Нет данных

Демо версия

Наличие у продукта демонстрационной версии (демо-версии) позволяет получить временный доступ к программному продукту в тестовой зоне с использованием фиктивных данных или с ограниченными функциональными возможностями. Такой демо-доступ позволяет самостоятельно ознакомиться с интерфейсом и функциональностью программного продукта, чтобы получить вывод о соответствии ПО собственным потребностям и ожиданиям.

Нет данных

Пробная версия

Наличие у продукта пробной версии (т.н. триал) обеспечивает временный доступ к полнофункциональному программному продукту с возможностью использования реальных данных. Такой пробный доступ позволяет опробовать программную систему в действии. По результатам срока опытной эксплуатации можно сделать вывод о соответствии ПО имеющимся деловым потребностям.

Нет данных

Рынки

География рыночного присутствия продукта

Нет данных

Китай, Австралия, Азербайджан, Южная Корея, Новая Зеландия, Киргизия, Украина, Эстония, Армения, Таджикистан, Великобритания, Канада, Испания, Грузия, Россия, Узбекистан, Литва, Казахстан, Латвия, Белоруссия, США, Мир

Реестр российского ПО

Единый реестр российских программ содержит регистрационные записи всего программного обеспечения, которое официально признано происходящим из России. У каждого зарегистрированного в Реестре программного продукта имеется публичная карта на сайте https://reestr.minsvyaz.ru/. Ведение Реестра находится в ответственности Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

https://reestr.digital.gov.ru/reestr/305764/

Функции

Прогнозирование и предсказательная аналитика

Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Индикация трендов и проблем

Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов

Потоковая аналитика

Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Визуализация данных

Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных

Статистический анализ

Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций

Анализ больших данных

Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций

Интеллектуальный анализ данных (ИАД)

Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения (англ. Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д.

Возможности

Коннекторы для источников данных

Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

Скриншоты

screenshots