GCI annuncia la nascita di iCube (the information intelligence insider)
Una soluzione innovativa per l'analisi e la gestione delle informazioni destrutturate, anche in grandi volumi
Gruppo Consulenza Innovazione (GCI) annuncia la nascita di iCube (the information intelligence insider), una soluzione software particolarmente innovativa che - partendo da una tecnologia di ricerca e analisi sviluppata in Italia - integra moduli software e consulenza ad hoc per gestire il patrimonio globale di conoscenze di un'azienda, basato soprattutto su dati destrutturati (documenti, file di testo, email, pagine web, log dei server, eccetera).
iCube è una soluzione software pensata per l'information intelligence, ovvero estende le potenzialità delle soluzioni di business intelligence - che usano tipicamente dati strutturati - e consente di effettuare in modo automatico tutte quelle analisi sui contenuti che fino a oggi venivano effettuate dagli utenti, e si scontravano sia con il problema dell'information overload sia con il limite "fisico" delle informazioni che possono essere gestite manualmente.
I moduli principali sono quattro, e si innestano sul kernel: indicizzazione dei dati non strutturati, definizione e ricerca dei tag, clustering e analisi fonetica.
Le soluzioni sono numerose, e possono essere raggruppate in quattro macro aree: la prima relativa alla presenza sul web (web presence/reputation, brand, sentiment e risk analisys), la seconda relativa ai clienti (customer care, help desk, e information technology), la terza relativa all'infrastruttura aziendale (log analisys e document matching), e l'ultima relativa alla gestione aziendale (riconciliazione tra database, indicizzazione e gestione dei gruppi).
"La quantità delle informazioni a disposizione delle aziende e dei singoli utenti - e in particolare dei dati destrutturati - sta crescendo a ritmi vertiginosi, al punto che è ormai impossibile riuscire a gestirle senza l'aiuto di strumenti software dedicati", afferma Dario Buzzi, Managing Director di GCI. "iCube nasce da questa constatazione, con l'obiettivo di offrire alle aziende uno strumento che integra la business intelligence - che rimane il nostro core business - e permette al management di prendere decisioni migliori perché più informate e tempestive".
Scheda Tecnica
L'analisi dei contenuti può avvenire in più modi:
- Analisi di tutti i contenuti testuali, senza nessun tipo di filtro;
- Analisi dei contenuti in base ad alcuni "campi chiave", che servono a iCube per individuare i valori corrispondenti all'interno dei dati;
- Ricerca libera all'interno dei dati per singoli termini oppure per combinazione di termini, con un motore che permette di individuare le somiglianze fonetiche tra le parole;
- Ricerca su cluster di termini, con la possibilità di effettuare in modo dinamico il calcolo delle distanze tra gli elementi di ciascun cluster;
- Riconciliazione - in base a diversi algoritmi - di due fonti di dati destrutturati (come, per esempio, le anagrafiche dei clienti e le causali dei bonifici);
- Scansione di pagine web, con un processo di data cleansing e di pulizia dei tag e degli altri caratteri inutili per la ricerca, con applicazione delle procedure di clustering;
- Ricerca di combinazioni multiple di termini, con una valutazione della distanza tra i termini e le combinazioni di termini, sia in avanti sia indietro;
- Verifica continuativa e ripetitiva della presenza di uno specifico contenuto - come, per esempio, una pubblicità - all'interno di una pagina web.
iCube può essere usato per effettuare diversi tipi di analisi:
- Web Reputation: analisi dell'associazione tra il nome dell'azienda e una serie di termini che esprimono un giudizio di merito, attribuendo un peso a ciascuno dei termini e applicando la tecnica del clustering;
- Document Indexing & Data Discovery: recupero delle informazioni nei file di testo in base a una serie di tag e di parametri, con possibilità di ricerca fino al singolo documento a partire da una query composta da testo libero;
- Customer Care: interrogazione di un database di risposte "libere" dei clienti, e utilizzo delle tecniche di clustering;
- Matching Incassi: abbinamento tra dati destrutturati, come le anagrafiche e le operazioni sui diversi tipi di conto bancario o le informazioni fornite dai diversi servizi aziendali;
- Phonetic Clustering & Similarity: analisi delle somiglianze fonetiche tra tutti i termini e creazione automatica di cluster, in base al peso attribuito dall'utente al concetto di distanza tra i termini.
0 Comments:
Posta un commento
<< Home