Big-Data-Analyse via AWS Sinequa bietet einheitlichen Informationszugriff

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Sinequa erweitert die gleichnamige Analyse-Plattform um einen Hybridbetrieb. Nutzer der Big-Data-Such- und Analyse-Plattform können jetzt nicht nur on-premise, sondern auch über Amazon Web Services auf Informationen zugreifen.

Cloud-Dienste, ob privat, öffentlich oder hybrid, werden von großen Unternehmen aller Branchen zunehmend intensiver genutzt. Kunden von Sinequa können ab jetzt auch die AWS-Cloud verwenden, um die Sinequa-Infrastruktur gezielter an ihren Bedarf anzupassen. Die Sinequa-Software wird dabei einfach dort installiert, wo die Datenquellen gehostet sind, wahlweise inhouse oder in der Amazon-Cloud.

Unternehmen können so bei der Ausdehnung auf neue Datenquellen zeitnah die benötigte Infrastruktur bereitstellen und so schneller sowie kostengünstiger relevantes Wissen aus verstreuten strukturierten und unstrukturierten Daten generieren, verspricht Sinequa. So lassen sich zusätzlich Millionen von Dokumenten oder Milliarden von Datenbankeinträgen analysieren und dabei gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten für die benötigte Infrastruktur senken. Ganz nebenbei profitierten die Anwender von vollständiger Transparenz bei der Suche und könnten Informationen über Cloud und Enterprise-Anwendungen schneller abrufen.

Über 140 Konnektoren

Bereits jetzt gibt es 140 „Konnektoren“ für Sinequas Analyse-Plattform zum Anbinden der unterschiedlichsten Datenquellen und deren Indizierung. Zusätzlich dazu hat Sinequa jetzt weitere Konnektoren für Third-Party Cloud Storage, Product-Lifecycle-Systeme und Social Media Feeds entwickelt.

Sinequa ist nach eigener Einschätzung einer der führenden Anbieter für Big-Data-Content-Analyse in Echtzeit, Enterprise Search und Unified Information Access. Die Content-Analytics-Funktionen der Sinequa-Plattform ermöglichen es Unternehmen, Informationen aus sehr großen und komplexen Datenbeständen, aus strukturierten Anwendungen und unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen.

Das Besondere an Sinequa: Basierend auf den Ergebnissen sprachwissenschaftlicher Forschung kombiniert die Softwarelösung semantische mit statistischer Analyse, stellt Zusammenhänge in heterogenen, großen Datenmengen her und liefert Anwendern relevante Ergebnisse für ihre Arbeitsprozesse.

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