Sinequa betritt mit Version 10 neue Ära des Cognitive Computing

17.05.2016

Sinequa hat jetzt die neue Version 10 seiner Search und Analyse-Plattform veröffentlicht. Ausgestattet mit Fähigkeiten für maschinelles Lernen liefert Sinequa 10 noch tiefere Analysen von Inhalten und Nutzerverhalten und stellt den Nutzern dadurch Informationen mit ständig ver

Sinequa hat jetzt die neue Version 10 seiner Search und Analyse-Plattform veröffentlicht. Ausgestattet mit Fähigkeiten für maschinelles Lernen liefert Sinequa 10 noch tiefere Analysen von Inhalten und Nutzerverhalten und stellt den Nutzern dadurch Informationen mit ständig verbesserter Relevanz zur Verfügung. Die selbstlernende Plattform für kognitive Suche und Analyse macht Informationen für Nutzer im Self-Service verfügbar und ist für Administratoren einfach steuerbar.

`Kognitivfähige Anwendungen, insbesondere solche, die mit unstrukturierten Daten arbeiten, sind die Zukunftstechnologie zur Informationsbereitstellung für Anwender in allen Branchen und Arbeitsumgebungen`, erklärt David Schubmehl, Research Director bei IDC. `Bis zum Jahr 2020 wird die Hälfte aller Business-Analytics-Software mit Methoden von Predictive Analytics und Cognitive Computing arbeiten.`

Um mit der neuen Version den Quantensprung in die Welt des Cognitive Computing zu erreichen, hat Sinequa das Apache Spark Framework für Cluster Computing in seine Architektur integriert. Auf der so entstandenen leistungsfähigen Infrastruktur können die Vorteile der rechnerintensiven Machine Learning-Algorithmen voll ausgeschöpft werden. Kontinuierlich analysieren diese die Inhalte des Sinequa Logical Data Warehouse und reichern dessen Inhalt an. Das Logical Warehouse stellt das Datenreservoir aller von Sinequa analysierten und indizierten Unternehmensinhalte dar. Mit Hilfe der neu implementierten Algorithmen liefert die kognitive Plattform in der Version 10 noch bessere Einblicke und relevantere Informationen, die sich immer stärker an den Anforderungen der Nutzer orientieren. Dieser kann die Such- und Analyse-Tools einfach nutzen, Administratoren bietet Sinequa 10 intelligente Tuning-Funktionen.

`Unsere Kanzlei generiert mit Sinequa relevante Informationen aus Millionen von Aufzeichnungen und Unterlagen verschiedenster Art. Wir freuen uns auf den Mehrwert, den wir durch die Fähigkeiten von Version 10 erzielen können`, erklärt Harris Tilevitz, CTO bei Skadden LLP, mit knapp 1.700 Anwälten eine der größten Anwaltskanzleien der Welt.

`Version 10 ist ein Sprung in die neue Ära des `Cognitive Computing` oder der `Insight Engines`, um die Terminologie führender Marktanalysten zu verwenden“, erklärt Alexandre Bilger, CEO von Sinequa. `Im Umgang mit Big Data und seinem schnellen Wachstum müssen datengetriebene Organisationen sich auf intelligente und selbstlernende Systeme verlassen können, um Daten zu analysieren, wertvolle Informationen für ihre Beschäftigten zu generieren und damit ihre Produktivität, Anwenderzufriedenheit und Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Mit den Machine Learning-Fähigkeiten von Sinequa 10 erreichen sie diese Ziele durch Verwendung von Collaborative Filtering  und Empfehlungen, Klassifizierung, Clusterbildung, Ähnlichkeitsberechnungen für unstrukturierte Inhalte und Predictive Analysis.`

Sinequa ES V10 beinhaltet neben den Machine-Learning-Algorithmen innovative Features, die in Kundenprojekten erprobt wurden und die derzeitigen Trends widerspiegeln: Seit kurzem ist Sinequa `Native Resident` von Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services und Microsoft Azure und optimiert die Nutzung der Ressourcen dieser Plattformen. Für Kunden im Bereich Life Science und Health Care wurden branchenspezifische Werkzeuge für ontologische und schnelle Textindizierung von Partnern wie Scibite und Linguamatics integriert. Sinequa verwendet außerdem Google Vision und Microsoft Azure Media Services für die effektivere Behandlung von Videos und Bildern. Google wird für die automatisierte Übersetzung über 100 Sprachen verwendet. Mit plug&play-Anbindungen zu mehr als 150 verschiedensten Repositorien für strukturierte und unstrukturierte Daten wächst die Konnektivität von Sinequa für eine schnelle Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Enterprise Applications, Hadoop und Cloud-Umgebungen.