Trace Id is missing
Пропустить и перейти к основному содержимому

Интеллектуальный анализ данных

Раскройте скрытый потенциал своего контента.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это развивающееся направление искусственного интеллекта (ИИ), в котором используется сочетание интеллектуальных служб для быстрого изучения огромных объемов информации. Такой анализ позволяет организациям без труда исследовать информацию и составлять о ней четкое представление, находить скрытые аналитические сведения, а также взаимосвязи и закономерности в большом масштабе.

Служба Azure Kubernetes (AKS)

Вы можете принимать содержимое из таких источников Azure, как Хранилище BLOB-объектов Azure, Хранилище таблиц Azure, База данных SQL Azure и Azure Cosmos DB, а также из сотен сторонних источников с помощью специальных соединителей.

Извлекайте текстовое содержимое из файлов таких форматов, как PDF, Microsoft Word, PowerPoint и CSV. Ознакомьтесь с полным списком поддерживаемых форматов.

Человек, поднимающийся по лестнице и использующий планшет и ручку.

Службы приложений

Работайте с различными типами и форматами документов, включая изображения, звуковые файлы, формы, веб-страницы и документы Office, без затрат и сложностей, сопряженных с созданием отдельных служб искусственного интеллекта и управления ими.

Получите четкое представление о содержимом с помощью таких когнитивных навыков, как классификация изображений, распознавание лиц, определение языка и извлечение ключевых фраз. Эти операции позволяют создавать в индексе поиска новые поля, которые были изначально недоступны в источнике.

Службы данных

Интегрируйте пользовательские модели или классификаторы, которые можно строить на основе любого языка или платформы. Изучайте аналитические сведения с помощью предварительно настроенной функции поиска или средств аналитики и бизнес-приложений.

В дополнение к этому можно использовать настраиваемые анализаторы, выполнять запросы на поиск нечетких соответствий, добавлять контекстный поиск или задавать взвешенные параметры именно для вашего сценария.

Назад к вкладкам

Принцип работы интеллектуального анализа данных

Координируя различные функции ИИ, интеллектуальный анализ данных расширяет возможности, позволяющие организациям быстрее получать ценную информацию из содержимого, которое иначе осталось бы неиспользованным. Интеллектуальный анализ данных состоит из трех этапов: прием, обогащение и исследование.

ШАГ 1

Прием содержимого из разнообразных источников с помощью соединителей для собственных и сторонних хранилищ данных.
Обрабатывайте структурированные и неструктурированные данные

ШАГ 2

Обогащение контента благодаря возможностям ИИ, которые позволяют извлекать информацию, находить закономерности и составлять четкое представление о данных.
Обогащайте свое содержимое с помощью моделей зрения, речи, принятия решений, поиска и языковых моделей.

ШАГ 3

Исследование проиндексированных данных с помощью средств поиска, ботов, существующих бизнес-приложений и визуализаций данных.
Получайте более структурированные данные с помощью поиска, бизнес-приложений и аналитики

Узнайте больше о продуктах и службах интеллектуального анализа данных

Когнитивный поиск Azure

Идентифицируйте и исследуйте релевантное содержимое с помощью единственной облачной службы поиска со встроенными возможностями ИИ.

Сервисы ИИ Azure

Используйте когнитивные возможности, чтобы эффективнее анализировать содержимое различных типов.

Машинное обучение Azure

Используйте модели машинного обучения в качестве настраиваемых навыков для выполнения специфических требований, например норм для определенной отрасли.

Службы Azure Bot

Создавайте интерактивные решения, которые позволяют пользователям извлекать информацию из данных через интерфейс бота.

Примеры архитектур решений

Исследование содержимого

Когда сотрудникам различных организаций поручают просматривать и исследовать технические данные, чтение многих страниц плотного текста может оказаться утомительным. Интеллектуальный анализ данных помогает сотрудникам быстро проверять такие объемные материалы.

Аудит, риски и управление соответствием требованиям

Разработчики могут использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы помочь юристам быстро определять в соответствующих документах важные элементы и отмечать значимые идеи.

Управление бизнес-процессами

В отраслях с высокой конкуренцией или требованием выполнять оперативную (практически в реальном времени) диагностику проблем компании могут применять интеллектуальный анализ данных, чтобы избежать ошибок, которые могут привести к значительным затратам.

Поддержка клиентов и анализ отзывов

Во многих компаниях поддержка клиентов является дорогостоящей и неэффективной. Интеллектуальный анализ данных помогает специалистам из службы технической поддержки быстро находить правильные ответы на запросы клиентов и оценивать уровень их доверия в большом масштабе.

Управление цифровыми активами

Учитывая объем ежедневно создаваемых неструктурированных данных, многие компании сталкиваются с трудностями при использовании или поиске информации в своих файлах. Интеллектуальный анализ данных с применением индекса поиска помогает пользователям и сотрудникам находить требуемые ресурсы быстрее.

Управление контрактами

Многие компании создают продукты для нескольких секторов. Поэтому коммерческие возможности работы с разными поставщиками и покупателями увеличиваются экспоненциально. Используя интеллектуальный анализ данных, организации могут реализовать поиск по тысячам источников для формирования точного предложения цены.

Клиенты делают удивительные вещи с помощью интеллектуального анализа данных

Эта транснациональная инжиниринговая компания использует интеллектуальный анализ данных, чтобы создавать более точные предложения цен и освободить время, которое потребовалось бы для их составления вручную.

Сотрудник Howden смотрит на горизонт города
Назад к вкладкам

Начните создавать решения для интеллектуального анализа данных

Начать бесплатное использование