Dữ liệu lớn Big data
Công nghệ dữ liệu lớn Big Data
Nền tảng dữ liệu lớn Big Data của Saltlux Technology không chỉ cung cấp dịch vụ tìm kiếm/phân tích ngữ nghĩa của các doanh nghiệp và dữ liệu lớn công cộng, mà còn thực hiện các chức năng phân tích cao cấp.
Công Cụ Dữ Liệu Lớn
Kể từ khi được thành lập, Saltlux Inc. đã thiết kế lộ trình có hệ thống cho sự phát triển công nghệ thông qua dự đoán thấu suốt về những thay đổi trong phát triển của lĩnh vực dữ liệu lớn. Tập đoàn Saltlux Inc. cũng đã đã sáng tạo ra nhiều sản phẩm với nền tảng dữ liệu lớn thông minh có hiệu suất cao và chức năng ưu việt, kết hợp giữa học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và suy luận dựa trên biểu đồ tri thức (knowledge graph).
Thông qua chuỗi giá trị của hệ sinh thái dữ liệu (thu thập, lưu trữ, phân phối và sử dụng dữ liệu), các công cụ Big Data của Saltlux không chỉ phân tích dữ liệu truyền thống, mà còn hỗ trợ giải quyết vấn đề ở cấp độ chuyên gia và ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách tự học, tích lũy kiến thức từ dữ liệu, tạo ra các giá trị kinh tế hiệu quả.
tại sao nên chọn công nghệ dữ liệu lớn của saltlux technology
Các công cụ sử dụng công nghệ dữ liệu lớn của Salltux có thể xử lý hiệu quả và tiết kiệm những dữ liệu không thể xử lý được theo cách thức truyền thống về mặt kích thước, chủng loại, tốc độ và giá trị.
Kỹ thuật tích hợp AI và Big data đầu tiên tại Hàn Quốc
Phân tích in-memory xác định
Tích hợp tính năng mạnh mẽ của động cơ thương mại
Mở rộng thời gian thực và bảo mật
Cung cấp hệ thống dễ dàng tích hợp quản lý vận hành
Hỗ trợ kết nối tích hợp của hệ sinh thái Hadoop
Các công cụ Big data tiêu biểu
Khám phá những công cụ tiêu biểu ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn của Saltlux Technology
Công cụ thu thập dữ liệu Tornado
Đây là công cụ có khả năng thu thập tự động và song song trong thời gian thực theo sở thích của người dùng từ big data được tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau như deepweb, SNS, trang web mua sắm, IoT và dữ liệu phát trực tuyến. Tornado cung cấp môi trường thu thập big data được tối ưu hóa để phân tích dữ liệu xã hội, đối thủ cạnh tranh, thị trường và sản phẩm, quản lý rủi ro và nhận dạng giọng nói của khách hàng trong thời gian thực. Chức năng chính:- Thu thập mạng xã hội
- Thu thập RSS
- Thu thập dựa trên tình huống giả định
- Thu thập API mở
- Thu thập Deepweb
- Thu thập tìm kiếm siêu dữ liệu (metasearch)
- Quản lý vận hành động cơ thu thập
Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa Discovery
Đây là công cụ tìm kiếm AI sử dụng Machine learning và Deep learning để tìm kiếm ý nghĩa của từ ngữ và văn bản. Công cụ có khả năng cải thiện hiệu suất, cung cấp kết quả tìm kiếm theo ý muốn bằng cách tự học các tính năng dữ liệu thông qua thu thập dữ liệu và áp dụng thuật toán Machine learning. Ngoài ra, Discovery cũng được tích hợp chức năng tìm kiếm chuyên sâu (Deep search) để máy có thể tự động tìm kiếm nghĩa của từ khóa nhập vào. Chức năng chính:- Chức năng tìm kiếm tích hợp dựa trên ngữ nghĩa
- Chức năng lọc thông tin theo chủ đề và xử lý câu hỏi
- Chức năng tìm kiếm theo chủ đề
- Chức năng tự động tìm kiếm từ phổ biến và liên quan
- Chức năng tự động hoàn thiện từ tìm kiếm
- Chức năng tìm kiếm thông tin (dạng văn bản) tự động tóm tắt
- Chức năng tìm kiếm tài liệu tương tự
Công cụ khai thác văn bản TMS
Công cụ khai thác văn bản TMS thực hiện tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa, tái cấu trúc thông tin và phân tích đa chiều bằng cách nắm bắt các đặc điểm, ý nghĩa và mức độ liên quan của dữ liệu phi cấu trúc quy mô lớn bên trong và bên ngoài. TMS cũng có thể phân tích dữ liệu không có cấu trúc nhằm tìm kiếm và bổ sung giá trị cho kiến thức ẩn. Từ đó, người dùng có thể đưa ra các quyết định như sử dụng kiến thức, quản lý khách hàng, quản lý rủi ro, nghiên cứu và phát triển, giảm thiểu thời gian tìm kiếm và phân tích thông tin. Chức năng chính:- Tích hợp tính năng khai thác văn bản tối tân
- Phân tích hình thái chất lượng cao
- Phân tích cú pháp hiệu năng cao
- Nhận dạng tên đối tượng
- Trích xuất danh tiếng (cảm xúc) chất lượng cao
- Tích hợp bộ trích xuất thông tin kiểu hybrid chất lượng cao
- Bộ nhận dạng, phân loại thông tin tự động
- Tự động tích hợp trình biên dịch thông tin (tài liệu)
Công cụ phân tích luồng BlueBolt
BlueBolt là công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến trong thời gian thực có thể hợp nhất và phân tích dữ liệu của con người và dữ liệu máy thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau, cảm biến từ nhiều thiết bị và dây chuyền sản xuất. BlueBolt cho phép người dùng tạo các hệ thống tối ưu hóa, dự đoán sự cố dây chuyền sản xuất và phát hiện bất thường về bảo mật thông qua phân tích trong bộ nhớ thời gian thực của big data và xử lý sự kiện phức tạp (CEP). Chức năng chính:- Trích xuất dữ liệu theo thời gian thực và công cụ workbench tối ưu
- Tối ưu xử lý câu hỏi stream data
- Nhận dạng dữ kiện quan trọng theo thời gian thực và đưa ra chỉ dẫn hợp lý
- Hỗ trợ đưa ra lựa chọn trong thời gian thực thông qua phân tích và dự đoán
Công cụ phân tích nhận thức CAS
Công cụ CAS có khả năng phân tích big data dung lượng lớn bằng Machine learning và Deep learning. Từ đó nhanh chóng tìm ra các đặc điểm, ý nghĩa và mối liên hệ giữa các dữ liệu trong quá trình tìm kiếm. CAS cũng có thể phân tích hệ thống phức tạp cho dữ liệu dung lượng lớn, phân tích kết hợp giữa giọng nói/hình ảnh và văn bản. Chức năng chính:- Phân tích nhận diện tên đối tượng
- Phân tích nhận dạng cảm xúc
- Phân tích mạng xã hội/kiến thức
- Nhận dạng giọng nói và phân tích tổng hợp văn bản
Công cụ phân tích trực quan Rainbow
Đây là công cụ hỗ trợ phát hiện các mô hình ẩn, dự đoán và hiểu về tương lai bằng cách trực quan hóa big data và kết quả phân tích từ nhiều góc độ khác nhau. Rainbow không chỉ trực quan hóa dữ liệu cá nhân đơn giản mà còn thống nhất, sắp xếp lại các dữ liệu khác nhau và phân tích trực quan thông qua bảng điều khiển động. Chức năng chính:- Hỗ trợ kết nối thời gian thực của các nguồn dữ liệu khác nhau
- Chọn lọc để trích xuất và kết hợp dữ liệu thời gian thực
- Phân tích trực quan tương tác đa dạng
- Xuất bản web dựa vào HTML-5 (dạng báo cáo)
NHỮNG KHÁCH HÀNG ĐÃ ỨNG DỤNG BIG DATA CỦA SALTLUX
Tham khảo những sản phẩm ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn Big Data mà tập đoàn Salltux Inc. đã phát triển cho các khách hàng lớn trên thế giới.
Dữ liệu không gian thông minh được tạo bằng cách tích hợp dữ liệu văn bản và big data cấu trúc/phi cấu trúc dựa trên dữ liệu không gian như thông tin quản trị và thông tin cá nhân. Qua đó, người dùng có thể sử dụng các mô hình và công cụ phân tích dựa trên quy trình làm việc cơ bản để thực hiện phân tích trong môi trường web. Ngoài ra, công cụ cũng cung cấp nền tảng phân tích dựa trên big data không gian đa mục đích cùng với môi trường dịch vụ. Big data không gian thông minh và mô hình cho quản trị thông minh được xây dựng nhằm mục đích chủ động đáp ứng các vấn đề tồn đọng của quốc gia và thiết lập các chiến lược trong tương lai.
Thông tin dự án
- Xây dựng DB hội tụ: Thông qua dịch vụ dữ liệu hội tụ, kết quả của DB hội tụ khác nhau được cung cấp dưới dạng bảng điều khiển giúp người dùng có thể dễ dàng hiểu và truy cập dữ liệu không gian và cung cấp các loại giá trị kết quả khác nhau dưới dạng bảng điều khiển.
- Phát triển dịch vụ dữ liệu: Người dùng có thể tải xuống dữ liệu liên quan thông qua truy vấn bằng cách sử dụng dịch vụ phân loại tập dữ liệu thành dữ liệu tổng hợp và cơ bản. Cung cấp dịch vụ trực quan hóa phân chia màn hình để sử dụng hiệu quả thông tin chuỗi thời gian/time-series của DB hội tụ.
- Thiết lập nền tảng phân tích và phát triển dịch vụ trực quan: Nền tảng phân tích dữ liệu lớn không gian được xây dựng dựa trên thông tin không gian và big data không gian. Dịch vụ trực quan hóa cũng được cung cấp, trong đó các kết quả phân tích dựa trên không gian Hadoop được trực quan hóa và hiển thị trên bản đồ.
- Phát triển dịch vụ phân tích không gian xã hội: Dịch vụ kết hợp dữ liệu phi cấu trúc với phân tích cảm xúc theo đơn vị câu, kết hợp với thông tin vị trí, xác định mối quan hệ giữa các vấn đề, phân tích các chủ đề chính và xu hướng từ vựng theo khu vực và hiển thị trực quan hoá trên bản đồ.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
1. Công nghệ phân tích dữ liệu lớn không gian thời gian thực để triển khai dữ liệu thông minh dựa trên big data không gian cấu trúc và phi cấu trúc và nền tảng phân tích thế hệ tiếp theo.
2. Sản phẩm HDP 3.2 của Horton Works kết nối hệ sinh thái Hadoop để xây dựng nên nền tảng phân tích big data không gian tối ưu.
Căn cứ lựa chọn sản phẩm
Thành tựu đạt được
Thông tin dự án
- Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu: Xây dựng database tích hợp để phân tích dự đoán và cảm biến công nghệ mới bằng cách thiết lập một hệ thống thu thập áp dụng các tính năng thu thập khác nhau cho các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khác nhau.
- Xây dựng mô hình dữ liệu và cơ sở tri thức: Nhiều mô hình dữ liệu khác nhau được xây dựng để trích xuất các thông tin liên quan khác nhau từ các tài liệu kỹ thuật bên ngoài và dữ liệu xã hội (tin tức, blog, v.v.) và kiến thức nội bộ và đảm bảo chất lượng cảm biến của công nghệ mới. Do đó, các cơ sở kiến thức kỹ thuật và thông tin doanh nghiệp (cá nhân/hiệp hội giấy/bằng sáng chế, hiệp hội công nghệ/công ty/cá nhân, công ty/tổ chức đầu tư/hiệp hội cá nhân) đã được thành lập.
- Xây dựng nền tảng cảm biến công nghệ mới và phát triển dịch vụ phân tích: Samsung Electronics đã xây dựng một nền tảng cảm biến/dự đoán/phân tích công nghệ mới để thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa kiến thức bên trong và thu thập dữ liệu bên ngoài. Công cụ có khả năng phân tích tương quan, phân tích xu hướng tri thức, phân tích mạng thông tin kiến thức và phân tích dự báo/ cảm biến công nghệ mới theo thời gian thực với lượng lớn dữ liệu. Công cụ cũng có thể trực quan hóa và trình bày kết quả của các tính năng phân tích khác nhau.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Áp dụng công cụ big data của Saltlux có thể phân tích theo nhóm/thời gian thực để phát hiện ra nền tảng phân tích dự báo và cảm biến công nghệ mới thông minh dựa trên kiến thức nội bộ và dữ liệu kỹ thuật bên ngoài.
Căn cứ lựa chọn sản phẩm
Thành tựu đạt được
Mục đích chính vốn là để cách mạng hóa các dịch vụ báo chí và phát triển thành các dịch vụ chính phủ/quốc gia bằng cách dựng nên nền tảng kiến thức có giá trị gia tăng từ các nội dung truyền thông tích lũy từ nhiều thập kỷ trước của các tổ chức truyền thông Hàn Quốc. Chúng tôi xây dựng nền tảng phân tích một lượng lớn dữ liệu tin tức và dữ liệu phân tích cho việc phân tích thông minh. Bằng việc cung cấp các dịch vụ phân tích và hệ thống quản lý khác nhau cho người dùng, các tổ chức sản xuất thông tin truyền thông chất lượng như phân tích thông minh, tích hợp và dự đoán nhằm hoàn thiện nội dung truyền thông trong tương lai và đặt nền tảng cho sự đổi mới trong hỗ trợ phân phối.
Thông tin dự án
- Xây dựng cơ sở dữ liệu lớn về tin tức: Cơ sở dữ liệu báo lớn nhất được tạo dựng từ các tin tức hàng ngày ở Hàn Quốc và quốc tế, báo kinh tế, tin tức truyền hình, báo Internet, báo tiếng Anh, báo hàng tuần khu vực, báo cũ, và kể cả các bài báo trước những năm 1990.
- Xây dựng nền tảng phân tích dữ liệu lớn tin tức: Để phân tích big data tin tức, chúng tôi đã xây dựng một nền tảng chuyên phân tích sâu về tin tức big data. Nền tảng này bao gồm các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên thông minh có khả năng phân tích tiếng Anh và tiếng Hàn, các công cụ phân tích văn bản phi cấu trúc dựa trên machine learning và các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa.
- Phát triển dịch vụ phân tích dữ liệu lớn: Công cụ cung cấp dịch vụ tìm kiếm Big Kinds cho mục đích tìm kiếm cơ bản và dịch vụ Big Kinds chuyên nghiệp cho các chuyên gia với các tính năng tìm kiếm tin tức dựa trên ngữ nghĩa.
- Phát triển phân tích và trực quan hóa mối tương quan dữ liệu lớn: Thông qua phân tích tin tức, công cụ có thể tạo ra mối liên kết giữa tin tức, chỉ số chứng khoán và phân tích dự đoán. Công cụ phân tích các bài báo, trích dẫn và cung cấp tính năng phân tích nguồn tin tức (mạng lưới) trong đó các nguồn trích dẫn đã được phân tích. Ngoài ra, công cụ cũng cung cấp tính năng báo cáo xu hướng, cùng với các tính năng phân tích khác nhau cho người dùng, như phân tích sâu về tin tức ở nước ngoài, phân tích tin tức chính trị của mỗi quốc gia và phân tích xu hướng trên báo cáo quốc gia, các phân tích liên quan và phân tích mạng.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
1. Ứng dụng công cụ Big Data có khả năng phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, hỗ trợ triển khai nền tảng phân tích big data tin tức phi cấu trúc dựa trên nội dung tin tức trong/ngoài nước.
2. Ứng dụng OpenSource Apach SPARK, STORM và KAFKA cho nền tảng big data tin tức và liên kết với công cụ Big Data nhằm tạo ra một nền tảng phân tích dữ liệu lớn tin tức với chất lượng tối ưu.
Thành tựu đạt được
Với số lượng khách hàng sử dụng các kênh kỹ thuật số và nhu cầu về các dịch vụ thông minh đang ngày càng tăng, trung tâm cuộc gọi sử dụng nền tảng big data AI đã được xây dựng với mục tiêu nâng cấp và cải thiện hệ thống hiện có để tăng sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động thông qua việc mở rộng các dịch vụ dựa trên AI.
Xử lý giọng nói thời gian thực, phân tích ngôn ngữ và môi trường phân tán quy mô lớn được áp dụng cho hệ thống phân tích big data thông qua khả năng ghi lại, lưu trữ và phân tích nội dung tư vấn qua điện thoại hàng ngày của Trung tâm hỗ trợ khách hàng Ngân hàng Nonghyup. Công cụ đã phát triển một cấu trúc cho phép dịch vụ phân tích TA (Phân tích văn bản) theo thời gian thực và cung cấp kết quả phân tích dữ liệu tham vấn kịp thời và phù hợp. Từ đó, Saltlux đã đặt nền tảng cho phân tích VOC thông minh và phân tích TA để có thể phân tích từ nhiều mục đích và quan điểm khác nhau.
Thông tin dự án
- Cải thiện lưu trữ dữ liệu và môi trường vận hành: Dữ liệu lớn tư vấn thu thập được lưu trữ trong tin nhắn chờ, đánh chỉ mục thông qua các ứng dụng phân tán, lưu trữ trong kho big data và sau đó chuyển thành dịch vụ thông qua phân tích văn bản.
- Hệ thống quản lý tri thức thông minh: Thông tin kiến thức được xây dựng/quản lý thông qua KMS mới (Hệ thống quản lý tri thức thông minh) được quản lý đồng thời như cơ sở tri thức. Cấu trúc tự động phân bố kiến thức cho hệ thống hỏi đáp cũng được phát triển.
- Hình thành dịch vụ TA: - Cung cấp chức năng đám mây và phân tích xu hướng vấn đề- Cung cấp chức năng phân tích cảm xúc cho các từ khóa vấn đề- Cung cấp chức năng điều hướng cho các chủ đề liền quan- Cung cấp chức năng tự động phân cụm kết quả tham vấn theo chủ đề
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
1. Ứng dụng của các sản phẩm công nghệ big data bao gồm tầng thu thập dữ liệu tư vấn, tầng thông báo, tầng lưu trữ dữ liệu lớn, tầng chỉ mục dữ liệu lớn và tầng dịch vụ sử dụng.
2. OpenSource Apach SPARK, STORM và KAFKA được áp dụng cho nền tảng big data tin tức và liên kết với Big Data Suite để tạo ra một nền tảng phân tích dữ liệu lớn tài chính thông minh với chất lượng tối ưu.
Căn cứ lựa chọn sản phẩm
Thành tựu đạt được
Thông tin dự án
- Thiết lập hệ thống tìm kiếm tích hợp thông minh dựa trên ngữ nghĩa: Trích xuất thông tin liên quan đến các cụm từ tìm kiếm bằng cách phân tích trong thời gian thực top 100 tài liệu quan trọng, bao gồm truy vấn của người dùng hoặc các từ khóa (chủ đề) đã chọn. Kết quả là, chúng tôi đã có thể xây dựng một hệ thống tìm kiếm thông minh truy xuất dưới dạng biểu đồ radial tree.
- Phát triển chức năng tìm kiếm thông minh: - Phân cụm kết quả tìm kiếm: Cung cấp kết quả theo chủ đề thông qua phân tích trong thời gian thực tài liệu kết quả tìm kiếm cho các câu hỏi của người dùng- Thuật ngữ tìm kiếm phổ biến: Trích xuất thống kê lịch sử tìm kiếm của người dùng để hiển thị trực quan hoá theo thứ tự- Tìm kiếm phân loại tự động: Tìm kiếm dữ liệu thông qua hệ thống phân loại thông tin (dữ liệu) tự động- Tìm kiếm tài liệu tương tự: Tìm kiếm tài liệu tương tự từ nhiều nguồn khác nhau và hiển thị kết quả tìm kiếm trong thời gian thực
- Phát triển chức năng và dịch vụ phân tích xu hướng thông minh: Phân tích thông điệp và dữ liệu thông tin theo yêu cầu của CEO, trích xuất các từ khóa quan trọng theo giai đoạn, trích xuất các từ khóa nổi bật trong từng giai đoạn và phân tích trực quan cho người dùng theo các định dạng biểu đồ khác nhau.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Ứng dụng công cụ lưu trữ/ tìm kiếm dữ liệu lớn (DISCOVERY) và công cụ phân tích dữ liệu lớn không cấu trúc (TMS) của Big Data để truy xuất thông minh và phân tích dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc được thu thập bên trong nội bộ và bên ngoài GIH.