Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Sana Project

334 views

Published on

Summary of a recent project

Published in: Internet
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Sana Project

  1. 1. ai-one™ Datenquellen & Fingerprint Matchen  Alle Agenten mit neuen Inhalten auf binärem Level matchen.  Die Resultate werden pro Agent in 2 Sichten dargestellt: Dokumentensicht und Paragraphensicht.  Export der Daten in Grafiktools (z.B. Tableau), um Gesamtsichten darstellen zu können Matchen und Visualisieren Strukturieren aller Themen von Interesse  Erstellen einer Liste von Themen, welche permanent überwacht werden sollen  Agenten werden durch hinzufügen von guten Texten trainiert; keine Programmierung oder Strukturierung notwendig Aktivieren der Agenten1 2 3 Daten aus verschiedenen Quellen & Themen importieren und in binären Code umwandeln  Festlegen, welche Daten im Fokus sein sollen  Abklären, wie auf Daten zugegriffen werden kann  Fingerprint mit den binären Daten erstellen Individuelle Ansicht 17.04.2018 Matches / Analysen Visualisierung Scores von Agenten Intelligente Agenten Überwachen von wichtigen Themen durch intelligente Agenten
  2. 2. ai-one™ In den extrem heterogenen Daten können einfach relevante Informationen ermittelt werden Die Resultate bilden eine gute Basis für eine einfache und verständliche Visualisierung von Trends und deren Entwicklung über die Zeit Aus der grossen Menge von Daten kann immer fokussiert ein Überblick gewonnen werden Es werden zur Auswertung nur je ein Dashboard für drei unterschiedliche Daten Quellen Bereiche benötigt Der Proof of Concept (PoC) wurde erfolgreich abgeschlossen 17.04.2018 Überzeugende Resultate Management Summary
  3. 3. ai-one™17.04.2018  Dokumente aus Kat. 1  Dokumente aus Kat. 2  Mehr als 410’000 Paragraphen  Dokumente aus Kat. 3, 2009, 2010, 2015 und 2016  Mehr als 1.3 Mio. Paragraphen Bereich 1 Bereich 2  Dokumente aus Kat. 4, der Jahre 2010 – 2016, sowie Archivdaten  Mehr als 3.25 Mio. Paragraphen Bereich 3 Man kann eindrücklich feststellen, wie unterschiedlich die Resultate sind, wenn Agenten die gleichen Fragen (Themen) an drei unterschiedliche Datenquellen stellen. Management Summary Drei Dashboards für drei Datenquellen Bereiche
  4. 4. ai-one™17.04.2018 In welchen Dokumenten wird über eine OE negativ geschrieben?  Anzeige von Dokumenten zu einer Organisationseinheit, auch eingrenzbar nach Zeit3 Positive und negative Aussagen in Themen  Sofortige Einsicht in die wichtigsten Worte von Dokumenten, inkl. Sentiment Analyse4 Sich rasch einen Einblick in die wichtigsten Themen verschaffen  Wissen, welche Themen in welcher Art in einem Dokument stehen2 Finden von Dokumenten aufgrund von sehr wenigen Angaben  Sofortiges Wissen, welche Themen im jeweiligen Dokument behandelt werden1 Welche Themen stehen im Dokument, mit negativen Aussagen?  Voranalyse von Dokumenten5 Gezielte Suche nach Zeitrange  Ansicht auf der Zeitachse, wann was gesendet worden ist6 Die Vorteile der Agenten Hoher Nutzen durch Einsatz von intelligenten Themen Agenten

×