Среднегодовой темп роста мирового рынка технологий и услуг для больших данных в период с 2014 по 2019 год составит 23,1%, и достигнет $48,6 млрд. в 2019 году, по данным IDC. Популярность текстовой Big Data на сегодняшний день на рынке велика, и потенциал этих данных для бизнеса в зависимости от его сферы высок.

«Компания PROMT занимается исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта более 25 лет. PROMT Analyser – наш новый продукт для интеграции в информационно-аналитические и поисковые системы для анализа неструктурированных данных  на русском, английском и других языках. Программа имеет простой API, нетребовательна к ресурсам и легко интегрируется в программы и решения других разработчиков. Стоит отметить и высокую скорость работы системы, что выгодно отличает ее от других систем, представленных на рынке», -  говорит директор по продажам PROMT Никита Шаблыков.

PROMT Analyser анализирует любые тексты или документы, выделяет в нем сущности (персоналии, организации, географические названия, геополитические сущности и др.), а также определяет  соотносящиеся с этим сущностями действия, дату и место совершения действия, формирует целостный образ документа. Система выполняет тонкий морфологический, синтаксический и семантический анализ, что позволяет максимально точно получать информацию из неструктурированных текстовых данных на разных языках, взаимодействуя даже с такими морфологически богатыми, как русский и немецкий. PROMT Analyser имеет обширную базу данных, но главным его достоинством является то, что, благодаря инновационным лингвистическим разработкам, он выделяет в текстах также сущности, не представленные в базах. Еще одним преимуществом программы является простая настройка – путем введения значения для новых типов сущностей. Настройка может происходит в том числе и на стороне клиента, что гарантирует ему полную конфиденциальность работы при анализе.

Программа, интегрированная в информационно–аналитические и поисковые системы, позволяет решать самые разные задачи клиента в работе с текстовым материалом: анализ внутренних ресурсов компании (системы документооборота), анализ внешних ресурсов (медиа, блогосфера и пр.), анализ данных , получаемых из закрытых источников, для оценки критичности ситуаций, анализ деятельности объекта с привязкой к географии, а также оптимизацию поисковых систем и служб поддержки. С помощью системы можно сократить время на поиск необходимой информации из самых разных неструктурированных корпоративных документов (счета, отчеты, технические задания, новости и пр.), а благодаря интеллектуальным алгоритмам полученные данные отличаются высокой точностью и релевантностью анализа. Также возможен поиск и анализ информации в интернет-контенте на разных языках, что может быть полезно для составления различного рода аналитики как о пользовательском поведении, так и для специалистов в сфере медиа.