Trasforma il testo non strutturato in un grafico

L'80% dei dati della tua organizzazione è non strutturato e quindi inutilizzato.

Prendi i dati di testo non strutturati e grezzi e costruisci facilmente un grafico della conoscenza con tutte le entità e le relazioni rilevate e sfrutta al meglio il tuo testo. In pochi clic, senza codice.

Scopri come AP-HP ha trasformato i dati dei pazienti in una miniera d'oro di informazioni

Come AP-HP utilizza i grafici della conoscenza per strutturare i dati dei pazienti

Costruisci e arricchisci il tuo grafico della conoscenza.

Con Standupcode, puoi trovare entità e relazioni in dati non strutturati e arricchire automaticamente il tuo grafico della conoscenza con ulteriori informazioni.

Mentre la maggior parte dei grafici viene creata utilizzando dati tabulari strutturati, con Standupcode puoi fare un ulteriore passo avanti e iniziare a sfruttare il resto dei dati nella tua attività.

Utilizza l'ontologia altamente sviluppata di Standupcode o utilizza la tua.

Utilizza la nostra ontologia interna, con oltre 1.000.000 di parole e concetti sul mondo, per costruire il tuo grafico della conoscenza.

Oppure puoi utilizzare l'ontologia della tua organizzazione per casi d'uso più personalizzati. Accettiamo tutti i formati standard.

Utilizza il database grafico più adatto a te.

Mentre utilizziamo neo4j per visualizzare il grafico sulla nostra piattaforma, in teoria puoi utilizzare qualsiasi piattaforma ti piaccia: TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune: possiamo adattarci a te.

Siamo indipendenti dalla piattaforma. La cosa importante è il tuo accesso alla tua conoscenza.

Il tuo testo trasformato in un grafico, passo dopo passo:

Ecco cosa offriamo in quattro passaggi:

1. Importazione di testo non elaborato

Il primo passo è importare tutto il testo grezzo che desideri utilizzare per creare il grafico.

2. Importazione dell'ontologia

Il passaggio successivo consiste nell'importare la tua ontologia, inclusi gli esatti tipi di relazioni e nodi che desideri identificare.

3. Allineamento ontologico

Allineeremo quindi la tua ontologia con quella che abbiamo internamente, per assicurarci di utilizzare il meglio di entrambi per la massima precisione.

4. Elaborazione da testo a grafico

Infine, costruiremo il database grafico in base a tutte le informazioni nel tuo testo non elaborato.

Per cosa puoi utilizzare i database grafici?

Sfrutta le relazioni tra i tuoi dati

Con i database grafici puoi ottenere informazioni più approfondite sulle relazioni tra i diversi concetti nei tuoi dati: vedere cosa è connesso a cos'altro.

Prendi decisioni basate sui dati di qualità superiore

Crea modelli predittivi più accurati che utilizzano le relazioni tra i diversi aspetti dei tuoi dati per prendere decisioni e previsioni.

Guarda la nostra demo da testo a grafico in azione

Abbiamo creato una demo da testo a grafico che è già disponibile sulla nostra piattaforma.Ecco come appare.

Da testo a grafico

Inserisci qualsiasi testo non elaborato, ottieni un grafico

Con la demo da testo a grafico di Standupcode, puoi inserire qualsiasi testo non elaborato e generare automaticamente un grafico della conoscenza da esso.

Articolo commerciale

Scansiona un articolo commerciale, ottieni informazioni più approfondite

Con la demo da testo a grafico di Standupcode, puoi raccogliere informazioni e approfondimenti più approfonditi dagli articoli commerciali.

Racconto breve

Inserisci una storia, comprendi le relazioni

Con la demo da testo a grafico di Standupcode, puoi inserire una storia e ottenere informazioni facili da capire su personaggi, relazioni, eventi e oggetti.

Cartella clinica

Inserisci una cartella clinica, ottieni più contesto

Con la demo da testo a grafico di Standupcode, puoi inserire una cartella clinica e accedere a un contesto più profondo e dettagliato sulla storia del paziente.

Feedback dei Clienti

Le seguenti recensioni sono state raccolte sul nostro sito web.

4 stelle basato su 100 recensioni

Servizio e assistenza eccellenti

La pipeline da testo a grafico fornita da questa azienda ha migliorato notevolmente il nostro processo di visualizzazione dei dati. È facile da usare e molto efficiente. La produttività del nostro team è aumentata del 30% dall'implementazione.

Recensito da Sig. Marco Bianchi (Data Scientist)

Strumento altamente raccomandato

Questo strumento cambia le carte in tavola! Semplifica dati complessi in grafici facili da capire, facendoci risparmiare molto tempo. Abbiamo assistito a una riduzione del 25% del tempo dedicato alla reportistica dei dati.

Recensito da Sig.ra Anna Verdi (Business Analyst)

Ottimo per l'analisi dei dati

La pipeline da testo a grafico è uno strumento solido per chiunque abbia bisogno di semplificare la visualizzazione dei dati. L'installazione è stata semplice e la nostra accuratezza di reporting è migliorata del 20%.

Recensito da Sig. Federico Bernardi (Data Engineer)

Buono ma migliorabile

Sebbene lo strumento sia efficace e affidabile, l'aggiunta di più opzioni di personalizzazione lo renderebbe ancora migliore. Ha migliorato la nostra presentazione dei dati del 18%.

Recensito da Sig. Enrico Ferrari (Project Manager)

Esperienza soddisfacente

La pipeline da testo a grafico fa il suo lavoro, ma abbiamo riscontrato alcuni problemi minori che hanno richiesto l'intervento dell'assistenza clienti. Nonostante ciò, ha velocizzato la nostra analisi del 15%.

Recensito da Sig.na Elisa Brunetti (Research Analyst)

Interfaccia user-friendly

L'interfaccia è intuitiva e facile da navigare. Il nostro team si è adattato rapidamente e il nostro processo di reporting ora è più veloce del 28%.

Recensito da Sig.ra Laura Bianchi (Marketing Manager)

Prestazioni affidabili

Facciamo affidamento su questa pipeline da testo a grafico per tutte le nostre esigenze di visualizzazione dei dati. È robusto e raramente presenta tempi di inattività, migliorando la nostra efficienza del 35%.

Recensito da Sig. Asuo Valli (Operations Manager)

Un must per i team di dati

Questo strumento è diventato essenziale per il nostro team. Gestisce grandi set di dati in modo fluido e li presenta in un formato facilmente comprensibile. La velocità di elaborazione dei nostri dati è aumentata del 40%.

Recensito da Sig. Roberto De Angelis (IT Director)

Efficace ed efficiente

Questo strumento ha semplificato il nostro flusso di lavoro, semplificando la trasformazione dei dati di testo in rappresentazioni grafiche. Ha migliorato la velocità della nostra analisi del 22%.

Recensito da Sig. Luca Castelli (Data Analyst)

Prodotto solido con ottimo supporto

Il team di assistenza clienti è sempre pronto ad aiutare e il prodotto stesso è solido. Abbiamo migliorato i tempi di consegna dei nostri report del 32% da quando abbiamo adottato questo strumento.

Recensito da Sig.na Martina Verdi (Product Manager)

Hai Domande? Trova le Risposte Qui!

Le Nostre Domande Più Frequenti

Immagina un processo, una "macchina" che prende dati testuali, come parole su un foglio, e li trasforma in rappresentazioni grafiche strutturate: grafici, diagrammi, mappe. Questa "macchina" si chiama "Text to Graph Pipeline" e funziona grazie all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che estrae le informazioni importanti dal testo, e ai metodi di visualizzazione dei dati, che trasformano queste informazioni in un formato grafico o a diagramma.

I componenti chiave di una "Text to Graph Pipeline" sono come gli ingranaggi di un orologio: pre-elaborazione del testo (pulizia e preparazione dei dati), estrazione delle informazioni (utilizzo di NLP per identificare entità e relazioni chiave), trasformazione dei dati (conversione delle informazioni estratte in un formato strutturato) e visualizzazione dei dati (creazione di rappresentazioni grafiche come grafici, diagrammi o reti).

Immagina le possibilità: report di business intelligence, analisi del sentiment, riassunti di contenuti, analisi della concorrenza e ricerche di mercato. Trasformando i dati testuali in grafici, le aziende possono identificare rapidamente tendenze, schemi e intuizioni nascoste.

Le tecnologie utilizzate sono come gli strumenti del mestiere: framework di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come spaCy o NLTK, librerie di visualizzazione dei dati come Matplotlib o D3.js e modelli di apprendimento automatico per il riconoscimento di entità e l'estrazione di relazioni. Inoltre, possono essere coinvolti strumenti di elaborazione dati come Pandas e database grafici come Neo4j.