80% dữ liệu của tổ chức bạn không có cấu trúc, và vì thế không được sử dụng.
Lấy dữ liệu văn bản thô, phi cấu trúc và dễ dàng xây dựng biểu đồ tri thức với tất cả các thực thể và mối quan hệ được phát hiện, đồng thời tận dụng tối đa văn bản của bạn. Chỉ trong vài cú nhấp chuột, không cần viết mã.
Với Standupcode, bạn có thể tìm thấy các thực thể và mối quan hệ trong dữ liệu phi cấu trúc và tự động làm phong phú thêm biểu đồ tri thức của mình bằng nhiều thông tin hơn.
Mặc dù hầu hết các biểu đồ được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc, dạng bảng, nhưng với Standupcode, bạn có thể tiến thêm một bước nữa và bắt đầu tận dụng phần còn lại của dữ liệu trong doanh nghiệp của mình.
Sử dụng bản thể học nội bộ của chúng tôi - hơn 1.000.000 từ và khái niệm về thế giới - để xây dựng biểu đồ tri thức của bạn.
Hoặc bạn có thể sử dụng bản thể học của chính tổ chức của mình cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh hơn. Chúng tôi chấp nhận tất cả các định dạng tiêu chuẩn.
Mặc dù chúng tôi sử dụng neo4j để trực quan hóa biểu đồ trên nền tảng của mình, nhưng về mặt lý thuyết, bạn có thể sử dụng bất kỳ nền tảng nào bạn muốn - TigerGraph, ArangoDB, MongoDB, Amazon Neptune - chúng tôi có thể điều chỉnh cho phù hợp với bạn.
Chúng tôi không phụ thuộc vào nền tảng. Điều quan trọng là bạn có quyền truy cập vào kiến thức của mình.
Bước đầu tiên là nhập tất cả văn bản thô của bạn mà bạn muốn sử dụng để xây dựng biểu đồ của mình.
Bước tiếp theo là nhập bản thể học của bạn - bao gồm các loại mối quan hệ và nút chính xác mà bạn muốn xác định.
Sau đó, chúng tôi sẽ căn chỉnh bản thể học của bạn với bản thể học mà chúng tôi có trong nội bộ, để đảm bảo rằng chúng tôi sử dụng tốt nhất cả hai để có độ chính xác tối đa.
Cuối cùng, chúng tôi sẽ xây dựng cơ sở dữ liệu biểu đồ dựa trên tất cả thông tin trong văn bản thô của bạn.
Với cơ sở dữ liệu biểu đồ, bạn có thể hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các khái niệm khác nhau trong dữ liệu của mình - xem nội dung nào được kết nối với nội dung nào khác.
Xây dựng các mô hình dự đoán chính xác hơn sử dụng mối quan hệ giữa các khía cạnh khác nhau của dữ liệu của bạn để đưa ra quyết định và dự đoán.
Phản Hồi Khách Hàng
Các đánh giá sau đây được thu thập trên trang web của chúng tôi.
Có Câu Hỏi? Tìm Câu Trả Lời Dưới Đây!
Các Câu Hỏi Thường Gặp Nhất Của Chúng Tôi