8 (800) 700 25 37

УМНАЯ ПОИСКОВО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА

для корпораций и предприятий

ПОДКЛЮЧИТЬ

Деятельность осуществляется при грантовой поддержке Фонда «Сколково»

Большинство крупных предприятий сталкиваются с проблемами поиска, сбора и анализа информации из-за отсутствия централизованной системы управления данными

Как организовать удобное хранение информации и быстрый доступ ко всем данным?

Ежегодно увеличивается объем новой информации в компаниях

Неструктурированных данных становится больше

Значительное рабочее время сотрудников тратится на поиск информации

Большая часть результатов поиска нужной информации не удовлетворяет запросам

Новым сотрудникам сложнее обучаться

Различные подразделения дублируют функции друг друга

Единая строка поиска по всей информации, доступной системе GLAZ

Программное обеспечение для сбора, анализа и поиска информации в файлах любого формата (doc, doсx, xls, xlsx, ppt, pptx, html, htm, odt, pdf, djvu, jpeg, png, RTF, ODS и др.). Устанавливается внутри вашей компании и может быть подключено ко всем системам и хранилищам данных (CRM, ERP, ECM и почта, облачные хранилища, файловые архивы и т.д.).

Искусственный интеллект для работы с контентом

Консолидация данных для точного понимания пользователей

Что такое GLAZ?

В основе GLAZ лежат технологии, индивидуально настраиваемые под каждую компанию для решения бизнес-задач

Возможность анализа данных с применением машинного обучения для решения задач

Как GLAZ помогает компаниям?

На 40%
сокращает временные затраты

Экономия времени на отслеживание изменений в используемой документации (как внутренней, так и внешней), а также поиск и анализ данных

На 30%
сокращает затраты на ресурсы

Экономия ресурсов для проектирования бизнес-приложений с использованием механизмов Deep Learning & Machine Learning

На 30%
увеличивает прибыль

Создание аналитической витрины данных: используемые алгоритмы позволяют выявить больше закономерностей и зависимостей между объектами и событиями, выявление пласта скрытых данных

На 20%
увеличивает управляемость бизнесом

Сокращение продолжительности мероприятий по управлению данными

На 15%
увеличивает чистую прибыль

Более легкий переход на цифровой формат работы

На 30%
освобождает время на НИОКР

Высвобождение времени сотрудников для реализации творческих креативных задач

GLAZ осуществляет поиск и учится при помощи AI* и ML*

Как работает GLAZ?

Разные сотрудники компаний из разных подразделений

IT-инфраструктура и хранилища данных компании

*AI – искусственный интеллект

*ML – Machine Learning

Программы и языки, на которых строится работа системы

Artificial Intelligence (AI)

Поиск по ключевым словам

Категоризация информации

Рекомендация похожих запросов

Проставление смысловых тегов документам

Поиск по запросам на «естественном» языке

Python

PostgreSQL

Elastiс

Fluentd

ClickHouse

Kafka

База данных

Почтовый сервис

СЭД, EPR-системы

Документы

Файловая система

Электронная библиотека портала

могут обращаться к системе и искать необходимую информацию

Задача

Сократить время поиска необходимой информации и выдачи качественных решений экспертам

Улучшить качество поиска информации в неструктурированном контенте

Кейсы

Нефтяная отрасль

Решение

Отобрали информацию, прошедшую экспертизу для наполнения системы

Выполнили первичный ввод отобранной накопленной информации

Обеспечили надежное и долговременное хранение накопленной и поступающей информации

Предоставили оперативный многопользовательский доступ ко всему массиву информации

Обеспечили поиск, который не требует специализированных знаний

Обеспечили интерактивное взаимодействие сотрудников с экспертами

Обеспечили сбор и анализ обращений пользователей к системе

Обеспечили подбор специализированной информации на основе анализа обращений пользователей

Результаты

KPI Точность поиска — 93% точность выдаваемой информации

Пользователи довольны

Точность выдачи лучше, чем в других системах

Скорость выдачи напрямую связана с внедрением прорывных технологий в государственные компании, которые обозначены в программе инновационного развития

Срок реализации

10 месяцев

01

02

03

Задача

Сбор, идентификация, обработка и анализ информации об инцидентах из разных информационных систем в вертикальной системе управления

Энергетическая отрасль

Решение

Подключили через api-интерфейс к разным информационным системам в разных вертикалях, чтобы собирать данные и консолидировать, визуализировать в карту, распределять по потокам и считать аналитику

Организовали сбор всей информации о каждом из объектов — данные со всех датчиков и со всех информационных систем, которые использовались

Запустили пилотный проект системы на одном объекте

Реализовали создание отчетов в режиме реального времени, на основании которых можно делать предиктивный анализ — работа какого из блоков оборудования выходит за рамки нормального

Результаты

Сокращение месяцев работы управляющей компании за счет устранения этапа подачи запросов, согласований и утверждений сбора данных, все собирается в автоматическом режиме

Повышение качества заполнения информации об инцидентах за счет прозрачности процесса и обновления в режиме реального времени

Сокращение времени простоя оборудования на 30% за счет предиктивного анализа работы всего комплекса оборудования, а также стоимости проведения ремонтных работ за счет точечного воздействия, количество составляемых сотрудниками отчетов снизилось на 50% потому что руководители получили возможность в режиме реального времени получать информацию об объекте

Срок реализации

12 месяцев

01

02

03

Онлайн-продажи

Задача

Повышение конкурентоспособности и повышение среднего чека

Решение

Провели работы с неструктурированным контентом
Внедрили интеллектуальный поиск товаров и систему рекомендаций на основании таргета

Результаты

01

02

03

Увеличение среднего чека в 4 раза

Внедрение интеллектуального таргета и улучшение поиска как отдельный продукт для потребителей платформ

Рассчитать стоимость GLAZ

Ответьте на 5 вопросов, чтобы мы рассчитали стоимость системы GLAZ для вашей компании

РАССЧИТАТЬ СТОИМОСТЬ

Функциональные
возможности

Агрегация данных для распределения по различным классификациям
- Система предварительно обрабатывает информацию и систематизирует ее. Ваши документы могут попасть в одну или несколько категорий в зависимости от их содержания. Система может назначить несколько меток одному документу. Это даст вам больший контроль над результатами вашего поиска. Вы можете фильтровать свои документы по категориям, что позволяет сузить количество результатов. Например, регламент по обучению может быть помечена как документ «регламенты» и «обучение», что облегчает поиск.
Автоматическое определение ключевых слов, близких тематик, объектов, документов
- Понимает контекст, отношения и шаблоны внутри ваших данных. В режиме реального времени позволяет вам выполнять поиск по всем вашим документам и изучать результаты анализа текста, взаимосвязи. Система распознает смысл на основе содержания, а не только по отдельным «маякам» — поисковым запросам, что дает возможность повысить уместность, полезность, актуальность и достоверность материала. Охватывает весь спектр ассоциативных связей, видит проблему со всех сторон. оценивают релевантность контента по смыслу. Учитывается контекст, уместность, семантические варианты запросов и их окружение.

Система фильтров и анализаторов текста, а также алгоритм поиска со словарями синонимов и стоп-слов
- Система содержит алгоритмы интеллектуального анализа текстов, гарантирующего, что пользователь на любой свой запрос получит непустую выборку, отсортированную по степени «полезности». Система способна учитывать семантику поступающих запросов, понимает смысл и содержание документа. А при ранжировании уравнивает «веса» разных по написанию, но близких по смыслу слов. Таким образом, структурируются синонимы и запросы схожей тематики.
Модуль OCR (оптическое распознавание текста в изображениях) позволяет извлечь текст документа из любых видов файлов без предварительной обработки и распознавания
- Полностью понимает структуру ваших сложных бизнес-документов, несмотря на то, что они могут существовать в различных форматах: PDF-файлы, таблицы Excel и PowerPoints — которые довольно трудно интерпретировать для традиционного поиска. Благодаря интеллектуальному пониманию и распознаванию документов, система находит точный ответ из текста или раздела.
Оценка структуры данных документов
- С помощью вы можете визуально пометить текст в корпоративных документах (от верхних и нижних колонтитулов до таблиц и т. д.). Это позволяет полностью понимать структуру ваших документов. В результате предоставит вам более точную информацию и точные отрывки
Определение часто запрашиваемых данных
- С помощью вы можете визуально пометить текст в корпоративных документах (от верхних и нижних колонтитулов до таблиц и т. д.). Это позволяет полностью понимать структуру ваших документов. В результате предоставит вам более точную информацию и точные отрывки

В проекте используются методы и технологии онтологического моделирования, позволяющие ускорить и упростить процессы управления данными. Они дают возможность получать новые знания из имеющейся информации.

Имитационное моделирование
- Помогает строить модели, которые описывают процессы так, как они проходили бы в действительности. Результаты будут определяться случайным характером и в итоге можно получить достаточно устойчивую статистику.
Помощь в принятии решений
- Позволяет сформировать определенные правила поведения для объекта в виде логических утверждений. Это могут быть, например, простые и понятные инструкции для персонала или технологического оборудования.
Транспортировка информации между различными источниками
- В этом случае семантическая модель выступает в роли «проводника», который экспортирует информацию источника и представляет ее в понятном для всех систем виде.
Решение оптимизационных задач
- Помогает составить оптимальную программу действий в какой-либо области и найти лучший способ распределения ресурсов. В данном случае используется сочетание математических и семантических моделей.
Систематизация знаний
- Позволяет организовать огромные массивы данных специальным образом, где семантическая модель будет играть роль тематического каталога, по которому легко найти нужную информацию

Преимущества использования онтологических систем при создании систем управления знаниями:

Исключение противоречий и непоследовательности;
Универсальность и простота доступа к нужной информации;
Быстрое получение логических выводов на основании большого количества информации, с целью поддержки принятия решений;
Обеспечение доступности для восприятия пользователей больших объемов сложно структурированной информации;
Позволяет повысить эффективность поиска информации в больших массивах знаний.

Система управления данными

Важные элементы системы управления данными

Основные принципы системы управления данными

Данные – это ядро компании

Концентрация внимания на выгодные и полезные изменения

Открытость данных для всех сотрудников

Погружение в бизнес-процессы и разделение ответственности за данные

Повышение доверия к данным

Общая доступность данных

Общие стандарты системы управления данными предприятия

Структуризация и обозначение
связи данных

Установление необходимости
в данных бизнес-инициатив

Организация управления данными

Облегчение
доступа к данным

Повышение доверия к данным

Управление структурными
элементами данных

Управление жизненным
циклом данных

Управление контентом

Управление качеством данных

Управление безопасностью
и доступом к данным

Внедрение и поддержка
бизнес- и продвинутой аналитики

01

02

03

04

05

06

07

Проект для вашего предприятия
будет готов уже через 3-4 месяца

Пилотная концепция

3-4 месяца

Анализ текущей ситуации и сравнение с лучшими мировыми практиками

Определение ключевых требований

Создание плана пилотного внедрения системы

Пилотная эксплуатация

3-4 месяца

Первичная интеграция по приоритетным направлениям

Обнаружение и исправление проблем и ошибок

Разработка плана полной интеграции системы

Тестирование системы GLAZ – пилотная эксплуатация по выбранному направлению

Уточнение требований к системе GLAZ

Формирование детализированного плана внедрения

Масштабирование

9-12 месяцев

Интеграция системы на основе разработанной концепции и плана внедрения

Сопровождение пользователей системы

Контроль

Постоянно

Мониторинг работы системы GLAZ

Оперативное реагирование на аномалии в работе

Обновление и масштабирование в зависимости от потребностей

Гибкая настройка системы

Система позволяет корректировать результаты работы: устанавливать значимость как отдельных документов, так и определенных данных о документе, вносить изменения в используемые словари синонимов и стоп-слов

Безопасность

Система не хранит обрабатываемые файлы
Управление доступом к результатам работы системы GLAZ:
- Ограничения по IP-адресу
- Система авторизации
ПО интегрируется с существующей системой безопасности предприятия

Гарантийная поддержка

Мы несем ответственность за свое программное обеспечение, поэтому в течение 1 года после установки оказываем гарантийную поддержку

Гибкая настройка системы

Система позволяет корректировать результаты работы: устанавливать значимость как отдельных документов, так и определенных данных о документе, вносить изменения в используемые словари синонимов и стоп-слов

Безопасность

Система не хранит обрабатываемые файлы
Управление доступом к результатам работы системы GLAZ:
- Ограничения по IP-адресу
- Система авторизации
ПО интегрируется с существующей системой безопасности предприятия

Гарантийная поддержка

Мы несем ответственность за свое программное обеспечение, поэтому в течение 1 года после установки оказываем гарантийную поддержку

Команда

Екатерина Скрыпник
Founder & Expert metodologist
Накопленный значительный управленческий и практический опыт позволяет стабильно развивать собственную IT-компанию уже 17 лет, создавать инновационные IT- продукты и сервисы нового поколения
Юрий Муравьев
CTO & Team Lead
Прошел путь от рядового системного администратора до руководителя всей IT-службы. Специализируется на управлении проектами по внедрению систем KM, автоматизации бизнес-процессов, разработке и проектировании архитектуры программного обеспечения
Роман Мухутдинов
Архитектор программного обеспечения
Ведущий разработчик. Обладает широким стеком технологий. Специализируется на разработке и сопровождении высоконагруженных систем. Накоплен большой опыт в управлении процессом разработки и управлении командой.

Сертификат

Проект умной поисково-аналитической системы «GLAZ» прошел акселерационную программу в рамках инициативы АСИ: «100 лидеров развития технологий»

Сертификат выпускника акселератора агентства стратегических инициатив

Умная поисково-аналитическая система «GLAZ» является резидентом инновационного центра «Сколково»

Участник «Сколково»

Умная поисково-аналитическая система «GLAZ» является участником Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта

Участник «АЛРИИ»

7 лет успешной работы на IT-рынке России!

ООО «Интеллектуальные цифровые системы» имеет многолетний опыт интеграции сложных систем в IT-инфраструктуру крупных предприятий страны и государственных заказчиков, занимается заказной разработкой программного обеспечения и реализацией проектов различной сложности, а также разработкой собственных инновационных продуктов, среди которых:

«Система управления нормативно-технической, правовой и внутрифирменной документацией»

«Система управления знаниями и инновациями»

«Цифровая платформа управления вовлеченностью «ULEY»

— Стоимость коробочной версии 3 млн.рублей
— Стоимость внедрения и технической поддержки рассчитывается индивидуально. Стоимость зависит от версии и функционала программы, количества лицензионных ключей, сроках действия лицензии и иных параметров.

Рассчитать стоимость

Контакты

.

8 (800) 700 25 37
glaz@company-dis.ru

Нажимая кнопку «Оставить заявку», Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности компании

Документация, содержащая описание функциональных характеристик программного обеспечения

Лицензионный договор

Сведения о возможности использования программного обеспечения

ООО «Интеллектуальные цифровые системы»

Любое копирование информации с данного сайта должно производиться с письменного разрешения правообладателя либо с ссылкой на данный сайт

Политика конфиденциальности

Cпецификация: лицензия (корпоративный) на программу для ЭВМ

Спецификация: лицензия (онлайн) на программу для ЭВМ

Спецификация: лицензия (офисный) на программу для ЭВМ

Инструкция по установке

Руководство по эксплуатации экземпляра ПО

Описание и функционал

Скачать дистрибутив ПО

Юридический адрес: 432071, г. Ульяновск, пр-т Нариманова 1, строение 3 офис 104А/1; ИНН 7325135229

Оставаясь на сайте, я даю согласие на обработку персональных данных (файлов cookie) в целях, указанных в Политике обработки файлов cookie, системами Яндекс.Метрика. Вы можете запретить обработку файлов cookie в настройках браузера. Пожалуйста ознакомьтесь с Политикой обработки файлов cookie.