Умная поисково-аналитическая система для корпораций и предприятий
Оставьте заявку, чтобы внедрить систему в своей компании
E-mail
Имя
Телефон
Большинство крупных предприятий сталкиваются с проблемами поиска, сбора и анализа информации из-за отсутствия централизованной системы управления данными
  • 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

Как организовать удобное хранение информации и быстрый доступ ко всем данным?
  • Единая строка поиска по всей информации, доступной системе GLAZ
  • Искусственный интеллект для работы с контентом
  • Консолидация данных для точного понимания пользователей
  • Возможность анализа данных с применением машинного обучения для решения задач
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.).

В основе GLAZ лежат технологии, индивидуально настраиваемые под каждую компанию для решения бизнес-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 доход
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
До 15%
рост оптимизации организационной структуры
Повышение эффективности принятия решений приводит к более быстрому достижению организационных целей за счет меньших усилий, меньшего числа работников или меньшего времени
На 30%
освобождает время на НИОКР
Высвобождение времени сотрудников для реализации творческих креативных задач
Как работает GLAZ?
AI – искусственный интеллект ML – Machine Learning
IT-инфраструктура и хранилища данных компании
Разные сотрудники компаний из разных подразделений могут обращаться к системе и искать необходимую информацию
Artificial Intelligence (AI)
Поиск по ключевым словам
Поиск по запросам на «естественном» языке
Проставление смысловых тегов документам
Категоризация информации
Рекомендация похожих запросов
Программы и языки, на которых строится работа системы

Кейсы
Задача
  • Сократить время поиска необходимой информации и выдачи качественных решений экспертами
  • Улучшить качество поиска информации в неструктурированном контенте
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
Срок реализации 10 месяцев
Результаты
  • КПЭ Точность поиска – 93% точность выдаваемой информации
  • Довольные пользователи отмечают, что точность выдачи поисковых запросов лучше, чем в других системах
  • Скорость выдачи напрямую связана с внедрением прорывных технологий в государственные компании, которые обозначены в программе инновационного развития
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
Срок реализации 12 месяцев
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 инцидентов за счет прозрачности процесса и обновления в режиме реального времени
  • Сокращение времени простоя оборудования на 30% за счет предиктивного анализа работы всего комплекса оборудования, сократить стоимость проведения ремонтных работ за счет точечного воздействия, количество составляемых сотрудниками отчетов сократилось на 50% потому что руководители получили возможность в режиме реального времени получать информацию об объекте
Задача
  • Повышение конкурентоспособности и повышение среднего чека
Онлайн-продажи
Решение
  • Внедрили работы с неструктурированным контентом и интеллектуальный таргет поиска товаров
Результаты
  • 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
Ответьте на несколько вопросов, чтобы узнать стоимость GLAZ для вашего бизнеса
Какие источники информации необходимо проиндексировать?
В какие системы планируется интегрировать единую поисковую систему?
Какой формат файлов необходимо обрабатывать в системе?
Какие данные содержатся в ваших файлах?
Сколько по вашей оценке Гб данных накопилось в компании?
Функциональные возможности
Поиск
  • Распределенное хранение и выполнение поисковых запросов
  • Алгоритм нечеткого поиска – автоматическое исправление ошибок в поисковых запросах
  • Умный поиск с использованием анализа данных для прогнозирования будущих поисковых запросов
  • Поисковое окно сотрудника учитывает контекст и похожие документы
Анализ
  • Система фильтров и анализаторов текста, а также алгоритм поиска со словарями синонимов и стоп-слов
  • Модуль OCR (оптическое распознавание текста в изображениях) позволяет извлечь текст документа из любых видов файлов без предварительной обработки и распознавания
  • Модуль индексации баз данных, No-SQL баз данных и любых файловых систем
  • Аналитика в формате интерактивных отчетов
  • Статистические данные об использовании и состоянии поиска
  • Оценка структуры данных документов
  • Наблюдение за уровнем нагрузки на поиск
  • Поисковая статистика
  • Определение часто запрашиваемых данных
  • Отслеживание уровня удовлетворенности пользователей
Систематизация
  • Агрегация данных для распределения по различным классификациям
  • Гибкая настройка поиска под потребности предприятия
  • Автоматическое определение ключевых слов, близких тематик, объектов, документов
Разграничение доступа
  • Интеграция с системами аутентификации (Active Directory и LDAP)
  • Распределение доступа по источникам данных или отдельным документам
  • Настройка прав доступа
Система управления данными

Важные элементы системы управления данными


  1. Организация управления данными
  2. Управление структурными элементами данных
  3. Управление жизненным циклом данных
  4. Управление контентом
  5. Управление качеством данным
  6. Управление безопасностью и доступом к данным
  7. Внедрение и поддержка бизнес- и продвинутой аналитики

Установление необходимости в данных бизнес-инициатив
Структуризация и обозначение связи данных
Повышение доверия к данным
Облегчение доступа к данным

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
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
Ограничения по IP-адресу
Система авторизации
ПО интегрируется с существующей системой безопасности предприятия
    Гарантийная поддержка
    Мы несём ответственность за своё 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 управление проектами по внедрению систем KM, автоматизации бизнес процессов, разработке и проектировании архитектуры программного обеспечения.
    Дмитрий Фомин
    CBDO
    Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat. Ut wisi enim ad minim veniam, quis nostrud exerci tation ullamcorper suscipit lobortis nisl ut aliquip ex ea commodo consequat.
    О компании

    17 лет успешной работы на IT-рынке России!

    ГК «Деловые информационные системы» уже более 17 лет успешно работает на ИТ-рынке России и зарубежных стран!

    Компания имеет многолетний опыт интеграции сложных информационных 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»
    Контакты
    8 (800) 700 25 37
    info@glazsearch.com
    Ваше имя
    Ваш телефон
    Ваш e-mail
    2012-2019 ООО «Деловые информационные системы»

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