Die neue Version 11.2 der Such- und Analyseplattform Sinequa ist jetzt verfügbar. Sie beinhaltet Konnektoren zu weiteren Datenquellen und zur Verarbeitung weiterer Datenformate und unterstützt die Erkennung weiterer benannter Entitäten, z.B. Gewichte und Maße und personenbezogene Daten (Personally Identifiable Information - PII) über verschiedene geografische Regionen hinweg. Sinequa 11.2 bietet außerdem Funktionen zur automatischen Durchführung intelligenter Klassifizierungen über große Mengen indexierter Unternehmensinhalte und -daten hinweg. Das User Interface des neuen Release stellt Sinequa als Open-Source zur Verfügung, so dass es von Kunden und Partnern zum Vorteil Aller angereichert werden kann.

Durch die Erkennung einer größeren Zahl benannter Entitäten bietet das neue Release verbesserte Fähigkeiten im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP). So erkennt Sinequa jetzt 24 Kategorien personenbezogener Daten, was Organisationen bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO wirksam unterstützt. Die Entitäten decken 89 Typen innerhalb dieser Kategorien ab. Beispiele sind BBAN, IBAN, Kreditkartennummer, Geburtsdatum, Führerscheinnummer für 13 Länder, Nummernschilder für 11 Länder, Reisepassnummer für 13 Länder, verschiedene nationale Identifikationsnummern für 14 Länder u.a.

Aufbauend auf Sinequas Fähigkeiten für hochskalierbares maschinelles Lernen bietet die neue Version ein Bündel neuer Möglichkeiten, die Vorteile KI-gestützter intelligenter Suche zu nutzen, ohne dafür tiefere Expertise in Data Science oder maschinellem Lernen zu benötigen. Alle Aufgaben bezüglich Modellerstellung und -validierung sowie der Erhaltung präziser Vorhersagen über die Zeit durch Korrektur von Konzept- und Datendrift werden jetzt innerhalb der Plattform durchgeführt.

Sinequa führt mit Release 11.2 außerdem eine „Intelligent Labeling Application“ zur Datenverwaltung für den Klassifizierungsalgorithmus ein. Die Anwendung wurde für Experten von Fachgebieten konzipiert. Sie soll ihnen einen so attraktiven Nutzen bieten, dass sie auch ihrerseits ihr Fachwissen zur Verfeinerung der Klassifizierung (durch zusätzliches oder korrigiertes Tagging) an die Anwendung liefern. Dadurch wird ein doppelter Zweck erfüllt: Mit der App können Organisationen einen benutzbaren Trainings-Datensatz erstellen, ohne auf Data Scientists zurückgreifen zu müssen; außerdem kann darüber das Feedback von Experten genutzt werden, um Modellvorhersagen im Laufe der Zeit zu verbessern, und gleichzeitig Konzept- und Datendrift unter Kontrolle zu halten, indem ihr Feedback bei mehrdeutigen Vorhersagen automatisch angefragt wird.

Sinequa unterstützt mit seiner ständig wachsenden Familie von mehr als 200 intelligenten Konnektoren die zunehmende Vielfalt von Unternehmensdaten, die in Cloud- und On-Premises-Unternehmensanwendungen gespeichert werden. Die neueste Version der Sinequa-Plattform beinhaltet u.a. Konnektoren für IBM FileNet P8 V5 sowie für die zur Versionsverwaltung von Dateien und Verzeichnissen eingesetzte Software Perforce Helix.

https://www.sinequa.com