Логотип
Баннер в шапке 1
Баннер в шапке 2

OpenText Auto-Classification

Продукт
Разработчики: OpenText
Дата последнего релиза: ноябрь 2011 года
Технологии: CMS - Системы управления контентом

Компания OpenText представила в декабре 2011 года инновационную технологию OpenText Auto-Classification — первое в истории приложение для прозрачной и защищенной автоматической классификации информации. Решение предлагает компаниям новый способ управления распределением и сохранением больших объемов автоматизированного контента, в том числе содержимого соцсетей, электронной почты, офисных документов и архивных данных, что помогает снижать правовые риски и затраты на систему электронного обнаружения данных eDiscovery.

«Когда мы обсуждаем с нашими клиентами технологии автоматической классификации данных, то их наибольшие опасения касаются того, как сделать этот процесс упорядоченным для всего контента и как контролировать этот процесс. Приложение OpenText Auto-Classification разработано для решения именно таких проблем, — прокомментировал Джеймс Лэтем, директор по маркетингу компании OpenText. — Мы создали первую в отрасли систему компьютерной классификации данных со встроенным статистическим контролем и гарантией качества, что делает процесс классификации контента одновременно открытым и защищенным. Наше решение в корне меняет процессы ведения цифровой документации».

Сотрудники, которые следят за бизнес-процессами и документооборотом компании, должны уметь грамотно работать с деловой документацией, а именно уметь эффективно классифицировать, сохранять, удалять, извлекать, использовать и защищать данные («business records»). В последнее время им все чаще приходится иметь дело с гигантскими объемами временных или, на первый взгляд, незначительных данных из социальных сетей и электронных писем. Несмотря на небольшой объем, информация такого рода может быть ценной и ее удаление рискованно. Классификация информации — это важнейший компонент работы с цифровой документацией, так как именно она позволяет компаниям определять, какой контент необходимо сохранять, а от какого нужно избавляться. Раньше классификацией контента приходилось заниматься непосредственно самим пользователям. Но низкие показатели качества процесса и точности информации приводили к дополнительным затратам в виде штрафов и использования дорогостоящей системы электронного обнаружения данных eDiscovery.

OpenText Auto-Classification обеспечивает упорядоченную и безопасную классификацию всего контента непосредственно после установки и запуска системы. Процесс проходит без участия конечных пользователей. Приложение использует механизм OpenText Content Analytics, который обрабатывает каждый документ, электронное письмо или пост в социальной сети, классифицируя полученные данные в соответствии с корпоративной политикой и требованиями законодательства. В отличие от поиска или анализа текста по ключевым словам, OpenText Content Analytics кодифицирует специфические языковые особенности текста, определенные специализированными группами лингвистов, что позволяет в разы улучшить точность классификации данных.

Приложение от OpenText превосходит другие системы классификации, основанные на модели «черного ящика», так как включает в себя инструменты для определения образцов документов и правил, а также для отбора данных из огромного числа документов в непрерывном режиме. Такая технология способствует постоянному усовершенствованию системы и повышение эффективности и качества классификации. Это обеспечивает компаниям тот уровень защищенности, который необходим для адаптации системы автоматической классификации данных к их меняющимся потребностям.Как перенести 300 Тбайт данных с решений IBM и Oracle на российские. Опыт РСХБ на TAdviser SummIT 30.6 т

Приложение OpenText Auto-Classification, которое разрабатывалось при тесном сотрудничестве с пользователями OpenText ECM Suite, интегрировано с OpenText Records Management, что позволяет использовать существующие порядки классификации и классифицированные данные уже в процессе настройки приложения. В числе заказчиков, которые приняли участие в тестировании приложения, была канадская компания Translink, обслуживающая городской транспорт города Ванкувер.

«Участвуя в тестировании бета-версии программы, мы получили возможность сыграть свою роль в разработке систем автоматической классификации для управления документооборотом. Этот продукт не только улучшит и расширит использование системы классификации и схем сохранения данных для нужд нашей компании и заказчиков, но и упростит идентификацию контента для процессов eDiscovery, а также архивирования и распределения», — заявила Ноэлла Бордиан, руководитель отдела делопроизводства компании Translink.


Приложение OpenText Auto-Classification будет доступно для заказчиков уже в конце 2011 года. Для дальнейшей информации посетите веб-сайт www.opentext.com/auto-classification.



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Системы КлиК (ранее BMicro, БМикро) (107)
  Extyl (Экстил) (89)
  Факт (ЦИТ Факт, Центр интернет-технологий Факт) (44)
  Корус Консалтинг (23)
  Qsoft (Кьюсофт) (15)
  Другие (275)

  Extyl (Экстил) (22)
  Факт (ЦИТ Факт, Центр интернет-технологий Факт) (8)
  Корус Консалтинг (2)
  Норбит (2)
  Cappasity Inc. (1)
  Другие (9)

  Extyl (Экстил) (14)
  Areal, Ареал (ранее Arealidea) (4)
  Корус Консалтинг (3)
  Факт (ЦИТ Факт, Центр интернет-технологий Факт) (3)
  БизнесАвтоматика НПЦ (2)
  Другие (10)

  Extyl (Экстил) (20)
  Sellty (Селти) (3)
  Первый Бит (3)
  БизнесАвтоматика НПЦ (2)
  Корус Консалтинг (2)
  Другие (8)

  Extyl (Экстил) (3)
  Интернет-агентство Далее (2)
  Первый Бит (2)
  Qsoft (Кьюсофт) (1)
  RDN Group (РДН Групп) (1)
  Другие (2)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  1С-Битрикс (8, 254)
  Системы КлиК (ранее BMicro, БМикро) (1, 111)
  Microsoft (8, 70)
  IBM (4, 29)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 12)
  Другие (171, 69)

  1С-Битрикс (3, 37)
  Clipr (1, 1)
  Microsoft (1, 1)
  Telerik (1, 1)
  Cappasity Inc. (1, 1)
  Другие (3, 3)

  1С-Битрикс (3, 29)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 2)
  Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ (Минцифры) (1, 2)
  Квант (МТ-Технологии) (1, 2)
  Oracle (1, 1)
  Другие (0, 0)

  1С-Битрикс (2, 31)
  Sellty (Селти) (1, 3)
  Telerik (1, 2)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 2)
  Другие (0, 0)

  1С-Битрикс (2, 11)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  1С-Битрикс24 - 154
  Клиент-Коммуникатор (КлиК) - 111
  1С-Битрикс: Управление сайтом - 94
  Microsoft SharePoint - 62
  IBM Content Foundation (ранее IBM FileNet) - 28
  Другие 99

  1С-Битрикс24 - 20
  1С-Битрикс: Управление сайтом - 16
  Microsoft SharePoint - 1
  1С-Битрикс: Энтерпрайз (Enterprise) - 1
  SiteFinity - 1
  Другие 5

  1С-Битрикс: Управление сайтом - 16
  1С-Битрикс24 - 12
  Visary CMS - 2
  Квант: DOOH DSP Programmatic - 2
  Визуальный конструктор услуг - 2
  Другие 2

  1С-Битрикс24 - 17
  1С-Битрикс: Управление сайтом - 14
  Sellty Конструктор интернет-магазина - 3
  Visary CMS - 2
  SiteFinity - 2
  Другие 0

  1С-Битрикс24 - 9
  1С-Битрикс: Управление сайтом - 3
  Другие 0