Кластерная система интеллектуального анализа данных PolyAnalyst GRID

«Кластерная система интеллектуального анализа данных PolyAnalyst GRID» включено в реестр российского ПО: реестровая запись № 20973, решение Экспертного совета (протокол № 864пр от 26.12.2023). Правообладатель — ООО КОМПАНИЯ «МЕГАПЬЮТЕР ИНТЕЛЛИДЖЕНС». Заявление № 290222 от 13.12.2023.

Статус: Включено в реестр · Этап: В реестре · ПО

Номер заявления: № 290222, зарегистрировано 13.12.2023
Правообладатель: ООО КОМПАНИЯ «МЕГАПЬЮТЕР ИНТЕЛЛИДЖЕНС»
Реестровая запись: Реестровая запись №20973 от 29.12.2023
Классы ПО: 10.01 Средства обработки Больших Данных (BigData); 05.04 Поисковые средства; 05.13 Средства интеллектуальной обработки информации и интеллектуального анализа бизнес-процессов; 07.01 Парсеры и семантические анализаторы; 11.01 Инструменты извлечения и трансформации данных (ETL); 11.03 Средства аналитической обработки в реальном времени (OLAP); 11.04 Средства интеллектуального анализа данных (Data Mining); 11.05 Средства поддержки принятия решений (DSS)

О продукте

PolyAnalyst GRID позволяет проводить анализ Больших Данных, включающих миллионы документов и миллиарды записей. Особенностью системы является возможность как распределенного хранения данных, так и проведение распределенных вычислений на кластере из десятков вычислительных серверов.

Что умеет

ПО удовлетворяет следующим функциональным требованиям: 1. Базовая функциональность − Предоставляет удобную графическую среду создания многошаговых потоков обработки и анализа структурированных данных и текста (аналитических моделей). − Поддерживает многопользовательский режим разработки аналитических моделей. − Предоставляет инструменты для разграничения прав пользователей на чтение и изменение свойств аналитических моделей, а также просмотр результатов анализа. − Поддерживает экспорт и импорт аналитических моделей. − Позволяет повторно использовать результаты, полученные в рамках аналитической модели, для построения более сложных решений. − Обеспечивает возможность использования сетевых папок для импорта/экспорта и сохранения файлов. − Предоставляет пользовательский интерфейс для управления общими и приватными папками и файлами в системе. Механизмы загрузки пользовательских данных в систему и выгрузки результатов. − Поддерживает создание, клонирование, редактирование, сохранение, экспорт, импорт пользовательских словарей. − Предоставляет инструменты корректировки и развития аналитической модели путем изменения моделей машинного обучения, а также редактирования экспертных запросов, справочников, онтологий и словарей. − Обеспечивает возможность автоматического выполнения аналитической модели по расписанию или внешнему запросу посредством API. − Поддерживает программный интерфейс ODBC как для загрузки данных из внешних баз данных, так и для выгрузки окончательных и промежуточных результатов. − Обеспечивает интеграцию (загрузка и выгрузка данных) с распределенной файловой системой Apache Hadoop (HDFS). − Поддерживает протоколы передачи файлов FTP, FTPS, SFTP для загрузки и выгрузки данных. − Предоставляет возможность загрузки и распознавания данных из файлов различных форматов хранения структурированных данных и текстов. Поддерживаются форматы: Word (DOC, DOCX), Excel (XLS, XLSX), PowerPoint (PPT, PPTX), WebPages (HTM, HTML), ODT, PDF, RTF, TXT, CSV, XML. − Обеспечивает возможность выгрузки данных из любой таблицы, полученной в процессе построения аналитической модели, в форматах: CSV, XLS, XLSX, HTML. − Предоставляет функциональность для работы с данными следующих типов: числа с плавающей точкой, целые числа, строки, тексты, дискретные числовые категории, универсальные уникальные идентификаторы (UUID), логические значения, дата и время, географические координаты. − Предоставляет инструменты подготовки данных для анализа: обеспечивать фильтрацию, агрегирование, соединение и объединение данных; создание производных величин; преобразование данных из транзакционного в развернутый вид и обратно; транспонирование. − Поддерживает древовидный формат хранения данных для работы с XML источниками, а также преобразование его в табличный формат хранения согласно пользовательским правилам. − Разрешает применение пользовательских процедур для загрузки, преобразования и выгрузки данных, написанных на языке программирования Python, с возможностью использования распределенных вычислений. 2. Средства текстового анализа − Предоставляет средства анализа текста, включающие лингвистический, семантический и статистический анализ. Лингвистический анализ включает лексический, морфологический и синтаксический анализ, в том числе частеречная разметка текста с использованием редактируемых морфологических словарей, а также частичный синтаксический разбор (чанкинг) предложений. Семантический анализ включает поддержку работы с онтологиями и семантическими словарями, содержащими произвольные типы сущностей и отношений между ними, в том числе построение дерева синтаксического разбора предложений в тексте на русском и английском языках (включая сложноподчиненные и сложносочиненные предложения). − Предоставляет развитый язык правил для извлечения паттернов из неструктурированных текстов. Язык позволяет извлекать произвольные сущности, отношения и факты. Например, выпуск акций, интерес трейдера к финансовым инструментам, запрос цены на инструмент, факты финансирования государственными организациями, номера контрактов, высказывания ответственных чиновников и другое. − Позволяет выявлять наличие в текстах физических или технических параметров с единицами изменений и их количественными значениями или диапазоном значений. Например, (6,5 километров
1-4 килограмма
4 джоуля). − Позволяет проводить анализ тональности в текстах и их фрагментах (положительная/отрицательная). − Предоставляет удобный интерфейс для просмотра и управления словарями типичных сущностей (компании, географические названия, имена людей, простые термины) с учетом возможности использования различных названий и сокращений, как стандартными (включенными в ПО), так и созданными пользователем. − Предоставляет удобный интерфейс для просмотра и управления онтологиями как стандартными (включенными в ПО), так и созданными пользователем. − Поддерживает импорт пользовательских онтологий из стандартных форматов: OWL, RDF, ONT, XML. − Предоставляет механизмы построения иерархических поисковых запросов, объединяя их в многоуровневые таксономии, с возможностью последующего представления результатов в табличном виде. − Обеспечивает создание запросов для поиска сложных грамматических конструкций на основе морфологического, грамматического и синтаксического анализа, работы с внешними словарями и онтологиями. − Предоставляет пользователю возможность самостоятельного поиска по массиву документов при помощи языка запросов. − Предоставляет механизмы для нормализации найденных сущностей, отношений и фактов, которые пользователь может легко настраивать. − Предоставляет удобный графический интерфейс, позволяющий пользователю самостоятельно, без посторонней помощи, легко формировать, тестировать и применять запросы для извлечения сущностей, отношений и фактов, написанные на языке извлечения паттернов, а также обеспечивающий хранение этих запросов и управление ими. − Предоставляет набор инструментов для предварительной обработки текстов: o удаление дубликатов текстов по заданному порогу похожести; o замена, удаление произвольных фрагментов текста с использованием языка регулярных выражений; o исправление орфографических ошибок. − Базовая поддержка текстовых исследований, а также предварительная обработка текстов реализована для следующих языков: русский, английский. − Предусмотрена функциональная возможность расширения списка поддерживаемых языков. 3. Средства математического анализа − Предоставляет встроенные средства обучения математических моделей классификации, кластеризации и регрессий, работающие как со структурированными данными, так и с текстом. Поддерживаются следующие методы: o деревья решений; o адаптивный бустинг; o байесовский классификатор; o кластеризация алгоритмом К-средних; o классификация алгоритмом латентного размещения Дирихле; o метод опорных векторов с линейным, гауссовым и полиномиальными ядрами; o линейная регрессия; o логистическая регрессия; o методы прогноза временных рядов. − Предоставляет модуль загрузки сторонних обученных моделей, описанных языком разметки прогнозного моделирования (PMML): o SVM
все стандартные вариации со всеми стандартными типами ядер и схемами голосования; o Кластеризация
модели кластеризации основанные на использовании классических метрик расстояния; o Нейронные сети
MLP/DNN нейросети со стандартными функциями активации; o Преобразования данных
стандартизация, бинаризация, LabelEncoding, нормализация и MinMax/MaxAbs методы масштабирования, робастные методы масштабирования, формирование полиномиальных атрибутов, dummy-кодирование, математические преобразования заданные функциями Apply, дискретизация/биннинг, маппинг дискретных значений в другие дискретные значения, а также различные комбинации перечисленных преобразований данных. − Обеспечивает возможность использования сторонних Python библиотек машинного обучения. Python модули машинного обучения обучают новые модели с сохранением результата в различные форматы, и импортируют уже обученные модели из сторонних систем для последующего применения. 4. Графический интерфейс − Предоставляет графическую среду, в которой пользователь может самостоятельно создавать, редактировать и тестировать собственные правила извлечения и обработки данных. В частности, реализованы проверка синтаксиса, автозаполнение, цветовое кодирование правил, навигация по набору правил и другое. − Предоставляет графический редактор словарей с поддержкой поиска, просмотра, редактирования словарных статей, а также версионирования, экспорта и импорта словарей, контроля и разграничения прав доступа пользователей к словарям. − Предоставляет графический редактор онтологий (семантических словарей) с поддержкой поиска, просмотра, редактирования терминов, их свойств и отношений, а также версионирование, экспорт, импорт онтологий, контроль и разграничение прав доступа пользователей к онтологиям. − Предоставляет многопользовательский графический редактор для построения сложных многоуровневых (иерархических) таксономий на основе поисковых запросов с отображением результатов распределения текстов по узлам таксономии. − Поддерживает детализацию из элементов графических объектов в отчетах на фрагменты документов, с подсвеченными паттернами в тексте, на основе которых были извлечены сущности, отношения и факты, отображаемые в графических элементах отчета. − Формирует графическое представление результатов с использованием различных способов визуализации
графиков, диаграмм и графовых структур. − Поддерживает возможность локализации интерфейса. ПО русифицировано и полностью обеспечивает возможности работы с данными на русском языке

Код ОКПД 2: 62 Продукты программные и услуги по разработке программного обеспечения; консультационные и аналогичные услуги в области информационных технологий
ИНН правообладателя: 7727006174
Государство регистрации: Россия
Документация: megaputer.ru
Стоимость и лицензия: megaputer.ru

По карточке заявления на сайте реестра, обновлена там 07.12.2023.

Решения Экспертного совета

Внести изменения в сведения — протокол № 150пр от 25.03.2024, голосование: за 19, против 0, воздержались 1; поручение оператору от 04.04.2024
- Новые сведения об иностранном программном обеспечении, имеющем сходство функциональных характеристик с программным обеспечением: SAS Enterprise Miner, IBM Watson
Признак ИИ — протокол № 31пр от 31.01.2024, голосование: за 21, против 0, воздержались 1; поручение оператору от 08.02.2024
Включить в реестр — протокол № 864пр от 26.12.2023, голосование: за 21, против 0, воздержались 2; поручение оператору от 29.12.2023
- Класс программного обеспечения: Средства обработки Больших Данных (BigData), Поисковые средства, Средства интеллектуальной обработки информации и интеллектуального анализа бизнес-процессов, Парсеры и семантические анализаторы, Инструменты извлечения и трансформации данных (ETL), Средства аналитической обработки в реальном времени (OLAP), Средства интеллектуального анализа данных (Data Mining), Средства поддержки принятия решений (DSS)

История заявления

29.12.2023 — реестровая запись № 20973
26.12.2023 — решение Экспертного совета: Включить в реестр (протокол № 864пр)
31.01.2024 — решение Экспертного совета: Признак ИИ (протокол № 31пр)
25.03.2024 — решение Экспертного совета: Внести изменения в сведения (протокол № 150пр)
13.12.2023 — появилось в списке со статусом «Включено в реестр»

Другие продукты правообладателя

Система интеллектуального анализа данных PolyAnalyst — Включено в реестр

Все заявления — ООО КОМПАНИЯ "МЕГАПЬЮТЕР ИНТЕЛЛИДЖЕНС"