Contextual Research Platforms

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Anwendungsplattformen für strategische Innovation und Wissensentdeckung. Plattformen ermöglichen die Erkundung und Navigation von Wissenslandschaften, Prozesse zur Kontextfindung in Bezug auf ein oder mehrere Themen. Datenwissenschaft: - Unterstützung von mehrteiligen Wissensgraphen oder benutzerdefinierten Modellen zur Suche nach verwandtem Kontext zu einem oder mehreren Themen. Technologie-Architektur: - Unterstützung jeder Art von Backend-Architektur durch einfache Integration mit API REST. Benutzererfahrung: - auch für Personen ohne technischen Hintergrund geeignet Funktionen: - UX zur Übersicht und Zusammenfassung von Wissenslandschaften; - mehrere Arten von Algorithmen für kontextuelle Extraktionen; - Teilen von Karten im Web für öffentliches Engagement; - Module zur Aggregation von Inhalten auf Wissenskarten; - responsive Webanwendungen (SVG-Renderings oder WebGL mit Rückfall auf Canvas-Rendering) Vorteile: Kunden berichteten von einem schnelleren Time-to-Market-Prozess zur Bereitstellung von Graphanwendungen zur Entdeckung verknüpfter Daten, Veröffentlichung von MVP in wenigen Tagen und Produkten in wenigen Wochen.

Knowledge Graphs for knowledge landscaping, discovery and inference

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Wissensgraphen modellieren, um Informationen in Wissen zu verwandeln. Wir bieten eine Wissensgraph-Pipeline für Wissenslandschaftsdienste an. Wir ermöglichen Big-Data-Einblicke auch für Teams und Organisationen mit geringer IT-Kapazität: Wir nutzen kleine IT-Ressourcen mit einem Stack, der wissenschaftliches Python, Redis, SQL umfasst. Im Vergleich dazu haben wir ein Datenmodell von 100M Korrelationen auf Neo4j, OrientDB (Graphdatenbanken) basierend auf 8GB RAM-Servern und auf SQL auf einem Low-Level-Server mit 2GB RAM benchmarked, was die Serverkosten um das 10-fache senkt. Volltextsuche wird durch Elasticsearch unterstützt.