Сегодня среда, 26.08.2026, 10:28, ньюсмейкеров: 45151, сайтов: 1203, публикаций: 3604107, просмотров за сутки: 382535
10.12.2011 00:00
Новости.
Просмотров всего: 4719; сегодня: 1.

OpenText представляет первое в истории решение для автоматической классификации контента

Для крупных компаний ознаменована новая эра в управлении записями (Records Management): компания OpenText™ (NASDAQ: OTEX, TSX: OTC) представила 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.

Новое 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.

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 текущего года. Для дальнейшей информации посетите веб-сайт www.opentext.com/auto-classification.

Тематические сайты: PublisherNews - портал системы продвижения публикаций, Инновации, Инновационный бизнес
Сайты стран: Канада

Ньюсмейкер: OpenText — 17 публикаций

Интересно:

Сколько китайцев в Китай-городе?
26.08.2026 9:05 Аналитика
Сколько китайцев в Китай-городе?
Именно такой вопрос не раз задают себе многие москвичи и гости столицы. Действительно, число китайцев в Китай-городе в последнее время выросло, но это совсем не связано с тем, что они там исторически поселились и до сих пор проживают. А случилось так потому, что за последние годы очень вырос поток туристов из Поднебесной. А поскольку многие дороги в Московский Кремль идут также и через Китай-город, то, естественно, мы с ними там и встречаемся. При малолетстве Грозного На самом деле Китай к нашему Китай-городу никакого отношения не имеет. У нашего «города» своя история, и она уходит корнями в далёкий XVI век. Это один из самых старых московских исторических районов, непосредственно прилегающий к Кремлю. В 1530-е годы власти озаботились безопасностью и решили обнести стеной торговую часть столицы – Великий Посад. Первоначально мать Ивана Грозного Елена Глинская во избежание новых бедствий от нашествия ордынцев и литвинов...
От сари до БРИКС: как Россия сближается с Индией
24.08.2026 23:31 Мероприятия
От сари до БРИКС: как Россия сближается с Индией
2026 году отношения России и Индии подошли к важному рубежу: быстрый рост торговли необходимо превратить в более сбалансированное партнёрство. По данным Министерства иностранных дел Индии, двусторонний товарооборот достиг рекордных 68,7 млрд долларов в 2024–2025 финансовом году, однако по итогам 2025–2026 года снизился почти до 59,9 млрд. Следующая общая цель — 100 млрд долларов к 2030 году. Главный вызов — расширить сотрудничество за пределы энергетики: в фармацевтике, технологиях, строительстве, туризме и креативных индустриях. Председательство Индии в БРИКС придаёт этой повестке дополнительный вес. Поэтому Форум БРИКС в рамках фестиваля «День Индии» точно отразил нынешний этап отношений двух стран: от устойчивой дружбы — к новым практическим проектам. Утром 20 августа в Гостином Дворе соседствовало всё: строгие костюмы участников Форума БРИКС, яркие сари, музыка, деловые переговоры, индийская...
24.08.2026 20:49 Интервью, мнения
ГИГАНТ — Комплексные системы: сокращение производства электроники
Российский производитель оборудования «ГИГАНТ — Комплексные системы» прокомментировал данные АРПЭ о сокращении российского рынка контрактного производства электроники. По оценке компании, снижение связано не только с падением спроса, но и с избытком производственных мощностей, который сформировался после инвестиционного цикла последних лет. По данным нового исследования Ассоциации разработчиков и производителей электроники, в 2025 году объем российского рынка контрактного производства электроники сократился на 9,4% и составил 30,46 млрд руб. По итогам 2026 года АРПЭ прогнозирует дальнейшее снижение рынка на 18%, до 24,98 млрд руб. Сокращение рынка связано с общим спадом в производстве электроники, снижением инвестиционной активности и уменьшением объемов государственных закупок. Для контрактных производителей это означает падение загрузки производственных линий и усиление конкуренции за заказы. По оценке Станислава Дажина, специалиста...
Почему визитка не работает? Новая формула международного бизнеса.
24.08.2026 19:23 Интервью, мнения
Почему визитка не работает? Новая формула международного бизнеса
20 августа в Москве состоялся День открытых дверей Ассоциации «Русско-Латиноамериканский дом». Для меня как одного из организаторов и модераторов этой встречи было принципиально важно, уйти от привычного формата, когда участники деловой встречи несколько часов слушают доклады, обмениваются визитками и зачастую расходятся, так и не поняв, чем конкретно могут быть полезны друг другу. Я давно наблюдаю одну и ту же ситуацию. Вокруг нас огромное количество сильных предпринимателей и экспертов. Один умеет выводить компании на зарубежные рынки, другой занимается международной логистикой, третий — финансами, четвертый — производством, пятый — юридическим сопровождением. Но знаем ли мы возможности друг друга настолько хорошо, чтобы при появлении конкретного запроса сразу понимать, кому его передать? Именно поэтому, когда мы формировали День открытых дверей РУЛАД, мне хотелось построить его вокруг простой идеи: не просто познакомить людей...
21.08.2026 19:20 Интервью, мнения
ГИГАНТ — Компьютерные системы: готовность КИИ к закону об ИИ
Дмитрий Битченков, директор департамента сопровождения конкурентных процедур компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы» рассказал, почему более половины ИИ-проектов в КИИ разваливаются из-за некачественных данных, как отсутствие единой стратегии управления информацией порождает системные риски, а также объяснил, чем опасна децентрализация ответственности за ИИ и почему выстраивать AI Governance нужно уже сейчас, не дожидаясь подзаконных актов. Почему качество данных становится главным барьером для выполнения требований нового закона и почему более 50% ИИ-проектов закрываются именно из-за этой проблемы? ИИ-модель не исправляет проблемы в исходных данных, а масштабирует их. Если сведения неполные, дублируются, хранятся в несопоставимых форматах или противоречат друг другу, модель начинает выдавать недостоверные результаты. При этом компания не может уверенно объяснить, на основании каких данных был получен конкретный вывод, воспроизвести...