Категории

Cуществуют следующие способы оплаты за занятия:

  • Абонемент на 8 посещений (срок действия 1 месяц) - 300 грн.;
  • Абонемент на 4 посещения (срок действия 1 месяц) - 200 грн.;
  • Абонемент на 12 посещений(срок действия 1 месяц) - 400 грн.;
  • Разовое посещение - 60 грн.
(ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ЗАНЯТИЙ ПО 1,5 ЧАСА)

Газпром нафта

  1. Замовник ТОВ «Газпромнефть НТЦ» є розробником Технологічної стратегії «Газпром нафти», а також займається...
  2. ситуація
  3. Рішення
  4. Основні функціональні модулі створеної системи
  5. переваги рішення
  6. результати проекту
  7. Статті про когнітивному пошуку

Замовник

Наше деловое партнерство www.banwar.org

ТОВ «Газпромнефть НТЦ» є розробником Технологічної стратегії «Газпром нафти», а також займається реалізацією її проектів. Єдиний російський центр, який поєднує наукові дослідження, розробку технологій видобутку нафти і дистанційне керування високотехнологічними виробничими процесами.


нагороди

Переможець конкурсу «Проекту Року 2018»   в спеціальній номінації «Вибір Global CIO» Переможець конкурсу «Проекту Року 2018»
в спеціальній номінації «Вибір Global CIO»


«Кращі 10 ІТ-проектів для нафтогазової галузі»   в номінації «Корпоративна інформаційна система» «Кращі 10 ІТ-проектів для нафтогазової галузі»
в номінації «Корпоративна інформаційна система»

ситуація

Інформаційний простір і обсяг файлового сховища компанії (зараз більше 650 ТБ) постійно збільшувалася, що призводило до збільшення витрат часу на виконання бізнес-процесів, значною частиною яких є пошук релевантної інформації.

Співробітники Науково-Технічного Центру витрачали велику кількість робочого часу на пошук потрібної інформації. Відсутність інструментів аналізу та виявлення релевантної інформації приводило до зростання числа прийнятих рішень, заснованих на недостовірній інформації і в умовах недостатнього інформування співробітників.

Для наукомісткої компанії важливі дослідження, пов'язані з рішенням повсякденних бізнес-завдань і подоланням технологічних викликів. Співробітники націлені на пошук нових рішень, підходів і знань. Щоб подужати такі завдання, треба звертатися як до зовнішнього галузевому досвіду, так і до внутрішнього досвіду, накопиченому співробітниками компанії. Аналіз наявної бази знань показав наступне:

  • Невідомо, в який з безлічі систем знаходяться шукані знання і відповіді на питання.
  • Співробітникові важко швидко знайти інформацію, що вимагається йому негайно.
  • Коли архіви вимірюються сотнями терабайт і включають сотні тисяч документів, користуватися стандартними локальними інструментами пошуку в додатках важко.

Рішення

Розроблена система за рахунок впровадження когнітивного аналізу даних, індексу максимальної кількості інформації, що зберігається, введення функціональних онтологій здійснює ефективний аналіз і релевантну видачу інформації.

Інструменти, засновані на методах машинного навчання, дозволяють підвищити автоматизацію пошукових і аналітичних задач співробітників ДПН НТЦ, забезпечують рівень інформованості і дозволяють більш ефективно працювати з великими обсягами інформації.


Основні функціональні модулі створеної системи

Модуль збору та сховища даних

  • збір неструктурованих масивів даних;
  • індексація внутрішніх і зовнішніх джерел даних;
  • систематизація, доступність і цілісності історичних даних в колекціях.

Модуль пошукової системи

  • формування релевантної пошукової видачі для користувача запитів;
  • аналіз близькості документів;
  • забезпечення роботи спеціалізованих режимів пошуку: розширений пошук, пошук з урахуванням тезаурусов.

Модуль пошукового порталу

  • робоче місце користувачів для роботи з колекцією документів, отриманих в результаті інтеграції даних з внутрішніх і зовнішніх джерел;
  • інтерфейс пошуку;
  • інструменти управління пошуковою видачею (фільтри, розширення запиту семантично близькими поняттями);
  • механізми налаштування параметрів системи (адміністрування).

переваги рішення

Pешение підтримує більшість сучасних форматів файлів

Чи не навантажує і не уповільнює роботу існуючих корпоративних систем

В основі рішення лежать Open Source технології і бібліотеки

У рішенні використовуються сучасні технології аналізу даних і обробки мови: дистрибутивная семантика, алгоритми кластеризації даних і алгоритми машинного навчання

Розробка є повністю російської

результати проекту

Зменшення витрачається співробітниками часу на пошук рішення задачі за рахунок впровадження централізованого інструменту пошуку за різними джерелами.

Скорочення витрат на аналіз і опрацювання силами замовника тематик і технологій, що існують в міжнародній і російській практиці.

Підвищення якості та скорочення термінів прийняття рішень за рахунок підвищення інформованості співробітників.

Збільшення кількості звернень експертів і співробітників до найкращих практик та розширення внутрішньої кооперації, експертизи та взаємної залученості співробітників.

Більш ефективне використання накопичених в компанії знань.


Статті про когнітивному пошуку

Інтелектуальний пошук як інструмент розвитку науково-технічного потенціалу підприємств нафтогазової галузі

Когнітивна система в «Газпром нафти»: експерт для експертів