Entity Tagging

Informationen effizient organisieren und Erkenntnisse daraus gewinnen
Steuerelemente

Informationen effizient organisieren und Erkenntnisse daraus gewinnen

Entity Tagging ermöglicht eine effiziente Organisation von Informationen und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse.

Kategorisiere und verwalte Entitäten in Konfigurationselementen durch Tags, ohne durch starre Hierarchien oder vorgegebene Kategorien eingeschränkt zu werden. Du erstellst eine Taxonomie und organisierst sie nach individuellen Anforderungen, was zu erhöhter Übersichtlichkeit und klarer Trennung von Informationen führt. Tags lassen sich von jedem Nutzer selbst erstellen oder aus einer definierten Gruppe an Schlagwörtern auswählen.

Die Anwendung von Entity Tagging ist unkompliziert. Du erstellst eine klare Taxonomiegruppe, passt den Bearbeitungsdialog des gewünschten Konfigurationselementes an und ordnest die Tags dort zu. Ein intelligentes Autocomplete-System schlägt bekannte Tags vor. Du kannst dadurch Anpassungen sowie das Zusammenführen von doppelten oder fehlerhaften Tags vornehmen. Durch Aliasse können Doppelungen vermieden und automatisiert richtig zugeordnet werden.

Die Vorteile liegen in der Analyse und Auswertung deiner Daten, die eine übersichtliche Clusteranalyse, schnelle Identifikation von Anomalien und Entdeckung von Verhaltensmustern ermöglichen.

Entity Tagging ist ein präzises und effizientes Werkzeug für die Big Data-Analyse, das eine umfassende, hierarchiefreie Kategorisierung ermöglicht.

Vorteile auf einem Blick

Kategorisieren und Auswerten

Daten werden nach eigener Kategorisierung erfasst und lassen sich einfach Darstellen und Auswerten.

Anomalien erkennen

Anomalien sind schnell identifizierbar.

Big Data

Ideale Voraussetzung für Big Data-Analysen

Funktionen

  • Erstellung von klaren Taxonomiegruppen.

  • Entity Tagging lässt sich überall an jeder Entität anwenden

  • Intelligentes Autocomplete-System für Tag-Vorschläge.

  • Zusammenführung von doppelten oder fehlerhaften Tags.

  • Definition von Aliassen zur automatischen Korrektur von Doppelungen.

  • Kategorisierung und Analyse der Daten

  • Darstellung von Daten als Tag-Cloud

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