MiningLampが大手独立系調査会社Forresterにより業界リーダーに選ばれる

Mininglamp Software

MiningLampが大手独立系調査会社Forresterにより業界リーダーに選ばれる

AsiaNet 76768 (2339)

【北京2018年12月13日PR Newswire=共同通信JBN】Beijing MiningLamp Software System Co Ltd(略称「MiningLamp」)は13日、Forresterが新たに発表した中国のPAML(予測分析・機械学習ソリューション)市場に関するWaveレポートで評価されたと発表した。

予測分析・機械学習(PAML)は、重要なビッグデータとAI市場セグメントの1つである。市場調査とコンサルティングに特化した世界的に有名な組織であるForresterは、中国市場における9つの最大手PAMLソリューションプロバイダーの評価を実施した。

「The Forrester Wave(TM) Predictive Analytics and Machine Learning Solutions in China, Q4 2018(中国における予測分析・機械学習2018年第4四半期)」として発表された評価は、現在提供しているサービス、戦略、市場プレゼンスを24の基準で査定したものである。

Photo - https://photos.prnasia.com/prnh/20181213/2325925-1

(写真説明:THE FORRESTER WAVE Predictive Analytics And Machine Learning Solutions in China)

Forresterがレポートで指摘したように、視覚化されたナレッジグラフ分析プラットフォームであるMiningLampのDataInsightは、Sparkをベースとする機械学習モデルを容易に構築できる。MiningLampは、クライアントに協力してPAML研究・開発戦略を導入するだけでなく、むしろ垂直的ソリューションを提供する。例えば、CONAは自動データガバナンスとフィーチャーエンジニアリングをサポートし、SCOPAは治安、金融、製造部門向けの非常に抽象的で専門化されたPAMLモデルを提供する。

MiningLampが始めた治安ナレッジグラフには、80%を超える様々なデータモデルが蓄積されている。クライアントに不可欠なツールである幅広い垂直ナレッジグラフをベースに、MiningLampは垂直統合を達成しただけでなく、より成熟した認知インテリジェンス分野にまで範囲を拡大し始めた。

MiningLampは2014年の設立以来、認知技術の研究・開発にコミットし続け、治安、デジタルシティー、産業エンジニアリング、金融分野の政府機関、政府企業向けの産業ナレッジグラフを作成してきた。MiningLampは現在、様々なアプリケーションシナリオで認識と認知を徐々にリンクさせている。

MiningLampは、中国の30以上の省、地方都市の治安部局でナレッジグラフを活用しており、多くの国内、国際的セキュリティーイベントの安全を確保している。金融分野では、MiningLampは全国で初めて銀行ナレッジグラフを構築、中国人民銀行(PBC)、中国光大銀行(CEB)、交通銀行(BOCOM)といったベンチマーク銀行向けに、様々なビジネスシナリオに基づくアプリケーションシステムを立ち上げた。その結果、MiningLampは各銀行のリスク管理能力とリスク制御効率の向上を促した。デジタルシティーでは、MiningLampは、自動車の全ライフサイクルデータを管理するための中国初のインテリジェントプラットフォームを顧客が構築するのに一役買った。

MiningLampは、鉄道輸送機関の業務効率を向上させ、セキュリティーリスクと運用コストを軽減、輸送業界をITとインテリジェンスアプリケーションに向かう軌道に乗せた。そうすることで、MiningLampは、治安、産業エンジニアリング、デジタルシティー、金融における「テクノロジー + ビジネス + スタンダード」のワンストップ・ビッグデータサービスと産業の専門知識を結び付け、個別の権限付与から企業向けの完全なインテリジェンスへ産業のアップグレードを促進すべく努力している。

ビッグデータ + AIの時代の先駆者として、MiningLampは毎日、毎秒、新しい技術とビジネスモデルが登場することをよく認識している。中国のソフトウエア開発が30年を迎え、デジタル情報技術は再び一連の革命を受け入れようとしている。それを念頭に置いて、MiningLampは「技術とサービスの極限までの追求」という価値観にこだわり、人間の知性を技術で拡張し、全産業の効率を向上させ、それによって中国のビッグデータとAIの振興に独自の貢献をしていく。

ソース:Mininglamp Software

MiningLamp Recognized by Leading Independent Research Firm Forrester, Evaluated Among Industry Leaders

PR76768

BEIJING, Dec. 13, 2018 /PRNewswire=KYODO JBN/--

Beijing MiningLamp Software System Co Ltd ("MiningLamp" for short) today

announced that it has been recognized in the newly released Wave report from

Forrester on the PAML (Predictive Analytics and Machine Learning Solutions)

market in China.

Predictive Analytics and Machine Learning (PAML) is one of the key big data and

AI market segments. Forrester, a world-renowned organization specializing in

market research and consultation, carried out an assessment on the nine most

significant PAML solution providers in the Chinese market.

The assessment, released as The Forrester Wave(TM) Predictive Analytics

and Machine Learning Solutions in China, Q4 2018, was a 24-criteria evaluation

of current offering, strategy, and market presence.

Photo - https://photos.prnasia.com/prnh/20181213/2325925-1

Caption - THE FORRESTER WAVE Predictive Analytics And Machine Learning

Solutions in China

As Forrester stated in the report, MiningLamp's DataInsight, a visualized

knowledge graph analysis platform, could easily build a machine learning model

based on Spark. In cooperation with clients, MiningLamp doesn't just implement

its PAML R&D strategies, but rather provides a vertical solution. For example,

CONA supports automatic data governance and feature engineering and SCOPA

offers a highly abstract and specialized PAML models for the sectors of public

security, finance and manufacturing.

A public security knowledge graph initiated by MiningLamp has accumulated over

80% various data models. Based on a profound vertical knowledge graph-an

essential tool for clients, MiningLamp has not only achieved vertical

integration, but also begun to scale out in more mature cognitive intelligence

sectors.

Since its establishment in 2014, MiningLamp has stayed committed to the R&D of

cognitive technologies to map out an industrial knowledge graph for government

agencies and enterprises in public security, digital city, industry engineering

and finance. Now, MiningLamp has gradually linked perception and cognition in

various application scenarios.

MiningLamp applied the knowledge graph in more than 30 provincial and municipal

ministries of public security in China, safeguarding multiple domestic and

international security events. In the financial sector, MiningLamp built the

first banking knowledge graph nationwide and initiated an application system

based on various business scenarios for benchmark banks such as People's Bank

of China (PBC), China Everbright Bank (CEB), and Bank of Communications

(BOCOM). As a result, MiningLamp helped enhance their risk management ability

and risk control efficiency. For digital cities, MiningLamp helped clients

build up China's first intelligent platform for managing the full life-cycle

data of automobiles.

MiningLamp also helped improve work efficiency and ease security risks and

operating costs for rail transit organizations, putting the transportation

industry onto the path towards IT and intelligence application. In so doing,

MiningLamp strives to combine industrial expertise with its one-stop big data

service of "technology + business + standard" in public security, industry

engineering, digital city, and finance, boosting an industrial upgrade from

individual empowerment to full intelligence for enterprises.

As a pioneer in the era of big data + AI, MiningLamp knows well that every day,

every second, new technologies and business models emerge. After 30 years of

development for China's software, digital information technology is about to

embrace another round of revolution. With that in mind, MiningLamp will stick

to its values of "Ultimate Pursuit of Technology and Service", extending human

intelligence with technology, and improving efficiency for all industries,

thereby making its own contributions to promoting big data and AI in China.

SOURCE: Mininglamp Software

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