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UNIO-GDPR: semplifica la gestione dei trattamenti con la Graph Visualization

05/04/2018

Autore: Unio


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UNIO-GDPR: semplifica la gestione dei trattamenti con la Graph Visualization Image

La particolarità che contraddistingue UNIO-GDPR, piattaforma di gestione del trattamento dei dati, è la Graph Visualization. Leggi l'articolo e scopri quanto è semplice visualizzare e gestire i trattamenti dei dati personali!

UNIO-GDPR, piattaforma per la gestione dei trattamenti dei dati personali!

La caratteristica che contraddistingue UNIO-GDPR, oltre alla semplicità e alla personalizzazione nell'utilizzo, è la Graph Visualization, ovvero la Dashboard innovativa permette la visualizzazione dei collegamenti tra gli utenti abilitati nel trattamento dei dati, i trattamenti e gli Asset.

Cosa si intende per Graph Visualization? La Graph Visualization è un disegno grafico rappresentato da coppie di vertici collegate da bordi.

I dati connessi sono tutti intorno a noi. Il modo migliore per capirlo è visualizzarlo.
Attraverso l’utilizzo del motore di Graph Visualization presenti in UNIO si potrà aumentare il valore dai dati connessi presenti in piattaforma.

Grazie alla visualizzazione a grafo si potranno avere i seguenti benefici:

  • Decisioni più rapide: il cervello umano elabora le informazioni visive molto più velocemente di quello scritto. La visualizzazione a grafo dei dati garantisce una comprensione più rapida che, alla fine, riduce il tempo di azione.

 

  • Miglior comprensione di un problema visualizzando schemi e contesto. Gli strumenti di visualizzazione dei grafici sono perfetti per visualizzare le relazioni ma anche per comprendere il contesto dei dati. Si ottiene una panoramica completa di come tutto è connesso che consente di identificare tendenze e correlazioni nei dati.

 

  • Le rappresentazioni visive offrono un modo più intuitivo per comprendere i dati e sono un mezzo di impatto per condividere le tue scoperte con i responsabili delle decisioni. 

 

  • Tutti possono lavorare con la visualizzazione a grafo, non solo gli utenti tecnici. Più utenti possono accedere agli approfondimenti poiché non sono richieste competenze di programmazione specifiche per interagire con le visualizzazioni grafiche. Ciò aumenta il potenziale di creazione di valore.

 

  • La Graph Visualization permette di migliorare la visibilità di determinate problematiche ed il completamento dei piani d'azione. Il focus dei singoli nodi consente di fare un'analisi panoramica approfondita, con la possibilità di cercare e strutturare la Graph Visualization come preferisci!

Se sei un'organizzazione e non ti sei ancora conformato al nuovo Regolamento Europeo sulla privacy? PUOI FARLO ORA!                                                             

 

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 Per informazioni scrivi a info@unio-gdpr.it

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Dal Laboratorio di Ricerca della Entheos, la pubblicazione del Direttore Ing. Zoran Majkic sul’intelligenza artificiale neuro-simbolica che integra le architetture neurali e simboliche in modo da affrontare i punti di forza e di debolezza di ciascuna, in modo complementare, al fine di supportare un’intelligenza artificiale forte e robusta in grado di ragionare, apprendere e modellare cognitivamente. In questo articolo consideriamo la Logica intensionale del Primo Ordine (IFOL) [1] come un'architettura simbolica dei robot moderni, in grado di utilizzare linguaggi naturali per comunicare con gli esseri umani e ragionare sulla propria conoscenza con proprietà del linguaggio autoreferenziali e di astrazione. Intendiamo ottenere il radicamento del linguaggio del robot attraverso l'esperienza di come utilizza le sue architetture neuronali e quindi associando questa esperienza con l'estrazione (senso) di concetti linguistici non definiti (particolari/individui e universali) in PRP (Proprietà/ Relazioni/Proposizioni) teoria dell'IFOL. Consideriamo la struttura della conoscenza del robot a quattro livelli: il livello sintattico di un particolare linguaggio naturale (italiano, francese, ecc.), due livelli linguistici universali: la sua struttura logica semantica (basata su predicati virtuali di FOL e connettivi logici ) e il corrispondente livello di struttura concettuale PRP che rappresenta universalmente l'estrazione composita di formule FOL basate sul livello del sistema neurologico dell'ultimo robot.