DryvIQ

毎年、企業はセキュリティで保護されていない機密データに起因するデータ漏洩により、数百万ドルもの損失を被っています。DryvIQは、非構造化データ管理のグローバルリーダーで、組織の漏洩を防ぎ、データ管理の効率性を高めるためにプラットフォームを拡張して組織を支援しています。

DryvIQの強化されたプラットフォーム機能は、特許取得済みの 人工知能 (AI) と 機械学習 (ML) テクノロジーを活用し、個人を特定できる情報や画像などの非構造化機密データを検出・分類し、組織のセキュリティ体制と継続的なデータガバナンスを改善するためのアクションを自動的に実行します。

課題

DryvIQのプラットフォームが非構造化データを分析して貴重なインサイトを提供する前に、組織のファイルや文書にペタバイト規模でアクセスして 情報を抽出 する必要がありました。DryvIQチームは社内ソリューションの開発を開始しましたが、すぐに社内リソースを大量に消費し、製品開発と納品が遅くれることに気付きました。そこで、プロセスを迅速化するためにサードパーティのオプションを調査し始めました。

解決策

DryvIQは、その調査を通じて、ユーザーエクスペリエンスを変更したり影響を与えたりすることなく、DryvIQのプラットフォームに簡単に統合できるソフトウェア開発キット(SDK)である ハイランドのドキュメントフィルタソリューションを見出しました。ドキュメントフィルタは、ソフトウェア開発者に、事実上あらゆる種類の文書の詳細な検査、フォーマット変換、出力操作、および表示の機能を提供します。また、抽出されたコンテンツをメモリ内で直接操作し、現代ビジネスの多様なニーズに合った出力モードを選択することもできます。

メリット

ドキュメントフィルタをプラットフォームに統合することで、DryvIQは、ビジネス目標の達成に役立ついくつかのメリットを得ました。

開発者フレンドリーなインターフェイスで、問題のない統合を実現

DryvIQは、既存のテクノロジーやプロセスと 簡単に統合 できるソリューションを必要としていました。「ドキュメントフィルタのAPIは、開発者にとって非常に使いやすいです」と、DryvIQのチーフアーキテクト、Shaun Becker氏は述べています。「これにより、ドキュメントフィルタが使いやすくなり、当社の製品と統合できるようになりました」。

「市場に出回っている他の選択肢は、開発者にとってそれほど使いやすいものではありませんでした」と彼は話しています。Java ベースの Apache Tika では、別途保守された環境が必要でした。また、必要なレベルのパフォーマンステストやさまざまなファイル形式にも対応していませんでした。OracleのOutside In Technologyは、DryvIQの製品に組み込むためにカスタムコーディングが必要でしたが、ドキュメントフィルタのネイティブ.NET APIはシンプルな統合を提供しました。

より多くのファイル形式をサポートし、処理時間を短縮

600種類のファイル形式をサポートするドキュメントフィルタは、競合他社やDryvIQの現在の社内ソリューションよりも、文書コンテンツ検出機能の幅広さにおいて優れていると、DryvIQの製品マーケティングディレクター、Ryan Record氏は述べています。また、ドキュメントフィルタは、以前よりもはるかに高速にファイルを検査・処理できるようになりました。

スケーラブルで信頼性の高いパフォーマンス

「ハイランドのドキュメントフィルタのパフォーマンスとスケールは、私たちの期待を上回っています」とBecker氏が語っています。「小さなフットプリントでコンテンツにすばやくアクセスできるため、処理するファイルの数を増やしても、ハイランド製品がボトルネックになることはありません」。

優位性

迅速な市場投入

ドキュメントフィルタをDryvIQプラットフォームと簡単に統合できるため、チームが同じ機能を社内で開発し続けた場合よりも迅速に市場に投入することができました。また、ドキュメントフィルタは、エンジニアリングに多大な時間を費やすことなく、発売前に必要な数のファイル形式を満たす上で役立ちました。

より多くのRFPを獲得し勝利する

ドキュメントフィルタの広範なファイル形式サポートと機能により、DryvIQは製品範囲を拡大し、エンジニアリングへの投資を最小限に抑えながら、より多くの業界でより多くのユースケースに対応できりょうになりました。ドキュメントフィルタは、DWG、iWork、アーカイブ、ZIPファイルなどの固有のファイルやファイル形式の要件に対応するなど、DryvIQに競争力を与えました。

「Document Filtersのおかげで、見込み客が競合他社のプラットフォームと直接比較しながら当社のプラットフォームをテストするRFPプロセスにおいて、迅速かつ高いパフォーマンスを発揮できるようになりました」とRecord氏は述べています。

DryvIQのカスタマーエクスペリエンス基準を維持する

DryvIQは、たとえば、社会保障番号と口座番号を正しく識別するなど、コンテンツの検出と分類の精度とスピードで知られています。ドキュメントフィルタは、AIが分析を実行する前に、大量の非構造化データを早く正確に抽出することで、そのプロセスで重要な役割を果たします。ドキュメントフィルタのおかげで、DryvIQはデータ抽出の精度を確保しながら、高度なAI/MLテクノロジーとカスタマーサポートを通じて価値を提供することに集中できるようになりました。