Визуализация семантических связей. В новой версии «Semantic MDM» проведена значительная доработка функционала по работе с семантическими связями, связывающими объекты нормативно-справочной информации (НСИ). Для каждой семантической связи можно задать наименование, направление и стереотипы концов связи, например, “входит в” и “состоит из”. В системе реализован графический редактор с отображением сущностей и ассоциативных связей между ними.
Схема взаимосвязей классификационных групп. В новой версии «Semantic MDM» реализовано отображение взаимосвязей классификационных групп через агрегации и композиции (атрибуты связи) в виде графической схемы, а также связей наследования. Основными целями данной схемы, являются:
• выявление и удаление лишних взаимосвязей групп;
• определение наличия агрегаций/композиций с неопределённой областью.
Для групп на графической схеме выводятся связи наследования одной группы от другой в виде прерывистой линии со стрелкой на родительскую группу. Система позволяет выполнить ручную расстановку групп на схеме с нужным выравниванием графических связей и последующим сохранением расстановки. Первичная расстановка классификационных групп выполняется автоматически.
Модуль управления заявками. В новой версии системы реализована возможность создания собственных экранных интерфейсов для шаблонов заявок. Функционал «Semantic MDM» позволяет создать удобное для пользователей представление заявки с реализацией нужной логики проверки вводимых данных, формирования списков значений и последовательности ввода данных.
Реализован графический интерфейс для разработки и отображения маршрутов согласования заявок. Графический и табличный интерфейс полностью взаимозаменяемы.
Модуль «Машинное обучение». В новой версии расширен функционал модуля машинного обучения (Machine Learning – ML). Сервис ML, отвечающий за работу мастера генерации позиций и возможность автоматической обработки заявок, позволяет решать следующие задачи:
• выполнять настройку режима группировки данных по каждому из атрибутов;
• регистрировать внешние источники данных, откуда выполняется загрузка данных для обучения;
• выполнять загрузку данных из *.csv файлов;
• осуществлять просмотр текущего состояния пакетов обучения;
• отслеживать процесс обучения пакетов;
• выполнять запуск обучения выбранных или всех пакетов вручную;
• выполнять остановку процесса обучения вручную;
• настраивать расписания запуска автоматического переобучения.
Кроме данных, загруженных из *.csv файлов, источником информации для модуля машинного обучения может выступать система «Semantic MDM». Загрузка данных в сервис ML выполняется через подсистему импорта и репликации. Загрузка данных из «Semantic MDM» в сервис машинного обучения ML позволяет создать самообучающуюся систему на основе нормализованных данных в справочниках и данных из заявок пользователей.
Описание компонентов. В новой версии «Semantic MDM» реализован раздел «Описание компонентов», который позволяет стороннему разработчику посмотреть какие визуальные компоненты системы доступны для разработки собственных форм справочников и заявок. Данный раздел содержит список компонентов и сервисов, а также три вкладки:
• Демо – для демонстрации работы каждого из компонентов;
• Пример кода – содержит пример кода для работы с выбранным компонентом или сервисом;
• Описание API – содержит описание API выбранного компонента или сервиса.
Редактирование позиций в таблице. Реализована возможность редактирования позиций непосредственно в табличном представлении. Внесение изменений возможно как путём прямого редактирования в таблице, так и путём копирования/вставки списка значений из текстового файла или таблиц Excel. Редактирование допускается только атрибутов с единичным значением или атрибутов с множественным значением, для которых значения не заданы или задано одно единственное значение.