>>7519
Вот на вики что есть. про Gotham/Government.

Gotham — продукт, ориентированный для государственных спецслужб, изначальное наименование продукта — Government — отражало секторальную специфику.

Центральный механизм хранения в Gotham использует технику онтологий, средствами которых разнородные данные из множества источников оснащаются смысловой информацией и унифицируются для совместного анализа. Онтологии в продуктах Palantir могут быть одного из трёх типов:

сущности — cубъекты или объекты реального мира,
события — действия над сущностями, происходящие в определённый момент времени и в определённой точке пространства,
документы — подтверждения сведений о реальном мире, сведённые в унифицированный формат (используется HTML).
Средства семантического поиска в платформе используют возможности составления сложных запросов к онтологиям, в частности, поддерживается поиск по близости значения, есть также средства фонетического поиска. Установленные пользователями-аналитиками факты и взаимосвязи также хранятся в семантической форме и участвуют в последующем анализе. Платформой поддерживается подключение генетических алгоритмов, специализированным образом разрабатываемых для тех или иных сфер деятельности. Также составной частью платформы является подсистема групповой работы пользователей, позволяющая аналитикам обмениваться сообщениями и результатами анализа.

Средства пользовательской загрузки данных, включённые в платформу — FEI (англ. front-end import, средство полуавтоматического забора информации с веб-сайтов), Kite (средство преобразование внешних структурированных данных во внутренний промежуточный формат pXML на основе XML), Raptor (средство полуавтоматической обработки больших структурированных файлов), Phoenix (обработчик журналов со встроенным распознаванием атрибутивной информации, например, адресов, номеров телефонов). Кроме того, предоставляется интерфейс прикладного программирования для создания дополнительных инструментов пользовательского забора данных для специфичных типов источников. Отдельно проработана задача пользовательского тегирования документов — разметки текстов смысловой информацией посредством указания привязок к новым или существующим сущностям, отметки событий, обогащения имеющихся объектов информацией; для поиска подходящего объекта может быть использован собственный диалект OWL (NetOwl), либо SAP Text Analytics. Основная техника пользовательского анализа накопленной информации — визуализация графов, в платформу включены различные средства по их перегруппировке, авторазмещению, в пользовательском интерфейсе работы с графами возможно устанвливать, скрывать и удалять связи, дополнять их объектами.