Casos de uso para datos no estructurados

Las empresas a menudo ignoran el potencial de los datos no estructurados. Pero hay posibilidades de usos para estos datos, con grandes ventajas. Tanto la analítica moderna como el análisis de fuentes de datos a menudo grandes y dispares, pueden utilizar algoritmos y técnicas avanzadas. Son análisis de los que se ha estado hablando mucho en estos últimos 5 años y a menudo suceden y requieren respuesta en tiempo real.

Los datos dispares están jugando un papel muy importante. De hecho una investigación de TDWI revela que las organizaciones que utilizan datos dispares para su análisis tienen más probabilidades de medir un impacto en la línea superior o inferior de sus esfuerzos de análisis que los que no lo hacen. Dicho esto, compartimos a continuación algunos casos de uso para los datos no estructurados, en tiempo real.

Casos de uso para datos no estructurados

Clasificando imagen y sonido

Con el aprendizaje profundo, un sistema puede ser entrenado para reconocer imágenes y sonidos. A través de un sistema de ejemplos etiquetados, los sistemas aprenden a clasificar con precisión nuevas imágenes y sonidos. Actualmente, en automóviles y aviones se está utilizando esta tecnología de identificación de sonidos para alertar sobre fallas.

Esta tecnología de identificación también está disponible en internet, se pueden encontrar negocios de venta de autos en línea a través de una fotografía. En el área de la salud, el reconocimiento de imágenes también está siendo probado en las mamografías, para clasificarlas como potencialmente cancerosas.

Como entrada a los modelos predictivos

El análisis de texto mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático, ayuda a estructurar textos no estructurados. Por ejemplo, las organizaciones pueden extraer entidades (personas, lugares o cosas), temas o sentimientos de las notas del centro de llamadas. Y luego combinar esa información con otra sobre los clientes para construir modelos predictivos.

Asimismo, las empresas pueden tomar las respuestas literales de las encuestas, y asignar entidades, conceptos y temas como datos para la predicción de datos no estructurados. Las organizaciones que prueban este método, a menudo encuentran resultados más certeros que las que solo usan datos estructurados.

Chatbot en la experiencia al cliente

Desde 2016, los chatbots comenzaron a utilizar nuevos algoritmos y datos programados, con nuevas tecnologías de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural.

En ese sentido, la conversación con ellos es mucho más fluida y el lenguaje más interactivo. En función de quién seas y lo que necesitas, el bot te enviará con un representante de atención al cliente adecuado para que responda a tus preguntas específicas.

Mientras tanto, otras empresas utilizan los bots para ayudar en las compras personalizadas. En ese caso, el bot aprende sobre lo que tú y otras personas compraron antes, y puede identificar lo que estás buscando. En ambos casos, son procesos de búsqueda muy avanzados así que chatbot debe estar desarrollado con PLN y aprendizaje automático.

Así que si tu empresa no ha comenzado a extraer textos y otros datos no estructurados del contacto con el cliente, considera hacerlo. Este tipo de datos se ha revalorizado en el último par de años.



Deja un comentario