La importancia de los datos no estructurados

Los datos no estructurados no caben en una hoja de cálculo o almacén de datos. Sin embargo, puede tener su estructura interna.

Si bien los datos no estructurados parecen estar organizados de forma natural, también son atesorados y cada vez más disponibles en forma de formatos de datos complejos, como correos electrónicos, archivos de texto, páginas web, imágenes digitales, contenido multimedia, detalles de navegación y publicaciones en redes sociales.

De hecho, la mayoría de las interacciones de negocios parecen no estar estructuradas. Hay varias formas de comenzar a ensamblar una base de datos de datos no estructurados y procesarlos. Muchas empresas han migrado a bases de datos orientadas a objetos como MongoDB que implementan la tecnología NoSQL para almacenar datos no estructurados. Algunas empresas también están involucradas en técnicas de análisis de big data de código abierto, como Hadoop.

Para el análisis de big data, los analistas necesitan integrar datos estructurados con datos no estructurados, por ejemplo, mapeando datos de automatización de ventas y clientes a publicaciones de redes sociales o mapeando direcciones de clientes y archivos de audio.

Independientemente de la complejidad y la varianza de los datos estructurados y no estructurados, los analistas deben usar métodos adecuados de preparación, análisis y visualización para aprovechar todos los datos disponibles para una mejor toma de decisiones.

Herramientas de próxima generación

Hay nuevas herramientas disponibles para analizar datos no estructurados, particularmente dados los parámetros de casos de uso específicos. La mayoría de estas herramientas se basan en el aprendizaje automático.

El análisis de datos estructurados también puede usar el aprendizaje automático, pero el volumen masivo y muchos tipos diferentes de datos no estructurados lo requieren como necesidad.

Hace unos años, los analistas que usaban palabras clave y frases clave podían buscar datos no estructurados y tener una idea decente de lo que implicaban los datos. Sin embargo, los datos no estructurados han crecido tan dramáticamente que los usuarios necesitan emplear analíticas que no solo trabajan a velocidades de cómputo, sino que también aprenden automáticamente de su actividad y las decisiones de los usuarios.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP), la detección y clasificación de patrones y los algoritmos de extracción de texto son todos ejemplos comunes, al igual que los análisis de relevancia de documentos, el análisis de sentimientos y la recolección web basada en filtros. El análisis de datos no estructurados con inteligencia artificial y aprendizaje automático permite a las organizaciones:

Analizar las comunicaciones digitales para su cumplimiento. El cumplimiento fallido puede costar a las compañías millones de dólares en honorarios, litigios y pérdida de negocios. El software de reconocimiento de patrones y análisis de hilos de correo electrónico busca una gran cantidad de datos de correo electrónico y chat en busca de posibles incumplimientos.

Un ejemplo reciente incluye las quejas contra Volkswagen, que podrían haber evitado multas enormes y golpes de reputación mediante el uso de análisis para monitorear las comunicaciones en busca de mensajes sospechosos.

Rastrear conversaciones de alto volumen de los clientes en las redes sociales. El análisis de texto y el análisis de sentimientos les permite a los analistas revisar los resultados positivos y negativos de las campañas de marketing, o incluso identificar amenazas en línea.

Este nivel de análisis es mucho más sofisticado que la búsqueda de palabras clave, que solo puede informar conceptos básicos como la frecuencia con que los carteles mencionan el nombre de la empresa durante una nueva campaña.

Los nuevos análisis también incluyen el contexto: ¿fue la mención positiva o negativa? ¿Cuál fue el tono de las reacciones a los anuncios ejecutivos? La industria automotriz, por ejemplo, está muy involucrada en el análisis de las redes sociales, ya que los compradores de automóviles a menudo recurren a reseñas para evaluar otras experiencias de compra de automóviles.

Los analistas utilizan una combinación de minería de texto y análisis de sentimientos para rastrear las publicaciones de los usuarios relacionados con el auto en Twitter y Facebook.

Generar nueva inteligencia de marketing. Las herramientas analíticas de aprendizaje automático funcionan rápidamente en grandes cantidades de documentos para analizar el comportamiento del cliente.

Un importante editor de revistas aplicó la minería de textos a cientos de miles de artículos, analizando cada publicación por separado por la popularidad de los principales subtemas.

Luego, extendieron el análisis en todas sus propiedades de contenido para ver qué temas en general obtuvieron la mayor atención por parte de la demografía del cliente objectivo. Los análisis se ejecutaron a través de cientos de miles de piezas de contenido en todas las publicaciones, y los resultados de temas candentes por referencias. El resultado fue una rica educación sobre qué temas eran más interesantes para distintos clientes y qué mensajes de marketing resonaban más fuertemente con ellos.



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