Análisis de texto y datos no estructurados

hacia una toma de decisiones más informada

La práctica popular de manejar datos estructurados y no estructurados como entidades de información distintas a menudo resulta en fallas en la gestión de decisiones. Y los estudios muestran que la mayoría de los datos reside en el formato no estructurado en muchas organizaciones, por lo que una infraestructura que integre y administre de manera significativa los datos estructurados y no estructurados actuaría como un almacén de datos completo, la columna vertebral fundamental para la verdadera inteligencia empresarial.

La información oculta o almacenada en datos no estructurados puede desempeñar un papel fundamental en la toma de decisiones, la comprensión y el cumplimiento de las normativas y la realización de otras funciones comerciales.

La integración de datos estructurados y no estructurados puede agregar un valor significativo a una organización y sus procesos de inteligencia de negocios.

Oportunidades

Análisis y monitoreo de información de mercado

El acceso a información precisa y en tiempo real sobre los competidores y el mercado es crucial. Los tomadores de decisiones deben analizar una gran cantidad de información generada cada día.

Para seguir siendo competitivos, una organización debe estar al tanto de las tendencias del mercado, las políticas de la competencia, los lanzamientos de productos, las fusiones y adquisiciones, y los cambios de gestión que cambian continuamente, entre otra información publicada en diarios, revistas, fuentes gubernamentales e información del mercado de acciones.

Al integrar una amplia colección de datos no estructurados a sus fuentes de datos, se mejora la calidad de la decisión al aumentar las entradas de información con datos relevantes.

Opiniones, reclamos y reseñas del producto

Un sistema de alerta temprana de calidad es una nueva integración a Inteligencia de Negocios que se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos de reclamos de garantía para diagnosticar la causa raíz de fallos de productos. Las reseñas negativas, opiniones y reclamos resultan en altos costos para los fabricantes. Las compañías ven un valor considerable en la construcción de un sistema de alerta temprana de calidad que ayuda en el descubrimiento temprano de fallas en los productos y sistemas.

Analizar y monitorear las comunicaciones digitales

El no cumplimiento de las políticas puede costar a las compañías millones de dólares en honorarios, litigios y pérdida de negocios. Una herramienta 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 violaciones a las políticas.

Primeros Pasos

El primer paso en la integración de texto no estructurado es la lectura física del texto.

Para integrarse, primero se debe leer o “ingerir” el texto sin formato.

En algunos casos, el texto primero aparece en un formato de papel. En este caso, el texto sobre el papel debe leerse (escanearse) y el texto debe convertirse a un formato electrónico.

El proceso se realiza normalmente en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

Luego está el caso de las grabaciones de voz. Al igual que los datos encontrados en papel, los datos de voz también deben extraerse de los medios en los que se almacenó y copiarse en un dispositivo electrónico dónde el formato es inteligible para un programa que lee y analiza texto.

Las grabaciones de voz pueden convertirse a formato electrónico mediante reconocimiento de caracteres de voz (VCR).

Los temas de calidad y fiabilidad para VCR son similares a las consideraciones de OCR.

Metodología

El etiquetado y la anotación de texto es una técnica popular basada en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, y es un componente importante de un sistema de procesamiento de documentos y extracción de información.

El etiquetado y la anotación de texto consiste en analizar texto de forma libre e identificar términos (por ejemplo, nombres propios y expresiones numéricas) correspondientes a entidades específicas del dominio.

La anotación de texto también se conoce como extracción de la entidad, y se usa para identificar entidades comunes como personas, ubicaciones, organizaciones, fechas y montos monetarios del texto.

Los sistemas de detección de entidades nombradas actuales ofrecen un buen grado de precisión y son ampliamente utilizados en diversos dominios, con aplicaciones en minería de textos, extracción de información y procesamiento de lenguaje natural.

Entre los tipos comunes de entidades se encuentran los nombres propios, nombres, productos, organizaciones, ubicaciones, direcciones de correo electrónico, datos de vehículos, horas y fechas, y datos numéricos, como mediciones, porcentajes y valores monetarios.

También se incluyen entidades específicas del dominio. La extracción de la entidad nombrada tiene aplicaciones en diversos dominios, como obtener inteligencia de mercado mediante la detección de nombres personales, ubicaciones, nombres de organizaciones y nombres de productos en el texto o crear una aplicación de búsqueda semántica para superar la limitación de los motores de búsqueda regulares basados ​​en palabras clave).

Otro análisis importante dentro del texto, sería el análisis de sentimiento, que sirve para evaluar las opiniones negativas o positivas que se tienen con respecto a un tema, que puede ser un producto, servicio y compañía.

Un sistema de evaluación de sentimientos puede ser indispensable para implementar políticas y estrategias de alerta temprana, y de manejo de imagen.

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