Día a día, todas las empresas recolectan grandes cantidades de información proveniente de textos en diferentes lenguajes como: retroalimentación de los clientes, emails, documentos web, encuestas, reclamaciones de garantía, estudios de investigación, feeds de redes sociales, etc. Realmente nadie tiene el tiempo de leer toda esta información y mucho menos de clasificarla para que haga sentido.

Se debe ser capaz de analizar los datos desde antes para poder observar tendencias, detectar nuevos temas, emitir alertas sobre problemas potenciales y marcar nuevos indicadores de negocio. Pero el lenguaje conversacional es ambiguo y no es fácil discernir o procesar los mensajes clave, por lo que muchas empresas no pueden combinar el contenido obtenido de textos con información estructurada en contextos de toma de decisiones. (Ambien)

El contenido no estructurado conforma la mayor parte de los datos organizacionales. Y crece rápidamente. La pregunta es, ¿lo está aprovechando al máximo? La Analítica de Texto le permite hacerlo junto con los siguientes beneficios:

• Evaluar texto como lo haría una mente humana (sin la inconsistencia y la ambigüedad). Reglas lingüísticas refinadas y herramientas de modelado analítico le permiten descubrir información oculta en Big Data de texto.
• Obtener respuestas e información de valor en menos tiempo. El aprendizaje basado en máquina y las técnicas de procesamiento de lenguaje natural automatizan muchas actividades manuales que consumen mucho tiempo.
• Mejorar el descubrimiento con conocimientos de la materia. Le permite revisar categorías identificadas por el aprendizaje basado en máquina; escribir y editar reglas basadas en definiciones y categorías que son importantes para su organización.
• Refinar reglas para realizar análisis más precisos. Editar, aumentar y esclarecer modelos de reglas, validar cualquier cambio y probarlos contra muestras de validación.

Nuestro software de minería de texto le permite analizar fácilmente todo tipo de datos provenientes de cualquier fuente de texto que le pueda servir a su empresa, entonces, ¿por qué limitarse a analizar los datos heredados? Profundice su comprensión descubriendo nueva información, temas y relaciones de término y añada lo aprendido a sus modelos para mejorar la elevación y el rendimiento.