¿Cuáles son las principales aplicaciones de análisis y minería de datos de texto?

Con el auge de los grandes datos, las empresas han sido bombardeadas con más y más datos organizacionales, principalmente en forma de texto. La mejor manera de manejar este flujo de datos es la minería de texto o el análisis textual. El análisis de texto es principalmente el procesamiento de una colección gigantesca de información textual para encontrar conexiones que no son posibles de dibujar para un ser humano. La información y los datos existentes se transforman en información nueva y, en este proceso, los datos no estructurados e inutilizables se convierten en datos estructurados.

Aquí están las mejores aplicaciones de análisis de datos de texto en un día moderno

Si solo observamos los datos web, incluidas las redes sociales, sería visible que el panorama de datos alternativos nos brinda uno de los datos menos estructurados en comparación con cualquier otra fuente. Nos brinda videos, imágenes, hashtags, texto (reseñas, comentarios, publicaciones, etc.) y más. Los datos son valiosos para las empresas, los gobiernos, los gigantes publicitarios, los servicios financieros, los medios de comunicación, las agencias de defensa y los investigadores científicos. Dado que puede ser una fuente perpetua de datos de mercado y de clientes, las empresas están aplicando herramientas predictivas sobre datos de texto para hacer crecer sus marcas. Avancemos y echemos un vistazo a las aplicaciones de minería y análisis de datos de texto:

1. Predicción y Prevención del Delito

“Más vale prevenir que curar” Entonces, ¿qué pasaría si pudiera prevenir los delitos sabiendo de antemano dónde y cuándo podrían tener lugar? ¿Parece una escena de una película de ciencia ficción como Minority Report? Bueno, ya es una realidad. Dado que Internet es anónimo y también lo es la mayor parte del software de comunicación que opera a través de él, la mayoría de los delincuentes planifican y se comunican utilizando estos métodos. Sin embargo, puede comprender que millones de personas normales también usan estos medios de comunicación, y es una tarea difícil identificar los mensajes que podrían considerarse una amenaza. Esto se hace fácilmente usando un software avanzado de análisis de texto que escanea las fuentes de comunicación en tiempo real y emite diferentes niveles de alerta de amenaza al encontrar diferentes tipos de texto. Las fuerzas del orden de todo el mundo han estado utilizando estas tecnologías para prevenir ataques terroristas, capturar células durmientes y evitar que las personas lleven a cabo otras actividades ilegales.

2. Gestión de riesgos

Muchos actores financieros, incluidos bancos, instituciones de microfinanzas y otros, ahora dependen del software de gestión de riesgos que puede revisar documentos y perfiles para decidir sobre riesgos de inversión, puntajes de crédito y más. Las tecnologías de minería de texto utilizadas por este software de alta gama absorben petabytes de datos y presentan la información en un formato consumible. Esto ayuda en la mitigación de riesgos. Dicho software está ayudando a las instituciones financieras de todo el mundo a disminuir su porcentaje de activos improductivos.

3. Gestión del conocimiento

En muchas industrias, como la industria de la salud, la gestión de una gran cantidad de información textual se ha convertido en un problema. La cantidad de información recopilada cada hora es enorme. Todos estos datos deben almacenarse de tal manera que la información pueda recuperarse cuando sea necesario. Puede suceder que haya una epidemia y los hospitales deban coordinarse para revisar todos sus datos para identificar la fuente o la primera persona infectada. Un ejercicio tan grande sería imposible sin la ayuda de los sistemas de análisis de texto adecuados que administrarían los datos y la información y los mantendrían en un formato estructurado similar a un árbol. Esto llevaría a que las personas puedan acceder a los datos de cualquier manera que necesiten: según la región, según el género, según la enfermedad y más. La incapacidad de encontrar información importante rápidamente puede paralizar a las organizaciones que manejan grandes volúmenes de documentos de texto.

4. Servicios de Atención al Cliente

¿Hacia dónde se dirige el servicio de atención al cliente? Creo que este video: el Asistente de Google llama al restaurante puede brindarle la respuesta. La minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural se utilizan con frecuencia en los servicios de atención al cliente, ya sea por chat o llamada de voz. El formato " presione uno para recargar, presione dos para... .." se ha cambiado al formato " diga sí para el cierre de la cuenta o no para la cancelación... " en muchos lugares para que el sistema parezca más humano. La mayoría de los bancos y las empresas de comercio electrónico utilizan chatbots basados ​​en procesamiento de lenguaje natural que intentan imitar a un oficial de atención al cliente humano cuando hablan con un cliente. Se está produciendo una mejora en la experiencia de atención al cliente, ya que estos bots utilizan la información del cliente con el que interactúan para personalizar la experiencia. Al automatizar los servicios de atención al cliente, las empresas brindan a los clientes una mejor experiencia y, al mismo tiempo, ahorran dinero.

5. Detección de Fraude por Compañías de Seguros

Con el aumento de los casos de fraude de seguros, el análisis de texto ha demostrado ser eficaz para revisar grandes colecciones de archivos de casos para comprender las posibilidades de que una reclamación de seguro sea un fraude. Reduce en gran medida la carga de trabajo de los funcionarios de la empresa, ya que el software de reconocimiento de fraude marcaría automáticamente los casos en los que se determina una alta probabilidad de fraude. Aunque el software no es infalible, sí actúa como un filtro para que la atención humana pueda dirigirse solo a los casos que lo necesitan. Las compañías de seguros se están asociando con los gigantes tecnológicos para aprovechar al máximo los avances en las tecnologías de minería de texto y combinar sus resultados para producir datos estructurados para evitar fraudes y procesar rápidamente las reclamaciones.

6. Publicidad personalizada

¿Recuerdas cómo viste anuncios del mismo teléfono móvil en Facebook que estabas viendo en Amazon? No, eso no es una coincidencia. La publicidad digital ha sido revolucionada por la minería de datos de texto y web. Los datos de texto relacionados con todo lo que escribe, ve o hace en línea son almacenados por gigantes tecnológicos o vendidos a otras empresas para mostrarle anuncios en los que tiene una mayor probabilidad de hacer clic y que tienen una mayor probabilidad de convertirse en un rebaja. Esta es una de las aplicaciones más recientes y más utilizadas de análisis de texto y minería.

7. Inteligencia de negocios

La toma de decisiones es difícil. Es aún más difícil cuando tiene que responder a sus accionistas sobre por qué tomó la decisión y cómo cree que la decisión tendrá un impacto positivo en la empresa. La minería de texto ayuda a recopilar evidencia y elaborar cuadros y gráficos para poner la información para respaldar su intuición. Solo se extrae información y datos relevantes para que las personas que lideran puedan tomar las mejores decisiones al revisar solo unas pocas páginas de información.

8. Enriquecimiento de contenido

Escribir contenido para blogs es algo que los bots creados artificialmente que trabajan en análisis de texto aún no pueden hacer. Sin embargo, puede recopilar diversa información relacionada con el tema que necesita, junto con las últimas noticias y los artículos más vistos sobre el tema para ayudarlo a hacer una suposición calculada sobre cómo formar su artículo y qué subtemas agregar. Esto marca una diferencia significativa cuando se escribe sobre temas que tienen grandes volúmenes de datos preexistentes en Internet. Esto ayuda a que su contenido sea informativo y se conecte con artículos y estudios anteriores en el mismo campo.

9. Filtrado de correo no deseado

Los correos electrónicos todavía se consideran la forma más oficial de comunicación en la mayoría de las organizaciones. Pero tiene un lado oscuro que no ha hecho más que aumentar en el siglo XXI: el spam. De cada diez correos electrónicos en mi buzón, al menos nueve son spam. El spam no solo llena espacio, sino que también sirve como punto de entrada para virus, estafas y más. Las empresas se esfuerzan por filtrar cada vez más spam mediante el uso de análisis de texto inteligente en comparación con la coincidencia de palabras clave utilizada anteriormente, para filtrar más correos electrónicos no deseados y brindar al usuario una experiencia más saludable. En caso de que administre un negocio que pueda crecer con el análisis y el análisis de texto, recuerde que los datos son poder y, antes de decidir cómo aprovechar los datos, asegúrese de consultar a alguien que ya haya utilizado los datos para su beneficio o haya ayudado a otros a hacerlo.