Quais são as principais aplicações de mineração e análise de dados de texto?

Com o surgimento do big data, as empresas têm sido bombardeadas com cada vez mais dados organizacionais, principalmente na forma de texto. A melhor maneira de lidar com esse fluxo de dados é a mineração de texto ou a análise textual. A análise de texto é principalmente o processamento de uma coleção gigantesca de informações textuais para encontrar conexões que não são possíveis para um humano desenhar. As informações e dados existentes são transformados em novas informações e, nesse processo, dados não estruturados e inutilizáveis ​​são convertidos em dados estruturados.

Aqui estão as melhores aplicações de análise de dados de texto em um dia moderno

Se olharmos apenas para os dados da web, incluindo mídias sociais, seria visível que o cenário de dados alternativos nos fornece um dos dados mais desestruturados em comparação com qualquer outra fonte. Ele nos fornece vídeos, imagens, hashtags, texto (críticas, comentários, postagens etc.) e muito mais. Os dados são valiosos para empresas, governos, gigantes da publicidade, serviços financeiros, agências de mídia, agências de defesa e pesquisadores científicos. Como pode ser uma fonte perpétua de dados de mercado e clientes, as empresas estão aplicando ferramentas preditivas em dados de texto para expandir suas marcas. Vamos seguir em frente e dar uma olhada nas aplicações de mineração e análise de dados de texto:

1. Previsão e Prevenção do Crime

“Prevenir é melhor do que remediar” E daí se você pudesse prevenir crimes sabendo de antemão, onde e quando eles podem ocorrer. Parece uma cena de um filme de ficção científica como Minority Report? Bem, é uma realidade agora. Como a internet é anônima, assim como a maioria dos softwares de comunicação que operam por meio dela, a maioria dos criminosos planeja e se comunica usando esses métodos. No entanto, você pode entender que milhões de pessoas normais também usam esses meios de comunicação, e é uma tarefa difícil identificar mensagens que possam ser consideradas uma ameaça. Isso é feito facilmente usando um software avançado de análise de texto que verifica as fontes de comunicação em tempo real e emite diferentes níveis de alerta de ameaças ao encontrar diferentes tipos de texto. A aplicação da lei em todo o mundo tem usado essas tecnologias para prevenir ataques terroristas, capturar células adormecidas e impedir que as pessoas realizem outras atividades ilegais.

2. Gestão de Riscos

Muitos players financeiros, incluindo bancos, instituições de microfinanças e outros, agora dependem de software de gerenciamento de risco que pode analisar documentos e perfis para decidir sobre riscos de investimento, pontuação de crédito e muito mais. As tecnologias de mineração de texto usadas por esse software de ponta absorvem petabytes de dados e apresentam informações em um formato consumível. Isso ajuda na mitigação de riscos. Esse software está ajudando instituições financeiras em todo o mundo a diminuir sua porcentagem de ativos inadimplentes.

3. Gestão do Conhecimento

Em muitos setores, como o setor de saúde, gerenciar uma enorme quantidade de informações textuais se tornou um problema. A quantidade de informações coletadas a cada hora é enorme. Todos esses dados devem ser armazenados de tal maneira que as informações possam ser recuperadas quando e quando necessário. Pode acontecer que haja uma epidemia e os hospitais precisem se coordenar para analisar todos os seus dados para identificar a fonte ou a primeira pessoa infectada. Um exercício tão grande seria impossível sem a ajuda de sistemas de análise de texto adequados que gerenciariam os dados e informações e os manteriam em um formato estruturado em forma de árvore. Isso faria com que as pessoas pudessem acessar os dados da maneira que precisarem: com base na região, com base no gênero, com base na doença e muito mais. A incapacidade de encontrar informações importantes rapidamente pode prejudicar essas organizações que lidam com grandes volumes de documentos de texto.

4. Serviços de Atendimento ao Cliente

Para onde está indo o atendimento ao cliente? Acredito que este vídeo – o Google Assistente liga para o restaurante pode fornecer a resposta. A mineração de texto e o processamento de linguagem natural são frequentemente usados ​​em serviços de atendimento ao cliente, seja por chat ou chamada de voz. O formato “ pressione um para recarregar, pressione dois para … ..” foi alterado para o formato “ diga sim para fechamento de conta ou não para cancelamento … ..” em muitos lugares para tornar o sistema mais humano. A maioria dos bancos e empresas de comércio eletrônico está usando chatbots baseados em processamento de linguagem natural que tentam imitar um oficial de atendimento ao cliente humano ao conversar com um cliente. A melhoria na experiência de atendimento ao cliente está ocorrendo, pois esses bots estão usando as informações do cliente com o qual estão interagindo, para tornar a experiência mais personalizada. Ao automatizar os serviços de atendimento ao cliente, as empresas estão oferecendo aos clientes uma experiência melhor e, ao mesmo tempo, economizando dinheiro.

5. Detecção de Fraudes por Seguradoras

Com o aumento dos casos de fraude de seguros, a análise de texto provou ser eficaz em analisar grandes coleções de arquivos de casos para entender as chances de uma reivindicação de seguro ser uma fraude. Reduz bastante a carga de trabalho dos funcionários da empresa, pois o software de reconhecimento de fraude sinalizaria automaticamente os casos em que uma alta probabilidade de fraude é determinada. Embora o software não seja infalível, ele funciona como um filtro para que a atenção humana possa ser direcionada apenas para os casos que precisam. As companhias de seguros estão se unindo a gigantes da tecnologia para aproveitar ao máximo os avanços nas tecnologias de mineração de texto e combinar seus resultados para produzir dados estruturados para evitar fraudes e processar reclamações rapidamente.

6. Publicidade personalizada

Lembra como você viu anúncios do mesmo celular no Facebook que estava vendo na Amazon? Não, isso não é uma coincidência. A publicidade digital foi revolucionada pela mineração de texto e dados da web. Dados de texto relacionados a tudo o que você digita, visualiza ou faz on-line são armazenados por gigantes da tecnologia ou vendidos a outras empresas para mostrar anúncios nos quais você tem maior probabilidade de clicar e que têm maior probabilidade de serem convertidos em um oferta. Este é um dos aplicativos mais recentes e mais usados ​​de análise e mineração de texto.

7. Inteligência de Negócios

A tomada de decisão é difícil. É ainda mais difícil quando você tem que responder aos seus acionistas por que você tomou a decisão e como você acha que a decisão impactará positivamente a empresa. A mineração de texto ajuda a coletar evidências e elaborar tabelas e gráficos para colocar as informações para apoiar sua intuição. Apenas informações e dados relevantes são extraídos para que as pessoas que lideram possam tomar as melhores decisões, passando por apenas algumas páginas de informações.

8. Enriquecimento de Conteúdo

Escrever conteúdo para blogs é uma coisa que os bots criados artificialmente que trabalham com análise de texto ainda não conseguem fazer. No entanto, ele pode coletar várias informações relacionadas ao tópico que você precisa, juntamente com as últimas notícias e artigos mais vistos sobre o assunto para ajudá-lo a fazer um palpite calculado sobre como formar seu artigo e quais subtópicos adicionar a ele. Isso faz uma diferença significativa ao escrever sobre tópicos que possuem grandes volumes de dados preexistentes na internet. Isso ajuda a tornar seu conteúdo informativo e se conectar a artigos e estudos anteriores na mesma área.

9. Filtragem de Spam

Os e-mails ainda são considerados a forma mais oficial de comunicação na maioria das organizações. Mas tem um lado sombrio que só aumentou no século XXI – o spam. De cada dez e-mails na minha caixa de correio, pelo menos nove são spam. Os spams não apenas ocupam espaço, mas também servem como ponto de entrada para vírus, golpes e muito mais. As empresas estão se esforçando para filtrar cada vez mais spam usando análises de texto inteligentes em comparação com a correspondência de palavras-chave usada anteriormente, para filtrar mais e-mails de spam e proporcionar ao usuário uma experiência mais saudável. Caso você administre um negócio que possa crescer com raspagem de texto e análise de texto, lembre-se de que dados são poder e, antes de decidir como aproveitar os dados, consulte alguém que já tenha usado dados em seu benefício ou tenha ajudado outras pessoas a fazê-lo.