Más Información Sobre Software de Análisis de Texto
¿Qué es el Software de Análisis de Texto?
El software de análisis de texto ayuda a las empresas a analizar sus datos de texto utilizando la comprensión del lenguaje natural, que es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural. Debido a la naturaleza no estructurada de los datos de texto, estas soluciones analíticas toman el texto como entrada y proporcionan algún tipo de etiquetas, etiquetas o ideas como entrada. En la era de la transformación digital, las empresas están adoptando la necesidad de comprender los datos de la empresa como nunca antes.
El software de análisis de texto, también conocido como software de minería de texto o software de análisis de texto, se ha convertido en una herramienta importante para casi todas las empresas en la última década. Un aspecto más reciente de la analítica y la inteligencia empresarial es la necesidad de comprender no solo los datos estructurados, sino también los datos no estructurados. Los datos no estructurados, como los datos de texto, pueden ser minados para obtener significado e informar las decisiones empresariales.
Las iniciativas de minería de texto pueden ayudar a las empresas a comprender mejor los conjuntos de datos textuales. Poder extraer ideas accionables de los datos numéricos alojados en sistemas ERP, software CRM o software de contabilidad es una cosa, pero poder obtener ideas de fuentes de datos no estructuradas es invaluable. Sin un software dedicado para esta tarea, las empresas deben gastar tiempo y recursos significativos en construir modelos de comprensión del lenguaje natural o investigar los datos de manera desordenada.
¿Qué Tipos de Software de Análisis de Texto Existen?
Muchos tipos de soluciones de análisis de texto comparten funcionalidades superpuestas, mientras que al mismo tiempo atienden a diferentes perfiles de usuario como analistas de datos y analistas financieros, o brindan servicios únicos.
Algunas soluciones pueden ofrecer características de autoservicio para que el empleado promedio pueda ensamblar sus gráficos y tablas a partir de grandes conjuntos de datos. Otros, sin embargo, requieren un soporte más significativo de TI o analistas de datos.
Herramientas de análisis de texto de autoservicio
Las herramientas de análisis de texto de autoservicio no requieren conocimientos de programación, por lo que los usuarios finales con conocimientos limitados o nulos de programación pueden aprovecharlas para sus necesidades de datos. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, mercadólogos y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes. Las soluciones de autoservicio a menudo proporcionan funcionalidad de arrastrar y soltar para etiquetar texto, plantillas preconstruidas para consultar datos y otras herramientas para el descubrimiento de datos. Similar a plataformas de análisis, las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles interactivos para descubrir ideas accionables.
Por ejemplo, un líder empresarial de servicio al cliente podría usar este tipo de software para analizar miles de correos electrónicos de clientes para descubrir tendencias, como el sentimiento y la elección de palabras que usaron. Este análisis puede informar cómo los agentes de servicio al cliente responden a los clientes para lograr los resultados deseados.
Herramientas tradicionales de análisis de texto
A diferencia de las opciones de autoservicio, algunas soluciones de análisis de texto están orientadas a profesionales de datos, como analistas de datos y científicos de datos. Pueden usar este software para entrenar y desplegar algoritmos, ya que les ayuda a etiquetar sus datos. Los científicos de datos pueden usar estas herramientas para ingerir datos de texto, como redes sociales, transcripciones de centros de llamadas, fuentes de noticias y reseñas, y para construir y mejorar aplicaciones, logrando objetivos como mejorar la detección de fraudes y realizar análisis de sentimientos.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Análisis de Texto?
Muchas capacidades del software de análisis de texto pueden ayudar a los usuarios a extraer ideas críticas para el negocio de los datos de texto.
Identificación de idioma: Las soluciones de análisis de texto proporcionan a los usuarios la capacidad de entender en qué idioma fue escrito el texto. Esto puede ser beneficioso al determinar de dónde proviene una publicación en redes sociales o cuando una empresa tiene oficinas en varios países.
Etiquetado de partes del discurso: Una vez identificado el idioma, el software de análisis de texto puede etiquetar cada palabra con una parte del discurso, indicando si la palabra es un sustantivo, verbo, adjetivo, etc.
Análisis sintáctico: El análisis sintáctico es muy similar al etiquetado de partes del discurso, pero en lugar de entender cada palabra, ayuda a descomponer cómo se construyó una oración y por qué.
Reconocimiento de entidades: Las soluciones de análisis de texto pueden ayudar a determinar no solo partes del discurso, sino entidades reales. Por ejemplo, la parte del discurso puede ser un sustantivo, pero el análisis de texto desglosará si ese sustantivo es una persona o un lugar.
Extracción de frases clave: Otra característica importante de la minería de texto y el análisis de texto es la extracción de frases clave, que permite a los usuarios determinar patrones y temas dentro del texto. Estas herramientas pueden extraer esos temas comunes para el usuario.
Análisis de sentimientos: Todas las características anteriores pueden ser relevantes para el análisis de sentimientos. Las herramientas de análisis de texto pueden ofrecer puntuaciones de análisis de sentimientos, determinando si el texto es positivo, negativo, feliz, triste o neutral, entre muchas otras clasificaciones. Con el sentimiento determinado, las empresas pueden decidir cómo quieren actuar o interactuar con estos datos. Por ejemplo, si una empresa de software ve que todas sus reseñas negativas mencionan una característica en particular, podría ser una buena idea examinar el estado o la viabilidad de esa característica.
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Análisis de Texto?
La razón para usar software de análisis de texto es bastante sencilla: los usuarios necesitan analizar texto, pero hay muchas razones detrás de por qué una empresa puede querer realizar minería y análisis de texto. Todo se reduce a comprender y utilizar mejor los datos de la empresa para impactar los procesos empresariales y el resultado final. Debe usarse para aumentar la eficiencia y la productividad y para optimizar procesos que podrían estar funcionando mejor.
Comprensión del sentimiento: Las empresas siempre están tratando de medir la satisfacción del cliente, y el análisis de texto es una forma fácil de hacerlo. Muchas fuentes de datos de texto diferentes pueden proporcionar sentimientos de los clientes, como redes sociales, correos electrónicos de clientes, transcripciones telefónicas, reseñas de clientes y otros. Si una empresa puede entender sus deficiencias o dónde están sobresaliendo con los clientes, pueden apoyar y gestionar mejor a esos clientes. En última instancia, esto puede llevar a un aumento de los ingresos.
Satisfacción del empleado: De manera similar a comprender mejor a los clientes, las empresas pueden mejorar el compromiso y la satisfacción de los empleados utilizando el análisis de texto. Si bien las empresas no deberían necesariamente espiar a sus empleados, pueden averiguar el sentimiento y la satisfacción de los empleados basándose en encuestas, correos electrónicos o transcripciones telefónicas. Esto puede ayudar a las empresas a asegurarse de que están promoviendo la cultura empresarial adecuada y proporcionando un lugar de trabajo saludable y feliz.
Análisis de encuestas: El análisis de texto se utiliza muy a menudo cuando las empresas realizan encuestas. Estas encuestas pueden estar destinadas a clientes o empleados, pero también pueden estar relacionadas con la investigación de mercado. Poder extraer rápidamente ideas textuales de las respuestas de las encuestas puede proporcionar una perspectiva e ideas únicas que las empresas pueden no obtener a través de preguntas de opción múltiple.
Clasificación de documentos: Un caso de uso fácil para el software de análisis de texto es la clasificación de documentos. Las empresas a menudo necesitan organizar documentos existentes; al extraer el sentimiento y los temas, puede ser mucho más fácil agrupar documentos, como facturas y contratos.
¿Quién Usa el Software de Análisis de Texto?
El usuario típico del análisis de texto es la misma persona que se encarga de usar soluciones de análisis e inteligencia empresarial: un analista de datos o un científico de datos. Estos usuarios están capacitados en el desarrollo de modelos analíticos y de aprendizaje automático utilizados para extraer ideas accionables de los datos. Los científicos de datos también tienen la tarea de derivar una narrativa empresarial a partir de los datos, y los datos de texto no son diferentes. Si el producto de análisis de texto es del tipo de autoservicio, los usuarios empresariales menos técnicos, como los equipos de operaciones, servicio al cliente y finanzas, pueden beneficiarse de la tecnología para profundizar en sus datos de texto y obtener ideas.
Analistas de datos: Dependiendo de la complejidad del software, pueden ser necesarios analistas. Pueden ayudar a configurar el etiquetado necesario de los datos de texto y los paneles para otros empleados y equipos. Pueden crear consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio.
Equipos de operaciones y cadena de suministro: La cadena de suministro de una empresa frecuentemente tiene muchos puntos de contacto y, como resultado, muchos puntos de datos. Todo, desde facturas hasta información de envío, puede ser analizado con este software. Por lo tanto, los empleados que trabajan en equipos de operaciones y cadena de suministro pueden usar el software de análisis de texto para obtener una mejor comprensión de sus departamentos y los datos de texto que se generan, como desde sistemas ERP. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución. Al ingresar datos de la cadena de suministro en este software, los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar varios procesos para ahorrar tiempo y recursos.
Equipos de finanzas: Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis de texto para obtener información y comprensión de los factores que impactan el resultado final de una organización. A través de integraciones con sistemas financieros como software de contabilidad, empleados como los directores financieros (CFO) pueden ver qué tan bien está funcionando el negocio. Por ejemplo, pueden analizar datos de texto libre en informes de gastos para descubrir tendencias en los datos. Con este conocimiento, pueden determinar los mayores gastadores y categorías de gasto y establecer un plan para reducir el gasto, si se desea.
Equipos de ventas y marketing: Los equipos de ventas también buscan mejorar las métricas financieras y pueden beneficiarse enormemente de ser más impulsados por los datos. Pueden obtener ideas sobre cuentas potenciales, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. Usar herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos. A través del análisis de datos de encuestas, los líderes empresariales pueden descubrir la forma más efectiva de vender productos.
Para los equipos de marketing, el seguimiento del rendimiento de las campañas es clave. Dado que ejecutan diferentes tipos de campañas, incluidas campañas de marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas publicitarias tradicionales, estas herramientas permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en un solo lugar. Los mercadólogos pueden aprender cómo su audiencia está respondiendo a sus mensajes utilizando el análisis de sentimientos. Además, pueden evaluar su copia publicitaria etiquetándola y clasificándola para comprender mejor qué impulsa las conversiones.
Consultores: Las empresas no siempre tienen el lujo de construir, desarrollar y optimizar sus soluciones analíticas. Algunas empresas optan por emplear consultores externos, como proveedores de consultoría de inteligencia empresarial (BI). Estos proveedores buscan entender un negocio y sus objetivos, interpretar datos y ofrecer consejos para asegurar que se cumplan los objetivos. Los consultores de BI frecuentemente tienen conocimientos específicos de la industria junto con sus antecedentes técnicos, con experiencia en salud, negocios y otros campos.
Equipos de servicio al cliente: Los equipos de servicio al cliente enfrentan un desafío. Frecuentemente están inundados con una avalancha de preocupaciones de los clientes, ya sea a través de texto, voz o correo. Aunque los agentes pueden responder a cada comentario y preocupación individualmente, es beneficioso tener una comprensión adecuada de las tendencias, incluyendo el sentimiento de los mensajes, los tipos de quejas y más. Usando software de análisis de texto, las empresas pueden equipar a sus agentes con herramientas para ayudarlos a responder a los mensajes de manera dirigida, dependiendo de factores como el sentimiento y las frases clave.
¿Cuáles son las Alternativas al Software de Análisis de Texto?
Las alternativas al software de análisis de texto pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Software de análisis de retroalimentación: El software de análisis de texto es una solución de propósito general construida para analizar cualquier dato de texto. Las empresas que buscan centrarse en el texto de retroalimentación, como el de encuestas, sitios de reseñas, redes sociales y herramientas de servicio al cliente, pueden aprovechar el software de análisis de retroalimentación para lograr este objetivo. Este software permite a las empresas consolidar y analizar su retroalimentación de clientes dentro de una sola plataforma.
Software Relacionado con el Software de Análisis de Texto
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de análisis de texto incluyen:
Software de almacén de datos: La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares, por lo que para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos pueden albergar datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite a las herramientas de BI y análisis extraer todos los datos de la empresa de un solo repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que son ingeridos por el software de análisis.
Software de preparación de datos: Una herramienta clave necesaria para un análisis de datos fácil es una herramienta de preparación de datos y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Las herramientas de preparación de datos son a menudo utilizadas por equipos de TI o analistas de datos encargados de usar herramientas de análisis de texto. Algunas plataformas de análisis de texto ofrecen características de preparación de datos, pero las empresas con una amplia gama de fuentes de datos a menudo optan por una herramienta de preparación dedicada.
Plataformas de análisis: Las plataformas de análisis pueden incluir algunas características limitadas de análisis de texto, pero son herramientas de enfoque más amplio que facilitan los siguientes cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, mezcla de datos, visualización de datos y entrega de ideas.
Software de análisis de flujo: Cuando se buscan herramientas específicamente orientadas a analizar datos en tiempo real, el software de análisis de flujo es una solución de referencia. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software puede ser útil con los datos de internet de las cosas (IoT), que las personas generalmente quieren analizar en tiempo real.
Software de análisis predictivo: El software de análisis de texto de propósito general permite a las empresas realizar varias formas de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Las empresas que se centran en observar sus datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden usar software de análisis predictivo para una solución más afinada.
Desafíos con el Software de Análisis de Texto
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Necesidad de empleados capacitados: El principal problema con el software de análisis de texto es que, a pesar de que la herramienta extrae información sobre los datos de texto, todavía requiere que un humano vaya un paso más allá y determine qué significan los datos. Sin contexto, el análisis de sentimientos, el etiquetado de frases y la extracción de temas o patrones de un texto solo pueden informar a un usuario hasta cierto punto. Un analista necesitará interpretar esos datos y descifrar las implicaciones empresariales de los mismos.
Esto se aborda mucho más fácilmente con el software de análisis de texto debido a la capacidad de visualizar los datos de manera organizada, pero aún así requiere interpretación. Algunas herramientas de análisis de texto pueden ofrecer un cierto nivel de análisis predictivo y proporcionar a los usuarios sugerencias o recomendaciones basadas en los datos, pero más a menudo que no, se necesita intervención humana.
Preparación de datos: Otra preocupación potencial es preparar los datos para ser ingeridos por la herramienta de análisis de texto. Los datos deben almacenarse adecuadamente, ya sea en una base de datos o almacén de datos, y puede requerir de TI o un administrador dedicado para asegurar que la herramienta de análisis de texto pueda consumir los datos. La belleza del software de análisis de texto es que no siempre requiere la pulcritud de los datos estructurados. Los datos no estructurados no necesitan seguir un enfoque columnar que los datos estructurados a menudo requieren.
Adopción por parte del usuario: No siempre es fácil transformar una empresa en una empresa impulsada por datos. Particularmente en empresas más establecidas que han hecho las cosas de la misma manera durante años, no es simple imponer herramientas de análisis a los empleados, especialmente si hay formas de evitarlas. Si hay otras opciones, como hojas de cálculo o herramientas existentes que los empleados pueden usar en lugar del software de análisis, probablemente optarán por esa ruta. Sin embargo, si los gerentes y líderes aseguran que las herramientas de análisis son una necesidad en el día a día de un empleado, entonces las tasas de adopción aumentarán.
¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Análisis de Texto?
Como se ha dicho a menudo, los datos son el combustible que impulsa a las empresas modernas. Aunque es un cliché, sin duda tiene verdad. Por lo tanto, las empresas de todo el mundo y de todas las industrias deberían considerar algún tipo de solución analítica, como el análisis de texto, para dar sentido a esos datos y comenzar a tomar decisiones basadas en datos. Aquí hay algunos ejemplos ilustrativos de cómo se puede usar el análisis textual en varias industrias:
Servicios financieros: Dentro de las instituciones financieras, como corredurías de seguros, bancos y cooperativas de crédito, es común que se utilicen una serie de sistemas diferentes. Estas empresas tienen datos que van desde registros de clientes, hasta transacciones, datos de mercado y más. Con la proliferación de sistemas viene más datos. Con una solución analítica robusta en su lugar, pueden obtener una mejor comprensión de los datos que se están produciendo desde los diversos sistemas en toda la empresa. Como una industria que está fuertemente regulada, los usuarios pueden beneficiarse de capacidades de acceso gobernado que pueden ser particularmente beneficiosas, ya que pueden ayudar en la auditoría de los procesos de la empresa.
Salud: Dentro del espacio de la salud, las malas prácticas de datos podrían tener consecuencias graves o incluso mortales. El software de análisis de texto puede ayudar a estas organizaciones a tener una visión general de sus datos, como registros de pacientes, reclamaciones de seguros, finanzas y más. A través de la implementación de análisis, las empresas de salud pueden reducir riesgos y costos, y hacer que su facturación y cobros sean más inteligentes.
Retail: Las organizaciones de retail, ya sean B2C, B2B, D2C u otras, dependen de los datos para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, un vendedor de impresoras, para llevar un negocio exitoso, debe realizar un seguimiento de muchas cosas, como su inventario, ventas, su equipo de ventas y devoluciones. Si todos estos datos se mantienen aislados dentro de diferentes sistemas, no hay una única fuente de verdad y los departamentos no pueden tener una conversación sobre el estado real de los datos del negocio. Con el software de análisis de texto configurado y conectado a todas las fuentes de datos relevantes, cualquier negocio de retail puede ver beneficios y tomar decisiones significativas basadas en datos.
Cómo Comprar Software de Análisis de Texto
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análisis de Texto
Si una empresa está comenzando su viaje analítico, G2.com puede ayudar en la selección del mejor software para la empresa y el caso de uso particular. Dado que la solución particular puede variar según el tamaño de la empresa y la industria, G2.com es un gran lugar para ordenar y filtrar reseñas basadas en estos criterios, junto con muchos más. La variedad, volumen y velocidad de los datos son vastos. Por lo tanto, los usuarios deben pensar en cómo la solución particular se ajusta a sus necesidades particulares y sus necesidades futuras a medida que acumulan más datos.
Para encontrar la solución adecuada, los compradores deben determinar los puntos de dolor y anotarlos. Estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye características necesarias y agradables de tener, incluyendo características de presupuesto, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir una solicitud de información (RFI), una lista de una página con algunos puntos que describen lo que se necesita de un software de análisis de texto.
Comparar Productos de Software de Análisis de Texto
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de Software de Análisis de Texto
Elegir un equipo de selección
Dado que el software de análisis de texto se trata de los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección esté impulsado por los datos también. El equipo de selección debe comparar notas, hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener ideas, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades analíticas avanzadas.
Negociación
Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que no sea negociable (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto Cuesta el Software de Análisis de Texto?
Las empresas deciden implementar software de análisis de texto para obtener algún grado de retorno de la inversión (ROI).
Retorno de la Inversión (ROI)
A medida que las empresas buscan recuperar los fondos que gastaron en el software, es fundamental entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, este software generalmente se factura por usuario, que a veces se escalona dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.
Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre antes y después de la implementación del software para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar sus ganancias del uso del software de análisis de texto.
Implementación del Software de Análisis de Texto
¿Cómo se Implementa el Software de Análisis de Texto?
La implementación varía drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría de terceros. Con vasta experiencia, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es Responsable de la Implementación del Software de Análisis de Texto?
Puede requerir muchas personas, o incluso equipos, para desplegar adecuadamente una plataforma de análisis. Esto se debe a que los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede juntar sus datos y comenzar el viaje de análisis, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos.
Tendencias del Software de Análisis de Texto
Alfabetización de datos
Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con soluciones de análisis de texto, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, software de inteligencia artificial (IA) como software de procesamiento del lenguaje natural (NLP) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más fácil y más poderosa, proporcionando resultados más precisos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa importante para las empresas que están llevando a cabo la transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda en los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a grandes conjuntos de datos recopilados de todas sus diversas fuentes.
Cambio a la nube
El movimiento de análisis de datos en las instalaciones a la nube ha estado en marcha durante varios años, con más y más empresas moviendo sus datos y conocimientos de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener ideas. El alejamiento de la infraestructura en las instalaciones ha ayudado a muchas empresas a permitir que los datos funcionen en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a internet.
Aprendizaje profundo
La principal tendencia relacionada con el software de análisis de texto es el aprendizaje profundo, pero más específicamente, el procesamiento del lenguaje natural. A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, el aprendizaje profundo y el NLP se vuelven más precisos y efectivos al realizar acciones como el análisis de texto. Esto significa que los usuarios necesitan hacer menos búsqueda a través del texto, y en su lugar, se les proporcionan las ideas. Esto es extremadamente beneficioso, porque, a pesar de las características completas que proporciona el software de análisis de texto, todavía se requiere que los analistas busquen en los datos y determinen las ideas por sí mismos. El siguiente paso, al que el NLP está contribuyendo, es que el software proporcione ideas accionables sin la necesidad de buscar en los datos de texto.
