# Migliori Software di analisi del testo - Pagina 5 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Il software di analisi del testo, chiamato anche analisi del testo o text mining software, aiuta gli utenti a ottenere informazioni sia dai dati testuali strutturati che non strutturati utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Tali informazioni includono analisi del sentimento, frasi chiave, lingua, temi e modelli, ed entità, tra gli altri. Queste soluzioni sfruttano [NLP](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) e [apprendimento automatico](https://www.g2.com/categories/machine-learning) per estrarre diverse informazioni e fornire rappresentazioni visive dei dati per una più facile interpretazione. Gli strumenti di analisi del testo possono consumare dati testuali da una varietà di fonti, inclusi email, trascrizioni telefoniche, sondaggi, recensioni dei clienti e altri documenti. Importando dati testuali da queste diverse fonti, le aziende sono meglio attrezzate per comprendere e analizzare il sentimento dei clienti o dei dipendenti, classificare intelligentemente i documenti e migliorare i contenuti scritti. Il software di analisi del testo può essere utilizzato in combinazione con altri strumenti di analisi, inclusi [analisi dei big data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) e [piattaforme di business intelligence](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms). Per qualificarsi nella categoria Analisi del Testo, un prodotto deve: - Importare dati testuali da una varietà di diverse fonti di dati - Utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni dal testo, incluse frasi chiave, lingua, sentimento e altri modelli - Fornire visualizzazioni per i dati testuali ## How Many Software di analisi del testo Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 188 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.51/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 33 - **Buyer Segments**: Mercato Medio 44% │ Impresa 37% │ Piccola Impresa 19% - **Top Trending Product**: iManage Enrichment (+0.167) *Last updated: May 19, 2026* ## How Does G2 Rank Software di analisi del testo Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 5,200+ Recensioni autentiche - 188+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Software di analisi del testo Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) - **Miglior performer:** [Canvs](https://www.g2.com/it/products/canvs-ai-canvs/reviews) - **Più facile da usare:** [Kimola](https://www.g2.com/it/products/kimola/reviews) - **Più in voga:** [Unwrap.ai](https://www.g2.com/it/products/unwrap-ai/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/it/products/rapidminer-studio/reviews) --- **Sponsored** ### Enterpret Enterpret consente ai team di supporto clienti, CX e prodotto di ampliare la loro comprensione del feedback dei clienti senza sforzo. Man mano che la base clienti cresce e i prodotti diventano più complessi, etichettare e processare manualmente il feedback diventa rapidamente ingestibile. Senza dati di feedback completi e affidabili, le decisioni sui prodotti spesso cadono vittime del bias di recency o di chi parla più forte. Enterpret risolve questa sfida come una piattaforma unificata di Customer Feedback Intelligence, consolidando il feedback da ogni canale critico—compresi Zendesk, Slack, Twitter, sondaggi NPS, recensioni sugli app store e forum della comunità— in un'unica fonte di verità. Sfruttando l'AI avanzata, Enterpret categorizza e organizza automaticamente il feedback in una gerarchia strutturata, facendo emergere approfondimenti profondi e azionabili che catturano autenticamente la Voce del Cliente. I team si affidano a questi approfondimenti per individuare tendenze, migliorare la fidelizzazione dei clienti, guidare la crescita dei ricavi, dare priorità in modo efficace e garantire l'allineamento sui problemi dei clienti più impattanti. Aziende leader incentrate sul cliente come Canva, Notion, Strava, Hinge e The Farmer's Dog utilizzano Enterpret per offrire esperienze clienti eccezionali e alimentare la loro crescita attraverso un'analisi approfondita del feedback. [Visita il sito web](https://www.g2.com/it/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1260&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1260&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1260&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1179872&secure%5Bresource_id%5D=1260&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fit%2Fcategories%2Ftext-analysis%3Fpage%3D5&secure%5Btoken%5D=526080995fff6937c580eb0a533a2cc0d9a3f6041b725d80f36526a6d90a7b01&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.enterpret.com%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3DPPC%26utm_campaign%3DG2_PPC_TextAnalysis&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Software di analisi del testo Products in 2026? ### 1. [ECO](https://www.g2.com/it/products/eco/reviews) Andiamo oltre l'NLP per fornire soluzioni AI a società e utenti in tutto il mondo. I nostri clienti ottengono informazioni utili dai dati e integrano capacità di linguaggio, anonimizzazione, estrazione di dati chiave e sintesi nei loro processi. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind ECO?** - **Venditore:** [PANGEANIC BI EUROPA](https://www.g2.com/it/sellers/pangeanic-bi-europa) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 2. [Eigen](https://www.g2.com/it/products/eigen/reviews) Usa Eigen per estrarre i tuoi dati da documenti diversi in modo rapido e accurato. Equipaggiati con le risposte di cui hai bisogno per affrontare le tue sfide aziendali più critiche. Affrontiamo un ampio insieme di sfide nei settori dei servizi finanziari, legali, assicurativi e altri settori di servizi professionali. I nostri clienti prendono decisioni migliori sbloccando il valore dei loro dati qualitativi. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Eigen?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Eigen?** - **Venditore:** [Eigen Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/eigen-technologies) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/eigen-technologies/ (4 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 40% Mid-Market, 40% Piccola impresa #### What Are Eigen's Pros and Cons? **Pros:** - Data Management (2 reviews) - Helpful (2 reviews) - Analytics (1 reviews) - Categorization (1 reviews) - Ease of Learning (1 reviews) **Cons:** - Expensive (2 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) - Documentation Issues (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) ### 3. [Finch for Text](https://www.g2.com/it/products/finch-for-text/reviews) Finch for Text® è un potente software di elaborazione del linguaggio naturale che rende leggibile dalle macchine il testo generato dall'uomo. Funziona su diversi tipi di testo non strutturato, in più lingue, e offre agli utenti la possibilità di ottenere informazioni in tempo reale dai loro asset informativi. Funziona su volumi di testo a livello aziendale, sia in streaming che statici, ed è facilmente integrabile e personalizzabile per domini specifici. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Finch for Text?** - **Venditore:** [Finch Computing](https://www.g2.com/it/sellers/finch-computing) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Reston, US - **Twitter:** @FinchComputing (223 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/finch-computing (41 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 4. [Greenlight Coverage](https://www.g2.com/it/products/greenlight-coverage/reviews) Greenlight Coverage è una piattaforma di analisi dei copioni basata sull'intelligenza artificiale, progettata specificamente per sceneggiatori, produttori e narratori che lavorano su progetti cinematografici e televisivi. Che tu stia perfezionando una bozza finale o iniziando da zero, Greenlight Coverage ti offre le intuizioni professionali della copertura tradizionale dei copioni in minuti, non giorni. Carica il tuo copione e ricevi un feedback istantaneo sulla struttura della storia, i personaggi, i dialoghi, il ritmo e altro ancora. Il revisore a contesto completo di Greenlight Coverage legge la tua sceneggiatura nella sua interezza, consentendo un'analisi sfumata e suggerimenti che riflettono la tua intenzione creativa. Puoi rivedere, ricaricare e persino fare domande di follow-up per esplorare il feedback in modo più approfondito. Con strumenti integrati per la correzione di bozze, il tracciamento delle riscritture e persino la previsione del budget e delle finanze, Greenlight Coverage ti aiuta a scrivere in modo più intelligente e a pianificare meglio. Il tutto mantenendo il tuo copione 100% confidenziale e sicuro. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Greenlight Coverage?** - **Estensione personalizzata:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Greenlight Coverage?** - **Venditore:** [Greenlight Coverage](https://www.g2.com/it/sellers/greenlight-coverage) - **Sede centrale:** 151 Charles St W, Kitchener, ON N2G 1H6, Canada - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/greenlight-coverage/ **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are Greenlight Coverage's Pros and Cons? **Pros:** - AI Technology (1 reviews) - Insights Analysis (1 reviews) ### 5. [IdeaFlow](https://www.g2.com/it/products/gamalon-ideaflow/reviews) Il Concierge AI di Gamalon è il sistema di implementazione più rapido di qualsiasi tecnologia di chat o messaggistica e migliora continuamente man mano che il tuo team comunica con i clienti. Gamalon ti aiuta a comprendere i tuoi clienti ovunque stiano pubblicando, rispondendo a sondaggi o chattando, in modo che tu possa intraprendere azioni significative per loro e per la tua azienda. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate IdeaFlow?** - **Estensione personalizzata:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind IdeaFlow?** - **Venditore:** [Gamalon](https://www.g2.com/it/sellers/gamalon) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Boston, US - **Twitter:** @gamalon_inc (464 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3571218 (6 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 6. [Information Discovery](https://www.g2.com/it/products/information-discovery/reviews) Information Discovery è una piattaforma leader nell'analisi del testo e nell'apprendimento automatico che ti consente di ottenere approfondimenti nei tuoi dati strutturati e non strutturati ed esplorare informazioni importanti nel modo più flessibile. Information Discovery raccoglie e analizza tutti i tipi di documenti, come brevetti, letteratura di ricerca, database, siti web e altri archivi aziendali. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Information Discovery?** - **Estensione personalizzata:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Information Discovery?** - **Venditore:** [Averbis](https://www.g2.com/it/sellers/averbis) - **Anno di Fondazione:** 2007 - **Sede centrale:** Freiburg, DE - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/averbis (23 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 7. [Intellexer Categorizer](https://www.g2.com/it/products/intellexer-categorizer/reviews) Intellexer Categorizer è uno strumento semantico che classifica automaticamente i documenti in base al contenuto e li organizza all'interno di categorie che meglio si adattano alla struttura della tua azienda e ai processi. Ad esempio, le categorie possono essere Risorse Umane, Ricerca e Sviluppo, Finanza, Feedback dei Clienti, Newsletter, ecc. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Intellexer Categorizer?** - **Estensione personalizzata:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Intellexer Categorizer?** - **Venditore:** [EffectiveSoft](https://www.g2.com/it/sellers/effectivesoft) - **Anno di Fondazione:** 2003 - **Sede centrale:** San Diego, US - **Twitter:** @EffectiveSoft (987 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/effectivesoft (367 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise #### What Are Intellexer Categorizer's Pros and Cons? **Pros:** - AI Technology (1 reviews) - Categorization (1 reviews) - Customization (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Easy Setup (1 reviews) **Cons:** - Complex Setup (1 reviews) - Difficulty in Adjustments (1 reviews) - Insufficient Documentation (1 reviews) ### 8. [Intellexer Named Entity Recognizer](https://www.g2.com/it/products/intellexer-named-entity-recognizer/reviews) Il riconoscitore di entità nominate Intellexer identifica con successo non solo nomi personali, nomi di organizzazioni e località geografiche, ma estrae anche entità come posizioni/occupazioni, nazionalità, date, età, durate e nomi di eventi. I risultati del riconoscitore di entità nominate Intellexer possono essere di grande valore per le industrie di utenti finali di informazioni di ogni tipo, specialmente banche, società finanziarie, editori e governi. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Intellexer Named Entity Recognizer?** - **Estensione personalizzata:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Intellexer Named Entity Recognizer?** - **Venditore:** [EffectiveSoft](https://www.g2.com/it/sellers/effectivesoft) - **Anno di Fondazione:** 2003 - **Sede centrale:** San Diego, US - **Twitter:** @EffectiveSoft (987 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/effectivesoft (367 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise #### What Are Intellexer Named Entity Recognizer's Pros and Cons? **Pros:** - NLP Capabilities (1 reviews) **Cons:** - Limited Customization (1 reviews) ### 9. [Kensho NERD](https://www.g2.com/it/products/kensho-nerd/reviews) Kensho NERD è un sistema avanzato di apprendimento automatico progettato per estrarre e collegare entità—come aziende, persone, organizzazioni, eventi e luoghi—da testo non strutturato. Collegando queste entità a database completi come S&P Capital IQ e Wikimedia, NERD trasforma il testo grezzo in informazioni strutturate e azionabili, migliorando le capacità di ricerca e i processi decisionali. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Riconoscimento e Disambiguazione delle Entità: Identifica accuratamente le entità all'interno del testo e risolve le ambiguità, inclusi abbreviazioni, acronimi, alias e nomi storici. - Integrazione con Database: Collega le entità riconosciute ai database S&P Capital IQ e Wikimedia, fornendo un contesto arricchito e approfondimenti più profondi. - Elaborazione Consapevole del Contesto: Utilizza il testo circostante per migliorare la disambiguazione delle entità, aumentando l'accuratezza nei documenti complessi. - Accessibilità API: Offre un'API REST per un'integrazione senza soluzione di continuità in vari flussi di lavoro, supportando sia l'elaborazione in tempo reale che quella batch. - Scalabilità: Capace di elaborare milioni di pagine al giorno, adatto per operazioni su scala aziendale. Valore Primario e Problema Risolto: NERD affronta la sfida di derivare intuizioni significative da grandi quantità di dati di testo non strutturati. Automatizzando l'identificazione e il collegamento delle entità, semplifica i flussi di lavoro manuali, migliora la scoperta dei dati e consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate basate su informazioni complete e strutturate. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Kensho NERD?** - **Venditore:** [Kensho Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/kensho-technologies) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Cambridge, Massachusetts, United States - **Twitter:** @kensho (7,249 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/kensho-technologies (161 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 10. [Labelf](https://www.g2.com/it/products/labelf/reviews) Labelf è uno strumento di classificazione del testo AI senza codice che ti permette di addestrare i modelli AI più recenti e avanzati in un pomeriggio basandoti sui tuoi dati. Il caso d'uso più popolare è interpretare, analizzare e automatizzare i flussi di lavoro del supporto clienti basati su chiamate, email o chat. Questo ti dà un vantaggio per capire cosa guida un'esperienza negativa del cliente. I modelli AI funzionano in oltre 100 lingue e puoi utilizzare lo stesso modello per più lingue contemporaneamente. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Labelf?** - **Estensione personalizzata:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Labelf?** - **Venditore:** [Labelf](https://www.g2.com/it/sellers/labelf) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Stockholm, SE - **Twitter:** @LabelfAI (237 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://se.linkedin.com/company/labelf (5 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 11. [Luminosos Daylight](https://www.g2.com/it/products/luminosos-daylight/reviews) Luminoso Analytics applica l'intelligenza artificiale (AI) e la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per analizzare accuratamente i dati testuali per qualsiasi settore senza tempi di configurazione o formazione prolungati. Luminoso Analytics consente ai clienti di caricare, elaborare, analizzare e visualizzare facilmente lotti o flussi di dati non strutturati. Compass può analizzare qualsiasi tipo di dati testuali, comprese le risposte aperte ai sondaggi, le trascrizioni delle chiamate, le trascrizioni dei chatbot o delle chat dal vivo, le recensioni dei prodotti, gli articoli, le email e le risposte aperte dell'NPS. I dati possono essere elaborati nativamente in 13 lingue, tra cui cinese, coreano, giapponese e arabo. Le aziende utilizzano Luminoso Analytics per far emergere argomenti e concetti chiave nei dati, scoprire e monitorare le tendenze nel tempo, approfondire le emozioni sfumate e le loro cause profonde, e identificare le differenze chiave nei metadati. Ci sono molti modi in cui i clienti utilizzano le intuizioni che Analytics scopre, tra cui il monitoraggio del marchio, l'analisi del churn e della retention, il rilevamento e il monitoraggio dei problemi, e l'identificazione dei driver principali dei punteggi NPS, per citarne alcuni. Il prodotto è flessibile e può essere implementato in Cloud standard o privato o in soluzione On-premise, o integrato in una piattaforma end-to-end tramite l'API. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Luminosos Daylight?** - **Venditore:** [Luminoso](https://www.g2.com/it/sellers/luminoso) - **Anno di Fondazione:** 2010 - **Sede centrale:** Boston, US - **Twitter:** @LuminosoInsight (1,610 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/luminosotech/ (24 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 12. [mAdvisor](https://www.g2.com/it/products/madvisor/reviews) mAdvisor è una piattaforma di intelligenza artificiale e calcolo cognitivo, che aiuta le imprese a tradurre i dati in intuizioni significative e impara man mano che procede. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate mAdvisor?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Estensione personalizzata:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind mAdvisor?** - **Venditore:** [Marlabs](https://www.g2.com/it/sellers/marlabs) - **Anno di Fondazione:** 1996 - **Sede centrale:** New York, New York, United States - **Twitter:** @Marlabs (1,138 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/marlabs/ (2,342 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 13. [NetMiner](https://www.g2.com/it/products/netminer/reviews) NetMiner 5 è una piattaforma di analisi avanzata sviluppata da CYRAM Inc. che combina la teoria dei grafi, l'apprendimento automatico e l'IA per analizzare, visualizzare e interpretare dati di rete e testuali. Progettato per ricercatori, analisti e decisori in ambito accademico, governativo e industriale, NetMiner aiuta gli utenti a scoprire modelli relazionali e testuali complessi senza richiedere alcuna competenza di programmazione. Al suo centro, NetMiner è costruito attorno all'analisi delle reti sociali (SNA), consentendo l'esplorazione strutturale delle relazioni tra persone, organizzazioni, documenti e concetti. Supporta reti a uno, due e multipli modi e fornisce una vasta gamma di metriche SNA da base ad avanzate per valutare la centralità individuale, le dinamiche di gruppo e la struttura dell'intera rete. NetMiner va oltre la tradizionale SNA integrando l'apprendimento automatico (ML) e le reti neurali grafiche (GNN). Gli utenti possono facilmente applicare tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato come classificazione, regressione e clustering, nonché modelli GNN come GCN, GraphSAGE e GAT, per la modellazione predittiva. In termini di analisi testuale, NetMiner offre potenti capacità per estrarre parole chiave, costruire reti di co-occorrenza, generare nuvole di parole e eseguire modellazione tematica utilizzando LDA. Questo permette agli utenti di andare oltre l'analisi basata sulla frequenza ed esplorare la struttura del significato latente in grandi corpora testuali. NetMiner include un potente motore di visualizzazione interattiva 2D che rende l'esplorazione della struttura della rete intuitiva. I nodi e i collegamenti possono essere stilizzati per centralità, frequenza o categorie, e gli utenti possono zoomare, filtrare e trascinare per esplorare attori e modelli chiave. Queste visualizzazioni sono direttamente collegate ai dati per un'interpretazione accurata. Anche con grandi set di dati, l'analisi visiva dinamica è possibile senza scrivere codice. L'Assistente AI integrato, alimentato da LLM come GPT e Gemini, aiuta a interpretare i risultati e suggerisce i prossimi passi, rendendolo accessibile anche agli utenti che sono nuovi all'analisi di rete o testuale. NetMiner è ampiamente utilizzato in vari campi tra cui: - Ricerca accademica: sociologia, comunicazione, scienze politiche, digital humanities, educazione - Analisi delle politiche e pianificazione del settore pubblico: mappatura degli stakeholder, valutazione delle reti politiche, rilevamento della struttura comunitaria - Analisi aziendale: audit della comunicazione interna, monitoraggio della conformità, segmentazione dei clienti, analisi degli influencer - Analisi dei media e dei social media: rilevamento dei leader di opinione, diffusione delle informazioni, analisi del discorso - Cybersecurity e rilevamento delle anomalie: analisi delle reti email, identificazione di modelli di comportamento anomali NetMiner supporta l'importazione e l'esportazione di vari formati di file (CSV, Excel) e si integra con strumenti esterni tramite API e scripting. Le licenze sono disponibili per studenti, istituzioni educative (scuole) e organizzazioni/aziende. Più di un semplice strumento di visualizzazione delle reti, NetMiner è un ambiente di analisi completo costruito sulla base del pensiero di rete. Aiuta gli utenti a passare dai dati all'intuizione all'azione—più velocemente, in modo più intelligente e con maggiore chiarezza. Per saperne di più o richiedere una demo, visita www.netminer.com **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate NetMiner?** - **Composizionalità:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind NetMiner?** - **Venditore:** [NetMiner](https://www.g2.com/it/sellers/netminer) - **Anno di Fondazione:** 2000 - **Sede centrale:** Gyeonggi-do, South Korea - **Twitter:** @netminer (230 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/netminer (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 14. [NetOwl TextMiner](https://www.g2.com/it/products/netowl-textminer/reviews) NetOwl TextMiner è una potente soluzione di text mining che consente agli utenti di trovare, organizzare, analizzare e estrarre un grande volume di informazioni non strutturate. TextMiner integra strumenti di analisi dei dati all'avanguardia all'interno di un'architettura robusta e scalabile. L'utente ottiene un accesso rapido a tutte e solo le informazioni di alto valore tramite un'interfaccia Web innovativa e facile da usare che promuove la rapida navigazione di grandi quantità di dati testuali. È ideale per supportare l'analisi "what if", la scoperta, l'indagine a risposta rapida e la ricerca dettagliata. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate NetOwl TextMiner?** - **Estensione personalizzata:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind NetOwl TextMiner?** - **Venditore:** [NetOwl](https://www.g2.com/it/sellers/netowl) - **Anno di Fondazione:** 1996 - **Sede centrale:** Falls Church, US - **Twitter:** @NetOwlAnalytics (101 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/netowl (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 15. [NewSci AI-Readines Services](https://www.g2.com/it/products/newsci-ai-readines-services/reviews) Tutti i discorsi sull'analisi dei dati qualitativi sono inutili se non si riesce a comprendere la lingua così come viene parlata. Questo è ciò di cui si occupa l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). NewSci NLP porta questo potere alle organizzazioni che cercano di estrarre informazioni dai loro dati non strutturati. Proprio come sai cosa sta dicendo una persona quando senti, "Ho fame, voglio una mela" rispetto a "Voglio davvero un Apple™ invece di un PC", così ora può fare un computer. NewSci NLP consente a un computer di comprendere le persone, i luoghi e le cose importanti per la tua organizzazione. Questo, a sua volta, permette ai tuoi dati non strutturati di essere analizzati proprio come i tuoi dati strutturati. Con NewSci NLP la tua organizzazione godrà dell'analisi qualitativa (il Perché dietro i numeri) accanto alle tue analisi quantitative. Utilizza modelli personalizzati per la tua organizzazione; il dominio in cui operi; la qualità delle tue registrazioni; e persino i dialetti locali e regionali per fornire il massimo livello di precisione nella trascrizione. Cattura il dominio e le caratteristiche uniche della tua organizzazione per consentire un'analisi profonda della Comprensione del Linguaggio Naturale e della Generazione del Linguaggio Naturale. La tua Ontologia NewSci sarà la tua Stele di Rosetta per sbloccare il valore nascosto nei tuoi dati non strutturati. Il NewSci Insight Reservoir™ porta governance e intuizione al data lake. Godi di tutti i benefici di un data lake all'avanguardia, inclusi l'accesso a centinaia di connettori di dati per l'ingestione delle informazioni; strumenti di trasformazione per l'assicurazione della qualità e il miglioramento dei dati; e la catalogazione dei tuoi dati fino al livello del campo, mentre allo stesso tempo hai capacità di governance dei dati senza pari: A differenza di un data lake passivo, il NewSci Insight Reservoir™ è una potente piattaforma di calcolo cognitivo dove puoi eseguire apprendimento automatico; apprendimento profondo; e elaborazione del linguaggio naturale su tutti i tuoi dati strutturati e non strutturati. NewSci NLP si connette direttamente al tuo NewSci Insight Reservoir™ per estrarre significato dal tuo testo e renderlo disponibile per l'analisi. Gli algoritmi di Apprendimento Automatico e Apprendimento Profondo possono essere creati e perfezionati man mano che i dati entrano nel Insight Reservoir™, aumentando il valore in tempo reale. E tutti gli approfondimenti possono essere facilmente resi disponibili per strumenti di visualizzazione inclusi Tableau®, Qlik® e MS Power-BI®. Salta fuori dal data lake e porta la tua organizzazione nel NewSci Insight Reservoir™. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **Who Is the Company Behind NewSci AI-Readines Services?** - **Venditore:** [NewSci](https://www.g2.com/it/sellers/newsci) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Tampa, US - **Twitter:** @New_Sci (68 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/newsci-llc (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Piccola impresa ### 16. [Nia DocAI](https://www.g2.com/it/products/nia-docai/reviews) Con le sue avanzate capacità di intelligenza artificiale che utilizzano un insieme di varie tecniche basate su Machine Learning e Deep Learning, pipeline flessibili di gestione e analisi dei dati, Nia DocAI struttura i complessi dati multi-documento del mondo, rendendoli pronti per il consumo per sbloccare il valore latente del business. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Nia DocAI?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Estensione personalizzata:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Nia DocAI?** - **Venditore:** [Nia DocAI](https://www.g2.com/it/sellers/nia-docai) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Bangalore, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/edgeverve (2,502 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 17. [PolyAnalyst for Text](https://www.g2.com/it/products/polyanalyst-for-text/reviews) PolyAnalyst e PolyAnalyst for Text è il sistema leader per estrarre conoscenze utili nascoste in cumuli di testo libero e dati strutturati. Qualunque sia la tua fonte di dati, sfida o livello di competenza, PolyAnalyst è lo strumento di scelta per trasformare i dati in preziose intuizioni aziendali. - Accedi a quasi qualsiasi fonte di dati e unisci dati da fonti diverse - Metti in ordine i dati disordinati con potenti operazioni di pulizia dei dati, come l'imputazione dei valori mancanti e la correzione degli errori di ortografia - Scegli tra un'ampia selezione di algoritmi statistici e di apprendimento automatico, completi di diversi strumenti all'avanguardia per l'elaborazione del linguaggio naturale - Crea report sorprendenti che riassumono e comunicano le tue intuizioni **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind PolyAnalyst for Text?** - **Venditore:** [Megaputer Intelligence](https://www.g2.com/it/sellers/megaputer-intelligence) - **Anno di Fondazione:** 1997 - **Sede centrale:** Bloomington, US - **Twitter:** @Megaputer (114 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/megaputer-intelligence (51 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 18. [Provalis Research MSVP](https://www.g2.com/it/products/provalis-research-msvp/reviews) MVSP è un programma di analisi multivariata economico ma potente per PC compatibili che esegue una varietà di analisi di ordinamento e cluster. Fornisce un mezzo semplice per analizzare i tuoi dati in campi che vanno dall'ecologia e geologia alla sociologia e ricerca di mercato. MVSP è utilizzato in centinaia di siti in oltre 50 paesi. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Provalis Research MSVP?** - **Estensione personalizzata:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Composizionalità:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Parametrizzazione Pre-Costruita:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Provalis Research MSVP?** - **Venditore:** [Provalis Research](https://www.g2.com/it/sellers/provalis-research-c6b9ceed-0714-4127-8c5d-71a2b9f7ecd4) - **Anno di Fondazione:** 1989 - **Sede centrale:** Montreal, CA - **Twitter:** @ProvalisRes (886 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/provalis-research (3 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are Provalis Research MSVP's Pros and Cons? **Pros:** - Insights Analysis (1 reviews) - Modeling (1 reviews) - NLP Capabilities (1 reviews) - Sentiment Analysis (1 reviews) **Cons:** - Insufficient Training (1 reviews) - Navigation Difficulty (1 reviews) ### 19. [Pryon](https://www.g2.com/it/products/pryon/reviews) Pryon è una piattaforma AI pronta per le imprese che fornisce risposte precise e affidabili dai contenuti fidati della tua organizzazione e ad essi attribuite. Progettata fin dall'inizio per fornire risposte basate sulle tue verità e politiche, la piattaforma Pryon è priva di "allucinazioni" e offre un'accuratezza superiore al 90% fin da subito, secondo uno studio indipendente di EY. Senza bisogno di codice aggiuntivo, Pryon offre valore ai nostri clienti in pochi giorni. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Pryon?** - **Venditore:** [Pryon](https://www.g2.com/it/sellers/pryon) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Raleigh, North Carolina, United States - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pryon/ (135 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### What Are Pryon's Pros and Cons? **Pros:** - Accuracy (1 reviews) ### 20. [Quilt](https://www.g2.com/it/products/quilt-ai/reviews) La piattaforma Quilt.AI indicizza e raggruppa milioni di conversazioni ed espressioni umane attraverso fonti pubbliche sociali, notizie, blog, fonti istituzionali e tracce dei motori di ricerca. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Quilt?** - **Venditore:** [Quilt.AI](https://www.g2.com/it/sellers/quilt-ai) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Singapore, SG - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/quiltdotai/ (80 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 21. [RavenPack](https://www.g2.com/it/products/ravenpack/reviews) RavenPack è il principale fornitore di analisi dei big data per i servizi finanziari. I professionisti finanziari si affidano a RavenPack per la sua velocità e precisione nell'analizzare grandi quantità di contenuti non strutturati. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind RavenPack?** - **Venditore:** [RavenPack](https://www.g2.com/it/sellers/ravenpack) - **Anno di Fondazione:** 2003 - **Sede centrale:** Marbella, ES - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/RavenPack (230 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 22. [Receptiviti](https://www.g2.com/it/products/receptiviti/reviews) Receptiviti fornisce l'unica piattaforma scientificamente validata che trasforma praticamente qualsiasi dato linguistico in intuizioni psicologiche attuabili, offrendo una misurazione senza pari della personalità, dei motori del comportamento e degli stili di pensiero. Tutto ciò che facciamo si basa su decenni di ricerca accademica e la nostra scienza di base, LIWC, è il metodo di analisi del linguaggio più ampiamente validato al mondo. La nostra piattaforma consente intuizioni trasformative e indicatori predittivi senza la necessità di dati di addestramento, rendendola adattabile a molti casi d'uso. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Receptiviti?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Receptiviti?** - **Venditore:** [Receptiviti](https://www.g2.com/it/sellers/receptiviti) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Toronto, CA - **Twitter:** @Receptiviti (497 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/receptiviti (14 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are Receptiviti's Pros and Cons? **Pros:** - Customer Support (1 reviews) - Insights Analysis (1 reviews) ### 23. [StratosIQ](https://www.g2.com/it/products/stratosiq/reviews) StratosIQ https://stratosiq.ai/ è il tuo assistente AI definitivo per lo sviluppo di prodotti, progettato per trasformare il modo in cui le aziende affrontano oggi la ricerca di mercato e di prodotto, con una roadmap per assistere in ogni fase del ciclo di vita del prodotto domani. Che tu sia un product manager, un imprenditore o uno sviluppatore, StratosIQ ti consente di strategizzare in modo più intelligente, innovare più velocemente e prendere decisioni basate sui dati con fiducia. Con un'interfaccia semplice ma potente, StratosIQ sfrutta tecnologie AI all'avanguardia come il machine learning (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'AI generativa insieme a modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) personalizzati per domini specifici per fornire approfondimenti accurati in tempo reale. Al momento, il suo focus principale è sulla ricerca di mercato e di prodotto, ma presto si estenderà allo sviluppo di funzionalità, alla generazione di requisiti, ai piani di test e alle specifiche dettagliate del prodotto, offrendo un'esperienza guidata dall'AI senza soluzione di continuità dall'idea all'esecuzione. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate StratosIQ?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind StratosIQ?** - **Venditore:** [StratosIQ](https://www.g2.com/it/sellers/stratosiq) - **Sede centrale:** San Marcos, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/stratosiq (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Enterprise, 25% Mid-Market #### What Are StratosIQ's Pros and Cons? **Pros:** - Efficiency (3 reviews) - Helpful (3 reviews) - Speed (3 reviews) - Accuracy (2 reviews) - Ease of Use (2 reviews) **Cons:** - Update Issues (1 reviews) ### 24. [SummarizeBot API](https://www.g2.com/it/products/summarizebot-api/reviews) Tecnologie di analisi dei dati AI per le imprese **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind SummarizeBot API?** - **Venditore:** [SummarizeBot](https://www.g2.com/it/sellers/summarizebot) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Riga, LV - **Twitter:** @SummarizeBot (313 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/summarizebot (5 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 25. [Symanto](https://www.g2.com/it/products/symanto/reviews) Symanto trasforma i dati testuali provenienti da fonti online in approfondimenti significativi su audience, concorrenti, valutazione aziendale, valore del marchio, salute mentale e molto altro. Ti aiutiamo a comprendere davvero le motivazioni, gli atteggiamenti e le emozioni umane e ad applicare questa preziosa conoscenza al tuo business quotidiano attraverso il nostro ampio portafoglio di prodotti. Mettiti in contatto con noi ora e trova la tua soluzione perfetta! **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Symanto?** - **Venditore:** [Symanto](https://www.g2.com/it/sellers/symanto) - **Anno di Fondazione:** 2010 - **Sede centrale:** Nuremberg, DE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1220760 (61 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ## What Is Software di analisi del testo? [Strumenti e software di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Software di analisi del testo? - [Software di Gestione del Feedback Aziendale](https://www.g2.com/it/categories/enterprise-feedback-management) - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms) - [Software di analisi dei feedback](https://www.g2.com/it/categories/feedback-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Software di analisi del testo? ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Analisi del Testo ### Che cos'è il software di analisi del testo? Il software di analisi del testo aiuta le aziende ad analizzare i loro dati testuali utilizzando la comprensione del linguaggio naturale, che è un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale. A causa della natura non strutturata dei dati testuali, queste soluzioni analitiche prendono il testo come input e forniscono una qualche forma di etichette, tag o approfondimenti come input. Nell'era della trasformazione digitale, le aziende stanno abbracciando la necessità di comprendere i dati aziendali come mai prima d'ora. Il software di analisi del testo, noto anche come software di text mining o software di analisi del testo, è diventato uno strumento importante per quasi tutte le aziende nell'ultimo decennio. Un aspetto più recente dell'analisi e dell'intelligenza aziendale è la necessità di comprendere non solo i dati strutturati, ma anche quelli non strutturati. I dati non strutturati, come i dati testuali, possono essere estratti per ottenere significato e informare le decisioni aziendali. Le iniziative di text mining possono aiutare le aziende a comprendere meglio i set di dati testuali. Essere in grado di estrarre approfondimenti azionabili dai dati numerici contenuti nei sistemi [ERP](https://www.g2.com/categories/erp), [software CRM](https://www.g2.com/categories/crm) o [software di contabilità](https://www.g2.com/categories/accounting) è una cosa, ma essere in grado di ottenere approfondimenti da fonti di dati non strutturati è inestimabile. Senza un software dedicato a questo compito, le aziende devono spendere tempo e risorse significative per costruire modelli di comprensione del linguaggio naturale o indagare in modo approssimativo i dati. #### Quali tipi di software di analisi del testo esistono? Molti tipi di soluzioni di analisi del testo condividono funzionalità sovrapposte, mentre contemporaneamente si rivolgono a diversi profili di utenti come analisti di dati e analisti finanziari, o forniscono servizi unici. Alcune soluzioni possono offrire funzionalità self-service in modo che il dipendente medio possa assemblare i propri grafici e diagrammi da grandi set di dati. Altre, tuttavia, richiedono un supporto più significativo da parte dell'IT o degli analisti di dati. **Strumenti di analisi del testo self-service** Gli strumenti di analisi del testo self-service non richiedono conoscenze di programmazione, quindi gli utenti finali con conoscenze limitate o nulle di programmazione possono trarne vantaggio per le loro esigenze di dati. Questo consente agli utenti aziendali come rappresentanti di vendita, manager delle risorse umane, marketer e altri membri del team non dedicati ai dati di prendere decisioni basate su dati aziendali rilevanti. Le soluzioni self-service spesso forniscono funzionalità di trascinamento per il tagging del testo, modelli predefiniti per interrogare i dati e altri strumenti per la scoperta dei dati. Simile alle [piattaforme di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), le organizzazioni utilizzano questi strumenti per costruire dashboard interattivi per scoprire approfondimenti azionabili. Ad esempio, un leader aziendale del servizio clienti potrebbe utilizzare questo tipo di software per analizzare migliaia di email dei clienti per scoprire tendenze, come il sentimento e la scelta delle parole utilizzate. Questa analisi può informare su come gli agenti del servizio clienti rispondono ai clienti per raggiungere gli obiettivi desiderati. **Strumenti tradizionali di analisi del testo** A differenza delle opzioni self-service, alcune soluzioni di analisi del testo sono orientate verso i professionisti dei dati, come analisti di dati e data scientist. Possono utilizzare questo software per addestrare e distribuire algoritmi, poiché li assiste nel tagging dei loro dati. I data scientist possono utilizzare questi strumenti per ingerire dati testuali, come social media, trascrizioni di call center, fonti di notizie e recensioni, e per costruire e migliorare applicazioni, raggiungendo obiettivi come migliorare il rilevamento delle frodi e condurre analisi del sentimento. ### Quali sono le caratteristiche comuni del software di analisi del testo? Molte capacità del software di analisi del testo possono aiutare gli utenti a estrarre approfondimenti critici per il business dai dati testuali. **Identificazione della lingua:** Le soluzioni di analisi del testo forniscono agli utenti la capacità di comprendere in quale lingua è stato scritto il testo. Questo può essere utile per determinare da dove proviene un post sui social media o quando un'azienda ha uffici in più paesi. **Tagging delle parti del discorso:** Una volta identificata la lingua, il software di analisi del testo può etichettare ogni parola con una parte del discorso, indicando se la parola è un sostantivo, un verbo, un aggettivo, e così via. **Parsing della sintassi:** Il parsing della sintassi è molto simile al tagging delle parti del discorso, ma invece di comprendere ogni parola, aiuta a scomporre come è stata costruita una frase e perché. **Riconoscimento delle entità:** Le soluzioni di analisi del testo possono aiutare a determinare non solo le parti del discorso ma anche le entità effettive. Ad esempio, la parte del discorso può essere un sostantivo, ma l'analisi del testo scomporrà se quel sostantivo è una persona o un luogo. **Estrazione di frasi chiave:** Un'altra caratteristica importante del text mining e dell'analisi del testo è l'estrazione di frasi chiave, che consente agli utenti di determinare modelli e temi all'interno del testo. Questi strumenti possono estrarre quei temi comuni per l'utente. **Analisi del sentimento:** Tutte le caratteristiche sopra menzionate possono essere rilevanti per l'analisi del sentimento. Gli strumenti di analisi del testo possono offrire punteggi di analisi del sentimento, determinando se il testo è positivo, negativo, felice, triste o neutrale, tra molte altre classificazioni. Con il sentimento determinato, le aziende possono decidere come vogliono agire o interagire con questi dati. Ad esempio, se un'azienda di software vede che tutte le loro recensioni negative menzionano una particolare caratteristica, potrebbe essere una buona idea esaminare lo stato o la fattibilità di quella caratteristica. ### Quali sono i vantaggi del software di analisi del testo? Il motivo per utilizzare il software di analisi del testo è piuttosto semplice: gli utenti devono analizzare il testo, ma ci sono molte ragioni per cui un'azienda potrebbe voler eseguire il text mining e l'analisi. Tutto si riduce a comprendere e utilizzare meglio i dati aziendali per influenzare i processi aziendali e il risultato finale. Dovrebbe essere utilizzato per aumentare l'efficienza e la produttività e per ottimizzare i processi che potrebbero funzionare meglio. **Comprensione del sentimento:** Le aziende cercano sempre di valutare la soddisfazione dei clienti, e l'analisi del testo è un modo semplice per farlo. Molte diverse fonti di dati testuali possono fornire sentimenti dei clienti, come i social media, le email dei clienti, le trascrizioni telefoniche, le recensioni dei clienti e altre. Se un'azienda può comprendere le proprie carenze o dove sta eccellendo con i clienti, può supportare e gestire meglio quei clienti. Alla fine, questo può portare a un aumento delle entrate. **Soddisfazione dei dipendenti:** Analogamente a comprendere meglio i clienti, le aziende possono migliorare il coinvolgimento e la soddisfazione dei dipendenti utilizzando l'analisi del testo. Sebbene le aziende non debbano necessariamente spiare i loro dipendenti, possono capire il sentimento e la soddisfazione dei dipendenti basandosi su sondaggi, email o trascrizioni telefoniche. Questo può aiutare le aziende a garantire che stiano promuovendo la giusta cultura aziendale e fornendo un ambiente di lavoro sano e felice. **Analisi dei sondaggi:** L'analisi del testo è molto spesso utilizzata quando le aziende conducono sondaggi. Questi sondaggi possono essere destinati ai clienti o ai dipendenti, ma possono anche riguardare la ricerca di mercato. Essere in grado di estrarre rapidamente approfondimenti verbatim dalle risposte ai sondaggi può fornire una prospettiva e un approfondimento unici che le aziende potrebbero non essere in grado di ottenere attraverso domande a scelta multipla. **Classificazione dei documenti:** Un caso d'uso semplice per il software di analisi del testo è la classificazione dei documenti. Le aziende spesso devono organizzare documenti esistenti; estraendo sentimenti e temi, può essere molto più facile raggruppare documenti, come fatture e contratti. ### Chi utilizza il software di analisi del testo? L'utente tipico dell'analisi del testo è la stessa persona incaricata di utilizzare soluzioni di analisi e intelligenza aziendale: un analista di dati o un data scientist. Questi utenti sono addestrati a sviluppare modelli analitici e di apprendimento automatico utilizzati per estrarre approfondimenti azionabili dai dati. I data scientist sono anche incaricati di derivare una narrazione aziendale dai dati, e i dati testuali non fanno eccezione. Se il prodotto di analisi del testo è di tipo self-service, utenti aziendali meno tecnici, come i team operativi, del servizio clienti e finanziari, possono beneficiare della tecnologia per esplorare i loro dati testuali e derivare approfondimenti. **Analisti di dati:** A seconda della complessità del software, possono essere richiesti analisti. Possono aiutare a impostare il tagging necessario dei dati testuali e i dashboard per altri dipendenti e team. Possono creare query complesse all'interno delle piattaforme per ottenere una comprensione più profonda dei dati critici per il business. **Team operativi e della catena di approvvigionamento:** La catena di approvvigionamento di un'azienda ha spesso molti punti di contatto e, di conseguenza, molti punti dati. Tutto, dalle fatture alle informazioni di spedizione, può essere analizzato con questo software. Pertanto, i dipendenti che lavorano nei team operativi e della catena di approvvigionamento possono utilizzare il software di analisi del testo per ottenere una migliore comprensione dei loro dipartimenti e dei dati testuali generati, come dai [sistemi ERP](https://www.g2.com/categories/erp). Queste applicazioni tracciano tutto, dalla contabilità alla catena di approvvigionamento e distribuzione. Inserendo i dati della catena di approvvigionamento in questo software, i manager della catena di approvvigionamento possono ottimizzare diversi processi per risparmiare tempo e risorse. **Team finanziari:** I team finanziari sfruttano il software di analisi del testo per ottenere approfondimenti e comprensione dei fattori che influenzano il risultato finale di un'organizzazione. Attraverso integrazioni con sistemi finanziari come [software di contabilità](https://www.g2.com/categories/accounting), dipendenti come i direttori finanziari (CFO) possono vedere quanto bene sta performando l'azienda. Ad esempio, possono analizzare i dati di testo libero nei rapporti di spesa per scoprire tendenze nei dati. Con questa conoscenza, possono determinare i maggiori spendaccioni e le categorie di spesa e mettere in atto un piano per ridurre le spese, se desiderato. **Team di vendita e marketing:** Anche i team di vendita cercano di migliorare le metriche finanziarie e possono beneficiare enormemente dall'essere più orientati ai dati. Possono ottenere approfondimenti su account potenziali, performance di vendita e previsioni di pipeline, tra molti altri casi d'uso. Utilizzando strumenti di analisi in un team di vendita, le aziende possono ottimizzare i loro processi di vendita e influenzare le entrate. Attraverso l'analisi dei dati dei sondaggi, i leader aziendali possono scoprire il modo più efficace per vendere prodotti. Per i team di marketing, monitorare le performance delle campagne è fondamentale. Poiché gestiscono diversi tipi di campagne, tra cui email marketing, pubblicità digitale o anche campagne pubblicitarie tradizionali, questi strumenti consentono ai team di marketing di monitorare le performance di quelle campagne in un'unica posizione centrale. I marketer possono apprendere come il loro pubblico sta rispondendo ai loro messaggi utilizzando l'analisi del sentimento. Inoltre, possono valutare i loro testi pubblicitari taggandoli e classificandoli per comprendere meglio cosa guida le conversioni. **Consulenti:** Le aziende non sempre hanno il lusso di costruire, sviluppare e ottimizzare le loro soluzioni analitiche. Alcune aziende optano per impiegare consulenti esterni, come [fornitori di consulenza in business intelligence (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Questi fornitori cercano di comprendere un'azienda e i suoi obiettivi, interpretare i dati e offrire consigli per garantire che gli obiettivi siano raggiunti. I consulenti BI hanno spesso conoscenze specifiche del settore oltre al loro background tecnico, con esperienza in sanità, business e altri campi. **Team del servizio clienti:** I team del servizio clienti affrontano una sfida. Sono frequentemente sommersi da una raffica di preoccupazioni dei clienti, che si tratti di testo, voce o posta. Sebbene gli agenti possano rispondere a ciascun commento e preoccupazione individualmente, è utile avere una comprensione adeguata delle tendenze, incluso il sentimento dei messaggi, i tipi di reclami e altro. Utilizzando il software di analisi del testo, le aziende possono dotare i loro agenti di strumenti per aiutarli a rispondere ai messaggi in modo mirato, a seconda di fattori come il sentimento e le frasi chiave. ### Quali sono le alternative al software di analisi del testo? Le alternative al software di analisi del testo possono sostituire questo tipo di software, sia parzialmente che completamente: [Software di analisi dei feedback](https://www.g2.com/categories/feedback-analytics) **:** Il software di analisi del testo è una soluzione universale costruita per analizzare qualsiasi dato testuale. Le aziende che cercano di concentrarsi sui testi di feedback, come quelli provenienti da sondaggi, siti di recensioni, social media e strumenti di servizio clienti, possono sfruttare il software di analisi dei feedback per raggiungere questo obiettivo. Questo software consente alle aziende di consolidare e analizzare i loro feedback dei clienti all'interno di una singola piattaforma. #### Software correlato al software di analisi del testo Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di analisi del testo includono: [Software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate, quindi per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse possono ospitare dati provenienti da più database e applicazioni aziendali, il che consente agli strumenti di BI e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati che vengono ingeriti dal software di analisi. [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Un software chiave necessario per un'analisi dei dati semplice è uno strumento di preparazione dei dati e altri strumenti di gestione dei dati correlati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Gli strumenti di preparazione dei dati sono spesso utilizzati dai team IT o dagli analisti di dati incaricati di utilizzare strumenti di analisi del testo. Alcune piattaforme di analisi del testo offrono funzionalità di preparazione dei dati, ma le aziende con una vasta gamma di fonti di dati spesso optano per uno strumento di preparazione dedicato. [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Le piattaforme di analisi potrebbero includere alcune funzionalità limitate di analisi del testo, ma sono strumenti a più ampio raggio che facilitano i seguenti cinque elementi: preparazione dei dati, modellazione dei dati, fusione dei dati, visualizzazione dei dati e consegna degli approfondimenti. [Software di analisi dei flussi](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Quando si cercano strumenti specificamente orientati all'analisi dei dati in tempo reale, il software di analisi dei flussi è una soluzione di riferimento. Questi strumenti aiutano gli utenti ad analizzare i dati in trasferimento tramite API, tra applicazioni e altro. Questo software può essere utile con i dati dell'internet delle cose (IoT), che le persone di solito vogliono analizzare in tempo reale. [Software di analisi predittiva](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): Il software di analisi del testo a scopo generale consente alle aziende di condurre varie forme di analisi, come prescrittiva, descrittiva e predittiva. Le aziende che si concentrano sull'analisi dei loro dati passati e presenti per prevedere risultati futuri possono utilizzare il software di analisi predittiva per una soluzione più mirata. ### Sfide con il software di analisi del testo Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide. **Necessità di personale qualificato:** Il problema principale con il software di analisi del testo è che, nonostante lo strumento estragga informazioni sui dati testuali, richiede ancora un essere umano per fare quel passo in più e determinare cosa significano i dati. Senza contesto, l'analisi del sentimento, il tagging delle frasi e l'estrazione di temi o modelli da un testo possono solo informare un utente fino a un certo punto. Un analista dovrà interpretare quei dati e decifrare le implicazioni aziendali di essi. Questo è molto più facilmente affrontato con il software di analisi del testo grazie alla capacità di visualizzare i dati in modo organizzato, ma richiede comunque interpretazione. Alcuni strumenti di analisi del testo possono offrire un certo livello di analisi predittiva e fornire agli utenti suggerimenti o raccomandazioni basate sui dati, ma più spesso che no, è necessaria l'intervento umano. **Preparazione dei dati:** Un'altra preoccupazione potenziale è preparare i dati per essere ingeriti dallo strumento di analisi del testo. I dati devono essere memorizzati correttamente, sia che si tratti di un database o di un data warehouse, e potrebbe essere necessario l'intervento dell'IT o di un amministratore dedicato per garantire che lo strumento di analisi del testo possa consumare i dati. La bellezza del software di analisi del testo è che non richiede sempre la pulizia dei dati strutturati. I dati non strutturati non devono seguire un approccio colonnare che i dati strutturati richiedono spesso. **Adozione da parte degli utenti:** Non è sempre facile trasformare un'azienda in un'azienda orientata ai dati. In particolare nelle aziende più consolidate che hanno fatto le cose allo stesso modo per anni, non è semplice imporre strumenti di analisi ai dipendenti, specialmente se ci sono modi per evitarlo. Se ci sono altre opzioni, come fogli di calcolo o strumenti esistenti che i dipendenti possono utilizzare invece del software di analisi, probabilmente seguiranno quella strada. Tuttavia, se i manager e i leader garantiscono che gli strumenti di analisi siano una necessità nel giorno per giorno di un dipendente, allora i tassi di adozione aumenteranno. ### Quali aziende dovrebbero acquistare il software di analisi del testo? Come è stato spesso detto, i dati sono il carburante che guida le aziende moderne. Sebbene sia un cliché, non c'è dubbio che sia vero. Pertanto, le aziende di tutto il mondo e di vari settori dovrebbero considerare una qualche forma di soluzione analitica, come l'analisi del testo, per dare un senso a quei dati e iniziare a prendere decisioni basate sui dati. Ecco alcuni esempi illustrativi di come l'analisi testuale può essere utilizzata in diversi settori: **Servizi finanziari:** All'interno delle istituzioni finanziarie, come le agenzie di brokeraggio assicurativo, le banche e le cooperative di credito, è comune utilizzare una serie di sistemi diversi. Queste aziende hanno dati che vanno dai record dei clienti, alle transazioni, ai dati di mercato e altro ancora. Con la proliferazione dei sistemi arriva più dati. Con una soluzione analitica robusta in atto, possono ottenere una migliore comprensione dei dati che vengono prodotti dai vari sistemi all'interno dell'azienda. Come un settore fortemente regolamentato, gli utenti possono beneficiare delle capacità di accesso governato che possono essere particolarmente utili, poiché possono assistere nell'audit dei processi aziendali. **Sanità:** Nel settore sanitario, pratiche di dati errate potrebbero avere conseguenze gravi o addirittura mortali. Il software di analisi del testo può aiutare queste organizzazioni ad avere una visione globale dei loro dati, come i record dei pazienti, le richieste di assicurazione, le finanze e altro ancora. Attraverso l'implementazione dell'analisi, le aziende sanitarie possono ridurre i rischi e i costi e rendere più intelligenti le loro operazioni di fatturazione e riscossione. **Retail** : Le organizzazioni di vendita al dettaglio, che siano B2C, B2B, D2C o altre, si affidano ai dati per prendere decisioni informate. Ad esempio, un venditore di stampanti, per gestire un'attività di successo, deve tenere traccia di molte cose come il loro inventario, le vendite, il loro team di vendita e i resi. Se tutti questi dati sono mantenuti isolati all'interno di diversi sistemi, non c'è una singola fonte di verità e i dipartimenti non possono avere una conversazione sullo stato effettivo dei dati dell'azienda. Con il software di analisi del testo impostato e connesso a tutte le fonti di dati rilevanti, qualsiasi azienda di vendita al dettaglio può vedere benefici e prendere decisioni significative basate sui dati. ### Come acquistare il software di analisi del testo #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di analisi del testo Se un'azienda sta appena iniziando il suo percorso analitico, G2.com può aiutare a selezionare il miglior software per l'azienda e il caso d'uso specifico. Poiché la soluzione particolare potrebbe variare in base alle dimensioni dell'azienda e al settore, G2.com è un ottimo posto per ordinare e filtrare le recensioni in base a questi criteri, insieme a molti altri. La varietà, il volume e la velocità dei dati sono vasti. Pertanto, gli utenti dovrebbero pensare a come la soluzione particolare si adatta alle loro esigenze particolari e alle loro esigenze future man mano che accumulano più dati. Per trovare la soluzione giusta, gli acquirenti dovrebbero determinare i punti critici e annotarli. Questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi funzionalità di budget, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora. A seconda dell'ambito della distribuzione, potrebbe essere utile produrre una richiesta di informazioni (RFI), un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da un software di analisi del testo. #### Confrontare i prodotti di software di analisi del testo **Creare una lista lunga** Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto dopo che tutte le dimostrazioni sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare una lista corta** Dalla lista lunga dei fornitori, è utile restringere la lista e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre dimostrazioni** Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione del software di analisi del testo **Scegliere un team di selezione** Poiché il software di analisi del testo riguarda i dati, l'utente deve assicurarsi che il processo di selezione sia guidato dai dati. Il team di selezione dovrebbe confrontare note, fatti e cifre che hanno annotato durante il processo, come il tempo per ottenere approfondimenti, il numero di visualizzazioni e la disponibilità di capacità analitiche avanzate. **Negoziazione** Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda, non significa che non sia negoziabile (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di andare fino in fondo, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Quanto costa il software di analisi del testo? Le aziende decidono di implementare il software di analisi del testo per ottenere un certo grado di ritorno sull'investimento (ROI). #### Ritorno sull'investimento (ROI) Poiché le aziende cercano di recuperare i fondi spesi per il software, è fondamentale comprendere i costi associati ad esso. Come menzionato sopra, questo software è tipicamente fatturato per utente, che a volte è scalato a seconda delle dimensioni dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-implementazione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i loro guadagni dall'uso del software di analisi del testo. ### Implementazione del software di analisi del testo **Come viene implementato il software di analisi del testo?** L'implementazione varia drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, che si tratti di uno specialista di implementazione del fornitore o di una consulenza di terze parti. Con vasta esperienza, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace. **Chi è responsabile dell'implementazione del software di analisi del testo?** Potrebbe essere necessario un gran numero di persone, o addirittura team, per distribuire correttamente una piattaforma analitica. Questo perché i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, una persona o addirittura un team raramente ha una comprensione completa di tutti i beni dati di un'azienda. Con un team trasversale in atto, un'azienda può mettere insieme i suoi dati e iniziare il percorso dell'analisi, a partire dalla preparazione e gestione corretta dei dati. ### Tendenze del software di analisi del testo **Alfabetizzazione dei dati** I dati aziendali non sono più bloccati in silos. Con le soluzioni di analisi del testo, più utenti all'interno di un'azienda possono trovare, accedere e analizzare questi dati. Inoltre, [software di intelligenza artificiale (AI)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) come [software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) aiutano a rendere la ricerca attraverso e per i dati più facile e potente, fornendo risultati più accurati. L'implementazione del software di analisi è stata una grande iniziativa per le aziende che stanno attraversando la trasformazione digitale poiché questi strumenti offrono una visibilità più profonda nei dati di un'organizzazione. Le aziende adottano queste soluzioni per dare un senso a grandi set di dati raccolti da tutte le loro varie fonti. **Passaggio al cloud** Il passaggio dall'analisi dei dati on-premises al cloud è in corso da diversi anni, con sempre più aziende che spostano i loro dati e approfondimenti sui dati nel cloud. Questo avviene per vari motivi come il tempo per ottenere approfondimenti. Il passaggio dall'infrastruttura on-premises ha aiutato molte aziende a consentire ai dati di funzionare ovunque si abbia accesso al cloud, ovunque ci sia accesso a Internet. **Apprendimento profondo** La tendenza principale legata al software di analisi del testo è l'apprendimento profondo, ma più specificamente, l'elaborazione del linguaggio naturale. Man mano che la tecnologia AI continua ad avanzare, l'apprendimento profondo e l'NLP diventano più precisi ed efficaci quando si eseguono azioni come l'analisi del testo. Questo significa che gli utenti devono fare meno ricerche attraverso il testo e, invece, gli approfondimenti vengono forniti a loro. Questo è estremamente vantaggioso, perché, nonostante le caratteristiche complete che il software di analisi del testo fornisce, gli analisti sono ancora tenuti a scavare nei dati e determinare gli approfondimenti da soli. Il passo successivo, a cui l'NLP sta contribuendo, è avere il software che fornisce approfondimenti azionabili senza la necessità di scavare nei dati testuali.