Scopri di più su 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, software CRM o software di contabilità 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, 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. 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, 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). 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: 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: 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: 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: 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: 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: 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) come software di elaborazione del linguaggio naturale (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.
