Melhor Software de Análise de Texto
O software de análise de texto, também chamado de análise de texto ou mineração de texto, ajuda os usuários a obter insights de dados de texto estruturados e não estruturados usando processamento de linguagem natural (NLP). Esses insights incluem análise de sentimento, frases-chave, idioma, temas e padrões, e entidades, entre outros. Essas soluções aproveitam o NLP e o aprendizado de máquina para extrair diferentes insights e fornecer representações visuais dos dados para uma interpretação mais fácil.
As ferramentas de análise de texto podem consumir dados de texto de uma variedade de fontes, incluindo e-mails, transcrições de chamadas, pesquisas, avaliações de clientes e outros documentos. Ao importar dados de texto dessas diferentes fontes, as empresas estão melhor equipadas para entender e analisar o sentimento de clientes ou funcionários, classificar documentos de forma inteligente e melhorar o conteúdo escrito. O software de análise de texto pode ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, incluindo análise de big data e plataformas de inteligência de negócios.
Para se qualificar para a categoria de Análise de Texto, um produto deve:
Importar dados de texto de uma variedade de diferentes fontes de dados Usar processamento de linguagem natural para extrair insights do texto, incluindo frases-chave, idioma, sentimento e outros padrões Fornecer visualizações para dados de textoDestaque Software de Análise de Texto Em Um Relance
A G2 se orgulha de mostrar avaliações imparciais sobre a satisfação com user em nossas classificações e relatórios. Não permitimos colocações pagas em nenhuma de nossas classificações, rankings ou relatórios. Saiba mais sobre nossas metodologias de pontuação.
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Saiba Mais Sobre Software de Análise de Texto
O que é Software de Análise de Texto?
O software de análise de texto ajuda as empresas a analisar seus dados textuais usando a compreensão da linguagem natural, que é um subconjunto do processamento de linguagem natural. Devido à natureza não estruturada dos dados textuais, essas soluções analíticas recebem texto como entrada e fornecem algum tipo de rótulos, tags ou insights como saída. Na era da transformação digital, as empresas estão abraçando a necessidade de entender os dados da empresa como nunca antes.
O software de análise de texto, também conhecido como software de mineração de texto ou software de análise de texto, tornou-se uma ferramenta importante para quase todas as empresas na última década. Um aspecto mais recente da análise e inteligência de negócios é a necessidade de entender não apenas dados estruturados, mas também dados não estruturados. Dados não estruturados, como dados textuais, podem ser minerados para obter significado e informar decisões de negócios.
Iniciativas de mineração de texto podem ajudar as empresas a entender melhor conjuntos de dados textuais. Ser capaz de extrair insights acionáveis de dados numéricos armazenados em sistemas ERP, software CRM ou software de contabilidade é uma coisa, mas ser capaz de obter insights de fontes de dados não estruturadas é inestimável. Sem software dedicado para essa tarefa, as empresas devem gastar tempo e recursos significativos na construção de modelos de compreensão de linguagem natural ou investigar os dados de forma desordenada.
Quais Tipos de Software de Análise de Texto Existem?
Muitos tipos de soluções de análise de texto compartilham funcionalidades sobrepostas, enquanto simultaneamente atendem a diferentes personas de usuários, como analistas de dados e analistas financeiros, ou fornecem serviços únicos.
Algumas soluções podem oferecer recursos de autoatendimento para que o funcionário médio possa montar seus gráficos e tabelas a partir de grandes conjuntos de dados. Outras, no entanto, exigem mais suporte significativo de TI ou analistas de dados.
Ferramentas de análise de texto de autoatendimento
Ferramentas de análise de texto de autoatendimento não exigem conhecimento de codificação, então usuários finais com pouco ou nenhum conhecimento de codificação podem aproveitá-las para suas necessidades de dados. Isso permite que usuários de negócios, como representantes de vendas, gerentes de recursos humanos, profissionais de marketing e outros membros de equipes não relacionadas a dados, tomem decisões com base em dados relevantes para os negócios. Soluções de autoatendimento geralmente fornecem funcionalidade de arrastar e soltar para marcar texto, modelos pré-construídos para consulta de dados e outras ferramentas para descoberta de dados. Semelhante a plataformas de análise, as organizações usam essas ferramentas para construir painéis interativos para descobrir insights acionáveis.
Por exemplo, um líder de negócios de atendimento ao cliente pode usar esse tipo de software para analisar milhares de e-mails de clientes para descobrir tendências, como sentimento e a escolha de palavras que usaram. Essa análise pode informar como os agentes de atendimento ao cliente respondem aos clientes para alcançar os resultados desejados.
Ferramentas tradicionais de análise de texto
Ao contrário das opções de autoatendimento, algumas soluções de análise de texto são voltadas para profissionais de dados, como analistas de dados e cientistas de dados. Eles podem usar esse software para treinar e implantar algoritmos, pois ele os auxilia na marcação de seus dados. Cientistas de dados podem usar essas ferramentas para ingerir dados textuais, como mídias sociais, transcrições de call centers, fontes de notícias e avaliações, e para construir e melhorar aplicativos, alcançando objetivos como melhorar a detecção de fraudes e realizar análise de sentimentos.
Quais são os Recursos Comuns do Software de Análise de Texto?
Muitas capacidades do software de análise de texto podem ajudar os usuários a extrair insights críticos para os negócios a partir de dados textuais.
Identificação de idioma: Soluções de análise de texto fornecem aos usuários a capacidade de entender em qual idioma o texto foi escrito. Isso pode ser benéfico ao determinar de onde veio uma postagem em mídia social ou quando uma empresa tem escritórios em vários países.
Marcação de parte do discurso: Uma vez identificado o idioma, o software de análise de texto pode marcar cada palavra com uma parte do discurso, indicando se a palavra é um substantivo, verbo, adjetivo, e assim por diante.
Análise sintática: A análise sintática é muito semelhante à marcação de parte do discurso, mas em vez de entender cada palavra, ajuda a decompor como uma sentença foi construída e por quê.
Reconhecimento de entidades: Soluções de análise de texto podem ajudar a determinar não apenas partes do discurso, mas entidades reais. Por exemplo, a parte do discurso pode ser um substantivo, mas a análise de texto irá decompor se esse substantivo é uma pessoa ou um lugar.
Extração de frases-chave: Outro recurso importante da mineração de texto e da análise de texto é a extração de frases-chave, que permite aos usuários determinar padrões e temas dentro do texto. Essas ferramentas podem extrair esses temas comuns para o usuário.
Análise de sentimentos: Todos os recursos acima podem ser relevantes para a análise de sentimentos. Ferramentas de análise de texto podem oferecer pontuações de análise de sentimentos, determinando se o texto é positivo, negativo, feliz, triste ou neutro, entre muitas outras classificações. Com o sentimento determinado, as empresas podem decidir como desejam agir ou interagir com esses dados. Por exemplo, se uma empresa de software vê que todas as suas avaliações negativas mencionam um recurso específico, pode ser uma boa ideia examinar o estado ou a viabilidade desse recurso.
Quais são os Benefícios do Software de Análise de Texto?
A razão para usar software de análise de texto é bastante direta—os usuários precisam analisar texto—mas há muitas razões por trás de por que uma empresa pode querer realizar mineração e análise de texto. Tudo se resume a entender e utilizar melhor os dados da empresa para impactar os processos de negócios e o resultado final. Deve ser usado para aumentar a eficiência e a produtividade e para otimizar processos que poderiam estar funcionando melhor.
Compreensão de sentimentos: As empresas estão sempre tentando medir a satisfação do cliente, e a análise de texto é uma maneira fácil de fazer isso. Muitas fontes diferentes de dados textuais podem fornecer sentimentos dos clientes, como mídias sociais, e-mails de clientes, transcrições de chamadas, avaliações de clientes e outros. Se uma empresa pode entender suas deficiências ou onde está se destacando com os clientes, pode melhor apoiar e gerenciar esses clientes. Em última análise, isso pode levar ao aumento da receita.
Satisfação dos funcionários: Da mesma forma que entender melhor os clientes, as empresas podem melhorar o engajamento e a satisfação dos funcionários usando a análise de texto. Embora as empresas não devam necessariamente espionar seus funcionários, elas podem descobrir o sentimento e a satisfação dos funcionários com base em pesquisas, e-mails ou transcrições de chamadas. Isso pode ajudar as empresas a garantir que estão promovendo a cultura certa da empresa e proporcionando um local de trabalho saudável e feliz.
Análise de pesquisas: A análise de texto é frequentemente usada quando as empresas estão realizando pesquisas. Essas pesquisas podem ser destinadas a clientes ou funcionários, mas também podem estar relacionadas a pesquisas de mercado. Ser capaz de extrair rapidamente insights verbatim das respostas das pesquisas pode fornecer uma perspectiva e um insight únicos que as empresas podem não conseguir obter por meio de perguntas de múltipla escolha.
Classificação de documentos: Um caso de uso fácil para software de análise de texto é a classificação de documentos. As empresas frequentemente precisam organizar documentos existentes; ao extrair sentimentos e temas, pode ser muito mais fácil categorizar documentos, como faturas e contratos.
Quem Usa Software de Análise de Texto?
O usuário típico de análise de texto é a mesma pessoa encarregada de usar soluções de análise e inteligência de negócios—um analista de dados ou cientista de dados. Esses usuários são treinados no desenvolvimento de modelos analíticos e de aprendizado de máquina usados para extrair insights acionáveis dos dados. Cientistas de dados também são encarregados de derivar uma narrativa de negócios a partir dos dados, e dados textuais não são diferentes. Se o produto de análise de texto for do tipo autoatendimento, usuários de negócios menos técnicos, como equipes de operações, atendimento ao cliente e finanças, podem se beneficiar da tecnologia para explorar seus dados textuais e derivar insights.
Analistas de dados: Dependendo da complexidade do software, analistas podem ser necessários. Eles podem ajudar a configurar a marcação necessária dos dados textuais e painéis para outros funcionários e equipes. Eles podem criar consultas complexas dentro das plataformas para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios.
Equipes de operações e cadeia de suprimentos: A cadeia de suprimentos de uma empresa frequentemente tem muitos pontos de contato e, como resultado, muitos pontos de dados. Tudo, desde faturas até informações de envio, pode ser analisado com esse software. Portanto, funcionários que trabalham em equipes de operações e cadeia de suprimentos podem usar software de análise de texto para obter uma melhor compreensão de seus departamentos e dos dados textuais que são gerados, como de sistemas ERP. Esses aplicativos rastreiam tudo, desde contabilidade até cadeia de suprimentos e distribuição. Ao inserir dados da cadeia de suprimentos nesse software, gerentes de cadeia de suprimentos podem otimizar vários processos para economizar tempo e recursos.
Equipes financeiras: Equipes financeiras utilizam software de análise de texto para obter insights e compreensão dos fatores que impactam o resultado final de uma organização. Através de integrações com sistemas financeiros, como software de contabilidade, funcionários como diretores financeiros (CFOs) podem ver como a empresa está se saindo. Por exemplo, eles podem analisar dados de texto livre em relatórios de despesas para descobrir tendências nos dados. Com esse conhecimento, eles podem determinar os maiores gastadores e categorias de gastos e elaborar um plano para reduzir os gastos, se desejado.
Equipes de vendas e marketing: Equipes de vendas também buscam melhorar métricas financeiras e podem se beneficiar tremendamente de serem mais orientadas por dados. Elas podem obter insights sobre contas potenciais, desempenho de vendas e previsão de pipeline, entre muitos outros casos de uso. Usar ferramentas de análise em uma equipe de vendas pode ajudar as empresas a otimizar seus processos de vendas e influenciar a receita. Através da análise de dados de pesquisas, líderes de negócios podem descobrir a maneira mais eficaz de vender produtos.
Para equipes de marketing, acompanhar o desempenho das campanhas é fundamental. Como elas executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicional, essas ferramentas permitem que as equipes de marketing acompanhem o desempenho dessas campanhas em um local central. Profissionais de marketing podem aprender sobre como seu público está respondendo às suas mensagens usando análise de sentimentos. Além disso, eles podem avaliar suas cópias de anúncios marcando e classificando-as para entender melhor o que impulsiona conversões.
Consultores: As empresas nem sempre têm o luxo de construir, desenvolver e otimizar suas soluções analíticas. Algumas empresas optam por empregar consultores externos, como provedores de consultoria em inteligência de negócios (BI). Esses provedores buscam entender um negócio e seus objetivos, interpretar dados e oferecer conselhos para garantir que os objetivos sejam alcançados. Consultores de BI frequentemente têm conhecimento específico do setor, além de seus conhecimentos técnicos, com experiência em saúde, negócios e outros campos.
Equipes de atendimento ao cliente: As equipes de atendimento ao cliente enfrentam um desafio. Elas são frequentemente inundadas com uma enxurrada de preocupações dos clientes, seja por texto, voz ou correio. Embora os agentes possam responder a cada comentário e preocupação individualmente, é benéfico ter uma compreensão adequada das tendências, incluindo o sentimento das mensagens, os tipos de reclamações e mais. Usando software de análise de texto, as empresas podem equipar seus agentes com ferramentas para ajudá-los a responder às mensagens de maneira direcionada, dependendo de fatores como sentimento e frases-chave.
Quais são as Alternativas ao Software de Análise de Texto?
Alternativas ao software de análise de texto podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Software de análise de feedback: O software de análise de texto é uma solução de propósito geral construída para analisar qualquer dado textual. Empresas que desejam se concentrar em texto de feedback, como de pesquisas, sites de avaliação, mídias sociais e ferramentas de atendimento ao cliente, podem utilizar software de análise de feedback para alcançar esse objetivo. Esse software permite que as empresas consolidem e analisem seu feedback de clientes em uma única plataforma.
Software Relacionado ao Software de Análise de Texto
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de análise de texto incluem:
Software de data warehouse: A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares, então, para integrar melhor todos os seus dados, elas implementam um data warehouse. Data warehouses podem armazenar dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de BI e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados que são ingeridos pelo software de análise.
Software de preparação de dados: Um software chave necessário para análise de dados fácil é uma ferramenta de preparação de dados e outras ferramentas de gerenciamento de dados relacionadas. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Ferramentas de preparação de dados são frequentemente usadas por equipes de TI ou analistas de dados encarregados de usar ferramentas de análise de texto. Algumas plataformas de análise de texto oferecem recursos de preparação de dados, mas empresas com uma ampla gama de fontes de dados frequentemente optam por uma ferramenta de preparação dedicada.
Plataformas de análise: Plataformas de análise podem incluir alguns recursos limitados de análise de texto, mas são ferramentas de foco mais amplo que facilitam os seguintes cinco elementos: preparação de dados, modelagem de dados, mistura de dados, visualização de dados e entrega de insights.
Software de análise de fluxo: Quando se procura por ferramentas especificamente voltadas para analisar dados em tempo real, o software de análise de fluxo é uma solução ideal. Essas ferramentas ajudam os usuários a analisar dados em transferência através de APIs, entre aplicativos e mais. Esse software pode ser útil com dados da internet das coisas (IoT), que as pessoas geralmente desejam analisar em tempo real.
Software de análise preditiva: O software de análise de texto de propósito amplo permite que as empresas realizem várias formas de análise, como prescritiva, descritiva e preditiva. Empresas que estão focadas em olhar para seus dados passados e presentes para prever resultados futuros podem usar software de análise preditiva para uma solução mais afinada.
Desafios com Software de Análise de Texto
Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.
Necessidade de funcionários qualificados: O principal problema com o software de análise de texto é que, apesar da ferramenta extrair informações sobre dados textuais, ainda é necessário que um humano vá além e determine o que os dados significam. Sem contexto, análise de sentimentos, marcação de frases e extração de temas ou padrões de um texto só podem informar um usuário até certo ponto. Um analista precisará interpretar esses dados e decifrar as implicações de negócios deles.
Isso é muito mais facilmente abordado com software de análise de texto devido à capacidade de visualizar os dados de maneira organizada, mas ainda requer interpretação, no entanto. Algumas ferramentas de análise de texto podem oferecer um certo nível de análise preditiva e fornecer aos usuários sugestões ou recomendações com base nos dados, mas na maioria das vezes, a intervenção humana é necessária.
Preparação de dados: Outra preocupação potencial é preparar os dados para serem ingeridos pela ferramenta de análise de texto. Os dados precisam ser armazenados adequadamente, seja em um banco de dados ou data warehouse, e pode ser necessário TI ou um administrador dedicado para garantir que a ferramenta de análise de texto possa consumir os dados. A beleza do software de análise de texto é que ele nem sempre requer a organização dos dados estruturados. Dados não estruturados não precisam seguir uma abordagem em colunas que os dados estruturados frequentemente exigem.
Adoção pelos usuários: Não é sempre fácil transformar uma empresa em uma empresa orientada por dados. Particularmente em empresas mais estabelecidas que fazem as coisas da mesma maneira há anos, não é simples forçar ferramentas de análise aos funcionários, especialmente se houver maneiras de evitá-las. Se houver outras opções, como planilhas ou ferramentas existentes que os funcionários possam usar em vez de software de análise, eles provavelmente seguirão esse caminho. No entanto, se gerentes e líderes garantirem que as ferramentas de análise são uma necessidade no dia a dia de um funcionário, então as taxas de adoção aumentarão.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Análise de Texto?
Como muitas vezes se diz, os dados são o combustível que impulsiona os negócios modernos. Embora seja um clichê, não há dúvida de que é verdade. Portanto, empresas em todo o mundo e em diversos setores devem considerar algum tipo de solução analítica, como análise de texto, para dar sentido a esses dados e começar a tomar decisões baseadas em dados. Aqui estão alguns exemplos ilustrativos de como a análise textual pode ser usada em vários setores:
Serviços financeiros: Dentro de instituições financeiras, como corretoras de seguros, bancos e cooperativas de crédito, é comum o uso de uma variedade de sistemas diferentes. Essas empresas têm dados que vão desde registros de clientes, transações, dados de mercado e mais. Com a proliferação de sistemas vem mais dados. Com uma solução analítica robusta em vigor, elas podem obter uma melhor compreensão dos dados que estão sendo produzidos pelos vários sistemas em toda a empresa. Como um setor altamente regulamentado, os usuários podem se beneficiar de capacidades de acesso governado, que podem ser particularmente benéficas, pois podem auxiliar na auditoria dos processos da empresa.
Saúde: No espaço da saúde, práticas de dados ruins podem ter consequências graves ou até fatais. O software de análise de texto pode ajudar essas organizações a ter uma visão abrangente de seus dados, como registros de pacientes, reivindicações de seguro, finanças e mais. Através da implementação de análises, empresas de saúde podem reduzir riscos e custos, e tornar seu faturamento e cobranças mais inteligentes.
Varejo: Organizações de varejo, sejam elas B2C, B2B, D2C ou outras, dependem de dados para tomar decisões informadas. Por exemplo, um vendedor de impressoras, para administrar um negócio bem-sucedido, deve acompanhar muitas coisas, como seu estoque, vendas, equipe de vendas e devoluções. Se todos esses dados forem mantidos isolados em diferentes sistemas, não há uma única fonte de verdade e os departamentos não podem ter uma conversa sobre o estado real dos dados da empresa. Com o software de análise de texto configurado e conectado a todas as fontes de dados relevantes, qualquer empresa de varejo pode ver benefícios e tomar decisões significativas baseadas em dados.
Como Comprar Software de Análise de Texto
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análise de Texto
Se uma empresa está apenas começando sua jornada analítica, o G2.com pode ajudar na seleção do melhor software para a empresa e caso de uso específicos. Como a solução específica pode variar com base no tamanho da empresa e no setor, o G2.com é um ótimo lugar para classificar e filtrar avaliações com base nesses critérios, entre muitos outros. A variedade, volume e velocidade dos dados são vastos. Portanto, os usuários devem pensar em como a solução específica se encaixa em suas necessidades particulares e suas necessidades futuras à medida que acumulam mais dados.
Para encontrar a solução certa, os compradores devem determinar os pontos problemáticos e anotá-los. Esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar esse software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão. Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a dar o pontapé inicial na criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo recursos de orçamento, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir uma solicitação de informações (RFI), uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de um software de análise de texto.
Comparar Produtos de Software de Análise de Texto
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Análise de Texto
Escolha uma equipe de seleção
Como o software de análise de texto é tudo sobre dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção seja orientado por dados também. A equipe de seleção deve comparar notas, fatos e números que anotaram durante o processo, como tempo para insight, número de visualizações e disponibilidade de capacidades analíticas avançadas.
Negociação
Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa, não significa que não seja negociável (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Análise de Texto?
As empresas decidem implantar software de análise de texto para obter algum grau de retorno sobre o investimento (ROI).
Retorno sobre o Investimento (ROI)
À medida que as empresas buscam recuperar os fundos que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, esse software é normalmente cobrado por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.
Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar seus ganhos com o uso do software de análise de texto.
Implementação do Software de Análise de Texto
Como o Software de Análise de Texto é Implementado?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sensato utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é Responsável pela Implementação do Software de Análise de Texto?
Pode ser necessário muitas pessoas, ou até mesmo equipes, para implantar adequadamente uma plataforma analítica. Isso ocorre porque os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou até mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode juntar seus dados e começar a jornada de análise, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados.
Tendências do Software de Análise de Texto
Alfabetização em dados
Os dados de negócios não estão mais trancados em silos. Com soluções de análise de texto, mais usuários em uma empresa podem encontrar, acessar e analisar esses dados. Além disso, software de inteligência artificial (IA), como software de processamento de linguagem natural (NLP), ajudam a tornar a busca por dados mais fácil e poderosa, fornecendo resultados mais precisos. Implementar software de análise tem sido uma grande iniciativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem maior visibilidade sobre os dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de todas as suas várias fontes.
Mudança para a nuvem
A mudança da análise de dados local para a nuvem está em andamento há vários anos, com mais e mais empresas movendo seus dados e insights de dados para a nuvem. Isso está ocorrendo por várias razões, como tempo para insights. A mudança da infraestrutura local ajudou muitas empresas a permitir que os dados funcionem em qualquer lugar onde se tenha acesso à nuvem—em qualquer lugar com acesso à internet.
Aprendizado profundo
A principal tendência relacionada ao software de análise de texto é o aprendizado profundo, mas mais especificamente, o processamento de linguagem natural. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar, o aprendizado profundo e o NLP se tornam mais precisos e eficazes ao realizar ações como análise de texto. Isso significa que os usuários precisam fazer menos buscas através do texto e, em vez disso, os insights são fornecidos a eles. Isso é extremamente benéfico, porque, apesar dos recursos abrangentes que o software de análise de texto fornece, ainda é necessário que os analistas busquem nos dados e determinem os insights por si mesmos. O próximo passo, ao qual o NLP está contribuindo, é fazer com que o software forneça insights acionáveis sem a necessidade de buscar nos dados textuais.
