Estamos recopilando datos como nunca antes y, para 2025, alrededor de El 80% de estos datos. será desestructurado. La minería de datos ayuda a dar forma a estos datos, y las empresas deben invertir en análisis de texto no estructurado para obtener conocimiento interno sobre su desempeño, clientes, tendencias del mercado, etc.
Los datos no estructurados son piezas de información desorganizadas y dispersas disponibles para una empresa, pero que un programa no puede utilizar ni entender fácilmente por los humanos. Estos datos están definidos por un modelo de datos y no se ajustan a ninguna estructura predefinida. La minería de datos nos permite clasificar y procesar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones que ayuden a las empresas a obtener respuestas y resolver problemas.
Desafíos en el análisis de texto no estructurado
Los datos se recopilan en diferentes formas y fuentes, incluidos correos electrónicos, redes sociales, contenido generado por el usuario, foros, artículos, noticias y demás. Dada la gran cantidad de datos, es probable que las empresas ignoren su procesamiento debido a limitaciones de tiempo y desafíos presupuestarios. Estos son algunos de los desafíos clave de la minería de datos de los datos no estructurados:
Naturaleza de los datos
Dado que no existe una estructura definida, conocer la naturaleza de los datos es un gran desafío. Esto hace que encontrar información sea aún más difícil y complejo, lo que se convierte en un gran impedimento para que la empresa comience a procesarla, ya que no tiene una dirección a seguir.
Requisitos del sistema y tecnológicos.
Los datos no estructurados no se pueden analizar con los sistemas, bases de datos y herramientas existentes. Por lo tanto, las empresas necesitan sistemas de alta capacidad y especialmente diseñados para extraer, localizar y analizar datos no estructurados.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El análisis de texto de datos no estructurados requiere técnicas de PNL, como análisis de sentimientos, modelado de temas y reconocimiento de entidades nombradas (NER). Estos sistemas requieren experiencia técnica y maquinaria avanzada para grandes conjuntos de datos.
Técnicas de preprocesamiento en minería de datos
El preprocesamiento de datos incluye limpiar, transformar e integrar datos antes de enviarlos para su análisis. Utilizando las siguientes técnicas, los analistas mejoran la calidad de los datos para facilitar la extracción de datos.
Limpieza de texto
La limpieza de texto consiste en eliminar datos irrelevantes de los conjuntos de datos. Incluye la eliminación de etiquetas HTML, caracteres especiales, números, signos de puntuación y otros aspectos del texto. El propósito es normalizar los datos del texto, eliminar palabras vacías y eliminar cualquier elemento que pueda inhibir el proceso de análisis.Tokenization
Al construir el proceso de minería de datos, se requiere la tokenización de datos para desglosar los datos no estructurados, ya que afectan el resto del proceso. La tokenización de datos no estructurados incluye la creación de unidades de datos más pequeñas y similares, lo que lleva a una representación efectiva.Etiquetado de parte del discurso
El etiquetado de parte del discurso incluye etiquetar cada token en un sustantivo, adjetivo, verbo, adverbio, conjunción, etc. Esto ayuda a crear una estructura de datos gramaticalmente correcta, lo cual es crucial para una amplia gama de funciones de PNL.Reconocimiento de entidad nombrada (NER)
El proceso NER incluye etiquetar entidades en los datos no estructurados con roles y categorías definidas. Las categorías incluyen personas, organizaciones y ubicaciones, entre otras. Esto ayuda a construir una base de conocimientos para el siguiente paso, especialmente cuando la PNL entra en acción.
La limpieza de texto consiste en eliminar datos irrelevantes de los conjuntos de datos. Incluye la eliminación de etiquetas HTML, caracteres especiales, números, signos de puntuación y otros aspectos del texto. El propósito es normalizar los datos del texto, eliminar palabras vacías y eliminar cualquier elemento que pueda inhibir el proceso de análisis.
Al construir el proceso de minería de datos, se requiere la tokenización de datos para desglosar los datos no estructurados, ya que afectan el resto del proceso. La tokenización de datos no estructurados incluye la creación de unidades de datos más pequeñas y similares, lo que lleva a una representación efectiva.
El etiquetado de parte del discurso incluye etiquetar cada token en un sustantivo, adjetivo, verbo, adverbio, conjunción, etc. Esto ayuda a crear una estructura de datos gramaticalmente correcta, lo cual es crucial para una amplia gama de funciones de PNL.
El proceso NER incluye etiquetar entidades en los datos no estructurados con roles y categorías definidas. Las categorías incluyen personas, organizaciones y ubicaciones, entre otras. Esto ayuda a construir una base de conocimientos para el siguiente paso, especialmente cuando la PNL entra en acción.Descripción general del proceso de minería de textos
La minería de texto implica la ejecución de tareas paso a paso para descubrir información procesable a partir de texto y datos no estructurados. Dentro de este proceso, utilizamos inteligencia artificial, aprendizaje automático y PNL para extraer información útil.
- Preprocesamiento: El proprocesamiento de texto incluye una serie de tareas diferentes, que incluyen limpieza de texto (eliminar información innecesaria), tokenización (dividir el texto en fragmentos más pequeños), filtrado (eliminar información irrelevante), derivación (identificar la forma básica de las palabras) y lematización. (reorganizando la palabra a su forma lingüística original).
- Selección de características: La selección de características implica extraer las características más relevantes de un conjunto de datos. Este paso, particularmente utilizado en el aprendizaje automático, también incluye clasificación, regresión y agrupación de datos.
- Transformación de texto: Usar cualquiera de los dos modelos, Bag of Words o Vector Space Model con selección de características, para generar características (identificación) de similitud en el conjunto de datos.
- Procesamiento de datos: En última instancia, con la ayuda de diferentes técnicas y enfoques aplicables, se extraen datos que luego se utilizan para análisis posteriores.
Con los datos extraídos, las empresas pueden entrenar modelos de IA con la ayuda del procesamiento OCR. Como resultado, pueden implementar inteligencia auténtica para obtener información precisa.
Aplicaciones clave de la minería de textos
Comentarios
Las empresas pueden comprender mejor a sus clientes analizando tendencias y datos extraídos de datos generados por usuarios, publicaciones en redes sociales, tweets y solicitudes de atención al cliente. Con esta información, pueden crear mejores productos y ofrecer mejores soluciones.
Monitorización de Marca
Dado que las técnicas de minería de datos pueden ayudar a obtener y extraer datos de diferentes fuentes, pueden ayudar a las marcas a saber lo que dicen sus clientes. Con esto, pueden implementar estrategias de gestión de la reputación y el seguimiento de la marca. Como resultado, las marcas pueden implementar técnicas de control de daños para salvar su reputación.
Detección de fraude
Dado que la minería de datos puede ayudar a extraer información profundamente arraigada, incluidos análisis financieros, historial de transacciones y reclamaciones de seguros, las empresas pueden determinar actividades fraudulentas. Esto ayuda a prevenir pérdidas no deseadas y les da tiempo suficiente para salvar su reputación.
Recomendación de contenido
Al comprender los datos extraídos de diferentes fuentes, las empresas pueden aprovecharlos para brindar recomendaciones personalizadas a sus clientes. La personalización juega un papel importante en el aumento de los ingresos comerciales y la experiencia del cliente.
Perspectivas de fabricación
Cuando los conocimientos de los clientes se pueden utilizar para conocer sus preferencias, lo mismo se puede utilizar para mejorar los procesos de fabricación. Teniendo en cuenta las revisiones y comentarios de la experiencia del usuario, los fabricantes pueden implementar mecanismos de mejora del producto y modificar el proceso de fabricación.
Filtrado de correo electrónico
La extracción de datos en el filtrado de correo electrónico ayuda a diferenciar entre spam, contenido malicioso y mensajes genuinos. Al tomar esta información, las empresas pueden protegerse de los ataques cibernéticos y educar a sus empleados y clientes para evitar interactuar con ciertos tipos de correos electrónicos.
Análisis de marketing competitivo
Si bien la minería de datos puede ayudar a las empresas a saber mucho sobre sí mismas y sus clientes, también puede arrojar luz sobre sus competidores. Pueden analizar la actividad del perfil de las redes sociales de los competidores, el rendimiento del sitio web y cualquier otra información disponible en la web. Una vez más, pueden identificar tendencias y conocimientos y, al mismo tiempo, utilizar esta información para desarrollar sus estrategias de marketing.
Conclusión
La extracción de datos a partir de texto no estructurado se convertirá en una práctica fundamental a medida que avancemos hacia un mundo intensivo en datos. Las empresas querrán descubrir nuevas tendencias y conocimientos para crear mejores productos y mejorar las experiencias de los clientes. Donde los desafíos operativos y de costos son más prominentes hoy en día, pueden atenuarse con la implementación a gran escala de técnicas de minería de datos. Shaip tiene experiencia en recopilación, extracción y anotación de datos, lo que ayuda a las empresas a comprender mejor a sus clientes, mercados y productos. Ayúdamos las empresas mejoran su extracción de datos OCR y colección con modelos de IA previamente entrenados que ofrecen una digitalización impresionante. Póngase en contacto con nosotros para saber cómo podemos ayudarle a procesar y ordenar datos no estructurados.
