Business Intelligence y datos no estructurados

Business Intelligence y datos no estructurados

Todos aquellos datos que no estén dentro de una base de datos relacional se conocen como datos no estructurados, aquellos que se generan a través de videos, redes sociales como Facebook, twitter, libros, páginas web, documentos de ofimática como Word o power point, RSS y muchos otros datos que generamos día a día. Las aplicaciones y los usos que se le pueden dar a esta información van desde entender el estado emocional de los consumidores de un servicio y/o producto, analizando comunicaciones en tiempo real, como por ejemplo analizar grandes bodegas de datos para entrenar sistemas que brinden el mejor tratamiento para el cáncer; podríamos también entender de mejor manera nuestros canales de atención al usuario no solo teniendo en cuenta la calificación del cliente al finalizar la llamada si no entendiendo el estado emocional del mismo antes, durante y después y así mismo aprender de esto para generar perfiles de atención a clientes problemáticos.

Análisis de sentimiento o minería de opiniones

El análisis de sentimiento o minería de opciones consiste en el análisis de diversos tipos de información como redes sociales, páginas de noticias, reseñas, comunicados de prensa, documentos de investigación, a través de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, analítica de textos y lingüística computacional para extraer información subjetiva.

En la década de los 90’, los periodistas seguían al presidente de la reserva Federal para según el tamaño de su portafolio, predecir si las tasas cambiarían, es decir si el tamaño de su portafolio era grueso se habían analizado documentos y cifras, por ende las tasas cambiarían; si el portafolio era delgado, las tasas se mantendrían estables, este tipo de análisis no ha diferido mucho de análisis modernos solo que los tipos y la cantidad de información lanzada al público es mucho mayor y a través de procesos manuales se podrían omitir datos importantes, los analizadores modernos de la reserva federal pueden entrenar a sistemas de análisis lingüístico con comunicaciones históricas y relacionarla con cambios de las políticas bancarias, de esta manera el sistema puede analizar cada nueva comunicación de los bancos centrales de cada lugar del mundo y comparar con resultados históricos, estos resultados son normalizados a 0 (cero)  es decir, que resultados negativos indican sentimientos negativos de la economía como inflación y puntajes positivos indican sentimientos de estabilidad económica.

La automatización del análisis de sentimientos permite procesar grandes volúmenes y gran variedad de datos que sería imposible a través de procesos manuales, permitiendo así por ejemplo analizar millones de conversaciones y comentarios en redes sociales, para interpretar el sentimiento de los clientes frente a una marca.

Uso de datos no estructurados en la medicina

A través de la información que generamos los humanos sobre nuestra propia salud y la información contenida en millares de libros, revistas y publicaciones, sistemas de inteligencia artificial como IBM Watson, buscan brindarle a los oncólogos las mejores opciones de tratamiento para 12 (doce) diferentes tipos de cáncer, estos sistemas analizan el estado de salud del paciente y correlacionan estos datos con grandes bodegas de información para brindar tratamientos más precisos y personalizados.

IBM Watson analiza al paciente a través de sistemas cognitivos de inteligencia artificial en segundos, los cuales leen, analizan, comparan y entienden datos estructurados y no estructurados dándoles significado.

Inteligencia de negocios y social media

Se estima que en los últimos años la cantidad de usuarios a los que se llega a través de plataformas digitales es mucho mayor que a través los medios de comunicación tradicionales como la televisión y la radio, por ejemplo el mundial de futbol del año 2014 fue seguido en su mayoría a través de redes sociales, esto genera una gran oportunidad para los profesionales dedicados al marketing digital ya que a través de estos medios podemos acceder a información de nuestros cliente y/o usuarios como la cantidad de veces que ellos han visualizado una de nuestras promociones y las sensaciones de los mismos; además me permite crear grupos de personas a las que mi marca o producto generarían mayor impacto. Pero, ¿cómo puedo medir el impacto de la última estrategia de marketing? o ¿cómo puedo conocer la reputación de mi marca?

Las diferentes tecnologías implementadas por BigData analiza grandes volúmenes de datos no estructurados y permite tomar información relevante de ellos, permitiendo conocer a nuestros clientes como aquellos que viven solos, aquellos que son recién casados o aquellos que están preparando un viaje, esta información es de mucho valor para que las estrategias de marketing tengan el mayor impacto posible, adicionalmente permiten analizar en tiempo real ejemplo las sensaciones de los usuarios con el estreno de la película Rápido y furioso 8 que se estrenó este año. Se estima que en el año 2018 la cantidad de usuarios que van a usar medios digitales va a llegar a 2.55 mil millones de personas, por ello es de importancia que las compañías se adapten y desarrollen estas nuevas estrategias de marketing que los posicionaran a la vanguardia del mercado.

Conclusiones

El conocimiento que se puede adquirir a través de los grandes volúmenes de datos hoy en día puede tener aplicaciones tanto científicas como de negocios que nos permitirán abrir la puerta a nuevos conocimientos, se cree que más del 80% de la información que generamos está a través de fuentes no estructuradas por ello, el rápido crecimiento de las tecnologías que permiten procesar estos datos tales como IBM Watson, Hadoop, Apache Spark entre otras, cambiaran la forma en que vemos la medicina, los negocios y la banca.

Bibliografia

http://data-informed.com/the-benefits-of-leveraging-unstructured-data-in-2017/

http://www.siliconweek.com/cloud/van-los-primeros-hospitales-integrado-watson-tratar-cancer-85074?inf_by=5922f142671db80f228b494a

http://data-informed.com/how-to-impose-structure-on-unstructured-data/

http://tec-ps.com/big-data-marketing-digital

cristian andres nieto
cristian andres nieto

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