Estamos coletando dados como nunca antes e, até 2025, cerca de 80% desses dados será desestruturado. A mineração de dados ajuda a moldar esses dados, e as empresas devem investir em análise de texto não estruturado para obter conhecimento interno sobre seu desempenho, clientes, tendências de mercado, etc.
Dados não estruturados são informações desorganizadas e dispersas disponíveis para uma empresa, mas que não podem ser usadas por um programa ou compreendidas facilmente por humanos. Esses dados são definidos por um modelo de dados e não estão em conformidade com nenhuma estrutura predefinida. A mineração de dados nos permite classificar e processar grandes conjuntos de dados para encontrar padrões que ajudem as empresas a obter respostas e resolver problemas.
Desafios na análise de texto não estruturado
Os dados são coletados em diferentes formas e fontes, incluindo e-mails, mídias sociais, conteúdo gerado por usuários, fóruns, artigos, notícias e outros enfeites. Dada a grande quantidade de dados, as empresas provavelmente ignorarão o seu processamento devido a restrições de tempo e desafios orçamentais. Aqui estão alguns desafios importantes de mineração de dados não estruturados:
Natureza dos Dados
Como não existe uma estrutura definida, conhecer a natureza dos dados é um grande desafio. Isso torna a descoberta de insights ainda mais difícil e complexa, o que se torna um grande impedimento para a empresa iniciar o processamento, pois não tem uma direção a seguir.
Requisitos de sistema e tecnológicos
Os dados não estruturados não podem ser analisados com os sistemas, bancos de dados e ferramentas existentes. Conseqüentemente, as empresas precisam de sistemas de alta capacidade e especialmente projetados para extrair, localizar e analisar dados não estruturados.
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
A análise de texto de dados não estruturados requer técnicas de PNL, como análise de sentimento, modelagem de tópicos e reconhecimento de entidade nomeada (NER). Esses sistemas exigem conhecimento técnico e maquinário avançado para grandes conjuntos de dados.
Técnicas de pré-processamento em mineração de dados
O pré-processamento de dados inclui limpeza, transformação e integração de dados antes de serem enviados para análise. Usando as técnicas a seguir, os analistas melhoram a qualidade dos dados para facilitar a mineração de dados.
Limpeza de texto
A limpeza de texto consiste na remoção de dados irrelevantes dos conjuntos de dados. Inclui a remoção de tags HTML, caracteres especiais, números, sinais de pontuação e outros aspectos do texto. O objetivo é normalizar os dados do texto, remover palavras irrelevantes e remover qualquer elemento que possa inibir o processo de análise.tokenization
Ao construir o pipeline de mineração de dados, a tokenização de dados é necessária para decompor os dados não estruturados, pois isso afeta o restante do processo. A tokenização de dados não estruturados inclui a criação de unidades de dados menores e semelhantes, levando a uma representação eficaz.Marcação de parte do discurso
A marcação de classes gramaticais inclui rotular cada token em um substantivo, adjetivo, verbo, advérbio, conjunção, etc. Isso ajuda a criar uma estrutura de dados gramaticalmente correta, o que é crucial para uma ampla gama de funções de PNL.Reconhecimento de entidade nomeada (NER)
O processo NER inclui etiquetar entidades nos dados não estruturados com funções e categorias definidas. As categorias incluem pessoas, organizações e locais, entre outros. Isso ajuda a construir uma base de conhecimento para a próxima etapa, especialmente quando a PNL entrar em ação.
A limpeza de texto consiste na remoção de dados irrelevantes dos conjuntos de dados. Inclui a remoção de tags HTML, caracteres especiais, números, sinais de pontuação e outros aspectos do texto. O objetivo é normalizar os dados do texto, remover palavras irrelevantes e remover qualquer elemento que possa inibir o processo de análise.
Ao construir o pipeline de mineração de dados, a tokenização de dados é necessária para decompor os dados não estruturados, pois isso afeta o restante do processo. A tokenização de dados não estruturados inclui a criação de unidades de dados menores e semelhantes, levando a uma representação eficaz.
A marcação de classes gramaticais inclui rotular cada token em um substantivo, adjetivo, verbo, advérbio, conjunção, etc. Isso ajuda a criar uma estrutura de dados gramaticalmente correta, o que é crucial para uma ampla gama de funções de PNL.
O processo NER inclui etiquetar entidades nos dados não estruturados com funções e categorias definidas. As categorias incluem pessoas, organizações e locais, entre outros. Isso ajuda a construir uma base de conhecimento para a próxima etapa, especialmente quando a PNL entrar em ação.Visão geral do processo de mineração de texto
A mineração de texto envolve a execução passo a passo de tarefas para descobrir informações acionáveis de textos e dados não estruturados. Dentro desse processo, utilizamos inteligência artificial, aprendizado de máquina e PNL para extrair informações úteis.
- Pré-processando: O pró-processamento de texto inclui uma série de tarefas diferentes, incluindo limpeza de texto (remoção de informações desnecessárias), tokenização (divisão do texto em pedaços menores), filtragem (remoção de informações irrelevantes), lematização (identificação da forma básica das palavras) e lematização. (reorganizando a palavra à sua forma linguística original).
- Seleção de recursos: A seleção de recursos envolve extrair os recursos mais relevantes de um conjunto de dados. Particularmente usada em aprendizado de máquina, esta etapa também inclui classificação, regressão e clustering de dados.
- Transformação de texto: Usando qualquer um dos dois modelos, Bag of Words ou Vector Space Model com seleção de recursos, para gerar recursos (identificação) de similaridade no conjunto de dados.
- Mineração de dados: Em última análise, com a ajuda de diferentes técnicas e abordagens aplicáveis, os dados são extraídos, que são então utilizados para análises posteriores.
Com os dados extraídos, as empresas podem treinar modelos de IA com o ajuda do processamento de OCR. Como resultado, eles podem implantar inteligência autêntica para obter insights precisos.
Principais aplicações de mineração de texto
Feedback dos nossos clientes
As empresas podem entender melhor seus clientes analisando tendências e dados extraídos de dados gerados por usuários, postagens em mídias sociais, tweets e solicitações de suporte ao cliente. Usando essas informações, eles podem construir produtos melhores e fornecer soluções melhores.
Monitoramento de marca
Como as técnicas de mineração de dados podem ajudar a obter e extrair dados de diferentes fontes, podem ajudar as marcas a saber o que seus clientes estão dizendo. Usando isso, eles podem implementar estratégias de monitoramento de marca e gerenciamento de reputação de marca. Como resultado, as marcas podem implementar técnicas de controlo de danos para salvar a sua reputação.
Detecção de fraude
Como a mineração de dados pode ajudar a extrair informações profundamente enraizadas, incluindo análises financeiras, histórico de transações e reclamações de seguros, as empresas podem determinar atividades fraudulentas. Isso ajuda a evitar perdas indesejadas e lhes dá tempo suficiente para salvar sua reputação.
Recomendação de conteúdo
Com uma compreensão dos dados extraídos de diferentes fontes, as empresas podem aproveitá-los para fornecer recomendações personalizadas aos seus clientes. A personalização desempenha um papel importante no aumento da receita do negócio e da experiência do cliente.
Insights de fabricação
Onde as percepções do cliente podem ser usadas para conhecer suas preferências, as mesmas podem ser utilizadas para melhorar os processos de fabricação. Levando em consideração as avaliações e feedback da experiência do usuário, os fabricantes podem implementar mecanismos de melhoria do produto e modificar o processo de fabricação.
Filtragem de Email
A mineração de dados na filtragem de e-mail ajuda a diferenciar entre spam, conteúdo malicioso e mensagens genuínas. Com essas informações, as empresas podem se proteger contra ataques cibernéticos e educar seus funcionários e clientes para evitar o envolvimento com determinados tipos de e-mail.
Análise de Marketing Competitivo
Embora a mineração de dados possa ajudar as empresas a saberem muito sobre si mesmas e sobre seus clientes, também pode iluminar seus concorrentes. Eles podem analisar a atividade dos perfis de mídia social dos concorrentes, o desempenho do site e qualquer outra informação disponível na web. Mais uma vez, eles podem identificar tendências e insights, ao mesmo tempo que usam essas informações para construir suas estratégias de marketing.
Conclusão
A mineração de dados a partir de texto não estruturado se tornará uma prática fundamental à medida que avançamos em um mundo com uso intensivo de dados. As empresas desejarão descobrir novas tendências e insights para criar produtos melhores e melhorar a experiência do cliente. Onde os desafios operacionais e de custos são mais proeminentes hoje, eles podem ser superados com a implementação em larga escala de técnicas de mineração de dados. Shaip tem experiência em coleta, extração e anotação de dados, ajudando as empresas a entender melhor seus clientes, mercados e produtos. Nós ajudamos empresas melhoram a extração de dados de OCR e coleta com modelos de IA pré-treinados, proporcionando digitalização impressionante. Entre em contato conosco para saber como podemos ajudá-lo a processar e organizar dados não estruturados.
