Text Mining e Data Mining: trasformare tutti i dati in Business Intelligence

Tutte le realtà che comprendano il valore dei dati e come questi siano una miniera d’oro per la generazione di informazione ad alto valore aggiunto per il CRM, il supporto decisionale, i sistemi di Business Intelligence, non possono fare a meno di considerare la quantità di informazione nascosta nei dati destrutturati, nei documenti testuali.
Si stima che, in una qualsiasi organizzazione, i dati destrutturati, costituiscano l’80 percento del patrimonio di informazione grezza che si ha a disposizione per estrarre informazione ad alto valore aggiunto.

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In un contesto esemplificativo di CRM, le comunicazioni interne ed esterne col cliente sono supportate da un'ampia varietà di canali e touch point; nonostante questo la conoscenza del mercato e del cliente rimane imprigionata nei dati destrutturati. L'utilizzo delle tecniche di text mining a supporto dei processi di Data Mining consente di sfruttare tutta l'informazione posseduta e di incrementare il ROI sui propri progetti di Data Warehousing e CRM.

Text Mining for Clementine scava in modo intelligente nel mare dei dati testuali estraendo i concetti chiave, sulla base del contesto dei documenti nei quali sono inseriti. La capacità di comprendere il linguaggio umano si basa sull’approccio linguistico, cui ci si riferisce con il termine Natural Language Processing (NLP). I sistemi non linguistici, ad esempio quelli basati sull’approccio statistico/probabilistico, non garantiscono nessuna comprensione dei concetti e dei termini espressi. I sistemi basati sull’approccio statistico considerano infatti un testo come un insieme di parole, mentre il motore di LexiQuest estrae, in modo intelligente, i termini ed i concetti, anche complessi, raggruppandoli poi in gruppi omogenei (es. organizzazioni, prodotti, etc.)

Con il motore LexiQuest di Text Mining for Clementine, la tecnologia leader per il Data Mining, è possibile utilizzare come variabili di analisi, nei modelli di Data Mining, i concetti estratti dai dati testuali.
Text Mining for Clementine trasforma quindi in variabili strutturate i dati testuali destrutturati, per la realizzazione di modelli di Data Mining che generino l’informazione ad alto valore aggiunto per i processi decisionali.

L’integrazione delle due tecnologie leader per l’analisi dei testi e per il Data Mining, è completa; le funzionalità del motore LexiQuest possono essere richiamate direttamente da Clementine durante la costruzione di uno o più processi di analisi (stream) attraverso:

• Text Mining source node – utilizza LexiQuest per estrarre automaticamente concetti, categorie e frequenze da ogni documento
• Documenti viewer node – visualizza il documento od i documenti selezionati dai modelli di Data Mining
• Text Mining process node - utilizza LexiQuest per estrarre automaticamente concetti, categorie e frequenze da stringhe di testo contenute nei database ed unire i risultati con i dati strutturati

Text Mining: come funziona

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