9 ejemplos del éxito del Text-Mining

El Text-Mining es un área relativamente nueva de la informática, y su uso ha crecido a medida que los datos aumentan tanto en relevancia como en cantidad. En concreto, esta técnica se utiliza para hacer accesibles y útiles grandes cantidades de datos a través de diferentes técnicas. Gracias al Text-Mining, se ha revolucionado el mundo de los negocios y el Data Science y hay varios ejemplos prácticos que lo demuestran. ¡Vamos a descubrirlos!

9 ejemplos del éxito del Text-Mining

1. Gestión de riesgos

No importa la industria, el análisis de riesgo insuficiente a menudo es una causa principal de fallo. Esto es especialmente cierto en la industria financiera, donde la adopción del software de gestión de riesgos basado en la tecnología de Text-Mining puede aumentar drásticamente la capacidad de mitigar los riesgos. De esta forma, se permite la gestión completa de miles documentos de texto y dando la capacidad de acceder a la información correcta en el momento adecuado.

2. Gestión del conocimiento

No poder encontrar rápidamente información es siempre un desafío cuando se manejan grandes volúmenes de documentos de texto, como puede ser en la industria de la salud. En este campo se enfrentan al desafío de contar con una gran cantidad de información. Aquí el software de gestión de conocimiento basado en Text-Mining ofrece una solución clara para el exceso de información.

3. Prevención del delito cibernético

La naturaleza anónima de Internet y las muchas funciones de comunicación que se operan a través de ella contribuyen al aumento del riesgo de crímenes basados en Internet. En la actualidad, las aplicaciones de Text-Mining y Anticriminal están facilitando la prevención del delito en Internet para cualquier empresa y agencia de cumplimiento de la ley.

4. Servicio de atención al cliente

La extracción de texto y el procesamiento del lenguaje natural son aplicaciones frecuentes para la atención al cliente. Hoy en día, el Text-Mining se utiliza con frecuencia para mejorar la experiencia del cliente utilizando diferentes fuentes de información valiosa para mejorar la calidad, efectividad y velocidad en la resolución de los problemas.

Además, el análisis de texto se utiliza para proporcionar una respuesta rápida y automática al cliente, reduciendo la dependencia de los teleoperadores.

5. Detección de fraude a través de investigación de reclamos

El análisis de texto es una tecnología tremendamente efectiva en cualquier dominio donde la mayoría de la información se recopila como texto. Actualmente, las compañías de seguros están aprovechando las tecnologías del Text-Mining para evitar fraudes y procesar rápidamente las reclamaciones.

6. Inteligencia de negocios

Este proceso es utilizado por grandes compañías para mantener y apoyar la toma de decisiones. Aquí, el Text-Mining realmente marca la diferencia, permitiendo al analista saltar rápidamente en la respuesta incluso cuando se analizan grandes cantidades de datos internos.

Además, estas aplicaciones son capaces de monitorizar miles de fuentes y analizar grandes volúmenes de datos para extraer de ellos contenido relevante.

7. Enriquecimiento de contenido

Si bien es cierto que trabajar con contenido de texto aún requiere un poco de esfuerzo humano, las técnicas de análisis de texto hacen una gran diferencia cuando se trata de administrar de manera más efectiva grandes volúmenes de información.

Gracias al Text-Mining enriquecen el contenido, proporcionan una capa escalable para etiquetar, organizar y resumir el contenido disponible que lo hace adecuado para una variedad de propósitos.

8. Filtrado de spam

Aunque el correo electrónico es una manera efectiva y rápida de comunicarse, tiene un lado oscuro: el correo no deseado. Hoy en día, el spam es un problema importante para los proveedores de servicios de Internet, por lo que aumentan los coseos de la administración del servicio y la actualización del hardware y el software.

Además, para los usuarios el correo no deseado es un punto de entrada para los virus y afecta la productividad. Las técnicas de Text-Mining se pueden implementar para mejorar la efectividad de los métodos de filtrado basados ​​en estadísticas.

9. Análisis de datos de redes sociales.

Hoy en día, las redes sociales son una de las fuentes más prolíficas de datos no estructurados. Cada vez más reconocidas como una fuente valiosa de inteligencia de mercado y de clientes, y las empresas lo utilizan para analizar o predecir las necesidades de los clientes. En ambas, el Text-Mining puede abordar grandes volúmenes de datos no estructurados, extrayendo opiniones, emociones y sentimientos. Si es que es increíble, ¿verdad?

Como has podido ver, El Text-Mining está al orden del día en la actualidad y estos casos lo demuestran. No será de extrañar que en poco tiempo empiecen a sumarse más ejemplos a esta lista. Por algo el Text-Mining y más en concreto el Data Science están despertando el interés de muchos estudiantes universitarios. Así que, ¿te gustaría ser uno de ellos? ¿Te gustaría estudiar un máster en Data Science y especializarte en esta rama? ¡Escríbenos!