Οι σύγχρονοι υπολογιστές έχουν πλέον πολλές δυνατότητες και η εξέλιξη τους τα τελευταία χρόνια μας έχει εντυπωσιάσει όλους πολύ.

Μέσω της τεχνητής νοημοσύνης, η επικοινωνία μεταξύ των ανθρώπων και των υπολογιστών, είναι πλέον πιο εύκολη από ποτέ και αυτό με την σειρά του, έχει διευκολύνει σχεδόν όλες τις καθημερινές μας δραστηριότητες.

Η ικανότητα αυτή των υπολογιστών που αφορά:

 Την συλλογή και επεξεργασία δεδομένων και 

 Το επιθυμητό αποτέλεσμα που μας δίνουν

Προέρχεται από το machine learning το οποίο αποτελεί ένα σημαντικό μέρος της τεχνητής νοημοσύνης.

Το machine learning βρίσκεται πίσω από πολλές λειτουργίες των υπολογιστών, τις οποίες τόσο οι άνθρωποι όσο και οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν στην καθημερινότητα τους.

Όσον αφορά τις επιχειρήσεις, ένα αντιπροσωπευτικό παράδειγμα χρήσης machine learning, είναι τα Text Analytics τα οποία χρησιμεύουν για την ερμηνεία κειμένων και πληροφοριών αλλά και για την πρόβλεψη συμπεριφορών ή τάσεων, μέσα από μοτίβα και σχέδια.

Στο άρθρο αυτό θα δούμε:

 Τι είναι τα Text Analytics 

 Γιατί είναι σημαντικά τα Text Analytics 

 Την διαφορά μεταξύ Text Analytics και Text Mining

 Πως  χρησιμοποιούν οι επιχειρήσεις τα Text Analytics 

Ας ξεκινήσουμε λοιπόν εξηγώντας τι είναι τα Text Analytics.

 Τι Είναι τα Text Analytics

Text Analytics ή αλλιώς ανάλυση κειμένου, είναι ένας συνδυασμός machine learning και διαφόρων γλωσσικών και στατιστικών τεχνικών. 

Ο συνδυασμός αυτός λοιπόν, είναι ικανός να επεξεργάζεται μεγάλο όγκο πληροφοριών σε μορφή κειμένου, οπτικοποιώντας το σε διάφορα μοτίβα και διαγράμματα.

Πιο συγκεκριμένα όμως, τα text analytics είναι ένα γνωστό παράδειγμα NLP (Natural Language Processing), χάρει στο οποίο στην συγκεκριμένη περίπτωση, οι υπολογιστές έχουν την δυνατότητα να διαβάζουν κείμενα και να τα ερμηνεύουν σε διαφορετική μορφή.

Όσον αφορά λοιπόν ένα κείμενο, εκείνο που μας ενδιαφέρει να κατανοήσουμε είναι οι πληροφορίες που περιλαμβάνει αλλά και το ύφος που κυριαρχεί σε αυτό.

Μια πολύ χρησιμοποιημένη τεχνική στα text analytics είναι το Sentiment analysis, όπου μπορεί να εντοπίσει την διάθεση και το ύφος ενός γραπτού λόγου, όπως το αν είναι θετικό, επικριτικό ή ουδέτερο.

Οι πληροφορίες αυτές που δίνουν τα text analytics είναι πολύ σημαντικές για μια επιχείρηση ή ιδιώτη, για αυτό πάμε να δούμε γιατί πρέπει να τα λαμβάνουμε σοβαρά υπόψιν.

 Γιατί Είναι Σημαντικά τα Text Analytics

Όπως λοιπόν αναφέρθηκε και παραπάνω, τα text analytics μπορούν να φανούν πολύ χρήσιμα σε μια επιχείρηση και όχι μόνο, καθώς δίνουν μια πιο ολοκληρωμένη εικόνα για την εμπειρία πελατών ή συνεργατών, από τα γραπτά σχόλια που μπορεί να κάνουν.

Για μια επιχείρηση το feedback των ανθρώπων που την εμπιστεύονται, είναι πολύτιμο, καθώς έτσι μπορεί να γνωρίζει τι κάνει σωστά και τι χρειάζεται βελτίωση.

Συνήθως οι έρευνες που γίνονται σε αυτές τις περιπτώσεις είναι πολύ προσεκτικά δομημένες και τα αποτελέσματα τους περιλαμβάνουν αρκετά στατιστικά και συμπεράσματα, τα οποία σε αυτή την μορφή μπορεί να δυσκολεύουν κάποιον να τα κατανοήσει.

Μέσω των text analytics όμως, όλα αυτά τα αποτελέσματα μπορούν να οπτικοποιηθούν σε κατάλληλη μορφή, έτσι ώστε ο καθένας να μπορεί να καταλάβει και να συγκρατήσει την ουσία.

Γνωρίζοντας λοιπόν όλες αυτές τις πληροφορίες, οι επιχειρήσεις θα μπορούν να:

 Κάνουν καλύτερη διαχείριση των λειτουργιών τους

 Ελέγχουν καλύτερα την απόδοση και τα έξοδα τους

 Παίρνουν καλύτερες αποφάσεις

 Βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών, των εργαζομένων και άλλων ενδιαφερόμενων μελών

 Αυξήσουν τα έσοδά τους 

Ως γνωστόν τα δεδομένα που μια επιχείρηση ενδιαφέρεται να ερμηνεύσει είναι ποικίλα, άλλα αφορούν ποιοτικά στοιχεία και άλλα ποσοτικά. 

Για την πρώτη περίπτωση λοιπόν υπάρχει μια διαφορετική διαδικασία οπτικοποίησης, το text mining. 

 Η Διαφορά Μεταξύ Text Analytics και Text Mining

Το text mining μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιορίσει εάν οι πελάτες είναι ικανοποιημένοι με ένα προϊόν ή μια υπηρεσία αναλύοντας τις κριτικές και τις έρευνες τους. 

Ρόλος του είναι να απλοποιεί τα δεδομένα για να είναι αργότερα διαθέσιμα στον data analyst.

Τα text analytics από την άλλη μπορεί να χρησιμοποιηθούν για να ερμηνεύσουν βαθύτερες και πιο πρακτικές πληροφορίες.

Μπορεί δηλαδή να επεξεργαστούν δεδομένα μέσα από τα οποία καταφέρνουν να προσδιορίσουν μοτίβα από ένα unstructured κείμενο.

Είναι στην ουσία η εφαρμογή στατιστικών τεχνικών και τεχνικών μηχανικής μάθησης, έτσι ώστε να είναι ευκολότερη η πρόβλεψη οποιασδήποτε τάσης ή γεγονότος.

Για τον λόγο αυτό λοιπόν, τα text analytics μπορούν να χρησιμοποιηθούν από τις επιχειρήσεις.

 Πώς Χρησιμοποιούν οι Επιχειρήσεις τα Text Analytics;

Οι ευκαιρίες που υπάρχουν για τις επιχειρήσεις αυτή την εποχή είναι πάρα πολλές και χάρει στην τεχνολογία έχουν καταφέρει να βελτιωθούν και να προσφέρουν ακόμα περισσότερα.

   Περίπτωση #1: Ασφάλιση

Οι ασφαλιστικές επιχειρήσεις εργάζονται καθημερινά πάνω σε πληροφορίες πελατών που περιλαμβάνουν εκθέσεις από εμπειρογνώμονες, καταγγελίες, αποτελέσματα ερευνών και άλλα πολλά. 

Έτσι λοιπόν είναι δύσκολο να χειριστεί κανείς τις πληροφορίες αυτές και ταυτόχρονα να τις ερμηνεύσει κατάλληλα, καθώς από αυτό θα εξαρτηθούν και οι αποφάσεις που μια ασφαλιστική εταιρεία θα πάρει.

Τα text analytics μπορούν να αναλύσουν και να διακρίνουν όλες τις απαιτήσεις και σημαντικά στοιχεία των ασφαλιστικών σημειώσεων προκειμένου να διερευνηθούν.

Μπορούν επίσης να εντοπίσουν κενά και περιπτώσεις απάτης και έτσι να προστατέψουν την εταιρεία.

   Περίπτωση #2: Retail

Η τεχνητή νοημοσύνη και τα text analytics μπορούν να βοηθήσουν επιχειρήσεις λιανικού εμπορίου να έχουν μια καλύτερη εικόνα για τους πελάτες τους.

Μπορούν να γνωρίζουν τι προτιμούν περισσότερο οι καταναλωτές, τι δεν τους αρέσει και τι θα τους έκανε να παραμείνουν πελάτες στην επιχείρηση.

Όλα αυτά λοιπόν μπορούν να γίνουν, αφού τα text analytics καταλαβαίνουν από τα σχόλια που γράφουν οι πελάτες στο διαδίκτυο και από τις κριτικές τους.

Έτσι, μια λιανική επιχείρηση μπορεί να αξιοποιήσει κατάλληλα τον χρόνο και τους πόρους της.

   Περίπτωση #3: Υγεία

Οι ικανότητες πρόβλεψης που έχουν τα text analytics μπορούν να φανούν πολύ χρήσιμες στον τομέα της υγείας.

Μπορούν δηλαδή, με τα κατάλληλα δεδομένα να προβλέψουν εξάρσεις ασθενειών, την πορεία μια θεραπείας και τις ανάγκες για συγκεκριμένα φάρμακα.

Έτσι το σύστημα υγείας θα μπορεί να γνωρίζει πότε υπάρχει μεγάλη ανάγκη για πρόσληψη προσωπικού, πότε υπάρχει ζήτηση για συγκεκριμένες ειδικότητες και ανάγκη για περισσότερα φάρμακα.

Αυτός είναι μάλιστα ένας τομέας όπου η επιστήμη των δεδομένων έχει μεγάλη ανάπτυξη.

   Περίπτωση #4: Κυβέρνηση

Η γραφειοκρατία ακόμα και στην σύγχρονη εποχή, υπάρχει παντού, σε αρχεία και ψηφιακά έγγραφα μέσα στα οποία συγκεντρώνεται μεγάλο πλήθος πληροφοριών.

Στην περίπτωση αυτή λοιπόν τα text analytics μπορούν να προσφέρουν την οργάνωση και την διευκόλυνση που μια κυβέρνηση και οι δημόσιες δομές της χρειάζονται.

Επίσης για μια κυβέρνηση, η γνώση για την άποψη του κοινού της είναι πολύ σημαντική. 

Πλέον το διαδίκτυο αποτελεί έναν χώρο που οι άνθρωποι μοιράζονται τις πολιτικές τους απόψεις και μέσα από τα text analytics, οι κυβερνήσεις μπορούν να καταλάβουν τι τάση επικρατεί.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν ότι ακόμα και η πιο σύνθετη πληροφορία μπορεί να ερμηνευθεί με κατανοητό τρόπο μέσα από τα NLP και συγκεκριμένα τα text analytics και να βοηθήσει στην βελτίωση πολλών λειτουργιών.

Αν λοιπόν ενδιαφέρεσαι να μάθεις πώς λειτουργούν τα text analytics και να τα αξιοποιήσεις επαγγελματικά, τότε ρίξε μια ματιά στο Data Analytics Bootcamp και εξέλιξε τις γνώσεις σου!