Es posible que tengas curiosidad de saber qué es Text Mining y cuáles son los beneficios que ofrece si decides emplear esta técnica dentro de tu empresa. Primero, es importante que sepas, que, además de ser un proceso que facilita extraer grandes volúmenes de datos, también es un procedimiento que ayuda en la toma de decisiones estratégicas, precisas y útiles en cualquier organización.
Si sientes que necesitas saber más sobre el Text Mining, este artículo te explicará qué es y cuál es la forma más eficiente de implementar este método para tus necesidades empresariales.
¡Comencemos!
¿Qué es Text Mining?
El Text Mining, también llamado minería de textos, es un proceso que se encarga de analizar un conjunto de grandes cantidades de datos, específicamente, de textos heterogéneos y no estructurado, los cuales proceden de distintas fuentes e incluso en diferentes idiomas, con el fin de identificar patrones para convertirlos en conceptos claves e información útil.
En otras palabras, se trata del “descubrimiento de textos o la exploración de textos en busca de información valiosa, aunque oculta”, como lo indica el South African Journal, en su investigación sobre ‘Diferencias entre Text Mining y Data Mining'.
El objetivo del Text Mining, que es un término importante cuando consultas qué es Ciencia de Datos, es ayudar a comprender el contenido de un conjunto de textos, por medio de la extracción de patrones significativos; en el proceso se usan herramientas de análisis de datos que permiten discernir un conjunto de textos. En esta técnica se emplean metodologías, estadísticas y algoritmos de búsqueda.
Las áreas de aplicación del Text Mining no sólo son la de archivos de textos como documentos de word, blogs y reseñas de usuarios, sino también se emplean en los sistema de gestión de relaciones con los clientes, los filtros de correo electrónico, el análisis de sugerencias de productos, la detección de fraudes y el análisis de redes sociales.
Imagen: Pixabay
Beneficios de usar el Text Mining
La técnica apropiada del Text Mining ofrece beneficios para cualquier persona u organización que desee implementar esta técnica. Aquí te presentamos algunos de ellos:
Ahorras tiempo
El Text Mining disminuye el tiempo dedicado a la lectura de textos extensos y extractos literarios.
Reduces costos
Esta técnica de análisis de textos es más económica si se compara con la alternativa manual, pues toma una mayor cantidad de información al momento de procesarla.
Mayor simplicidad
A pesar de que los datos no estructurados son más complejos, el Text Mining fomenta las facultades para leer resultados, entendiendo su significado como la capacidad para la predicción.
Mayor coherencia
El análisis es más consistente que la codificación manual pues se tienen variables que permiten entender mejor los datos. El Text Mining permite realizar búsquedas, filtrar información y hacer referencias cruzadas entre los datos con una sola vista unificada.
Uso de redes sociales
Esta técnica usa las redes sociales como un instrumento básico para entender mejor el comportamiento de los usuarios y así adaptar las estrategias de comunicación.
Ayuda en la toma de decisiones
Esta herramienta incrementa significativamente la habilidad para extraer información a partir de textos a gran escala, lo que contribuye de una forma muy relevante a la toma de decisiones tácticas y estratégicas.
Principales técnicas de Text Mining
Como ya sabes, el concepto de Text Mining se basa en la recopilación de información, en el análisis, la clasificación y el planteamiento de hipótesis. Entre las técnicas más conocidas, se encuentran las siguientes:
Extracción de información
Se extrae información significativa de una gran cantidad de texto. El corpus extraído se almacena en una base de datos para su posterior procesamiento. El proceso de precisión y recuperación se utiliza para comprobar y evaluar la relevancia de los resultados en los datos extraídos.
Recuperación de información
Es este proceso lo que se busca con el Text Mining es recopilar patrones relevantes y asociados a un conjunto de palabras o temas. Estos motores de búsqueda brindan a los usuarios información relevante y concisa para satisfacer sus necesidades.
Procesamiento de lenguaje natural
En esta técnica de Text Mining se busca el procesamiento y análisis automático de información textual no estructurada. En este caso, se utiliza el reconocimiento de entidades nombradas para la extracción de abreviaturas y sus sinónimos para encontrar relación entre ellas.
Resumen de texto
Con esta técnica se busca recopilar y producir una representación concisa de documentos de textos originales. Se aplican métodos de tokenización para la eliminación de palabras vacías y derivación para el preprocesamiento.
Si luego de conocer estos beneficios deseas implementar el Text mining en tu empresa, tus colaboradores deben contar con algunas capacidades. Para ello, descarga nuestra plantilla de necesidades de entrenamiento con la que lograrás reconocer las competencias de tu equipo de trabajo.
¿Cuál es la diferencia entre Text Mining y Data Mining?
Debes recordar que el funcionamiento del Text Mining es distinto a la minería de datos o lo que es Data Mining, ya que el primero aplica para el análisis de textos o documentos no estructurados, lo que lo hace más complejo por no tener un modelo prefijado. En cambio, el Data Mining se adapta a información estructurada, como son las bases de datos que están organizadas en un único formato.
En términos de la Western Governors University, el Data Mining es “el proceso por medio del cual las empresas convierten datos crudos (sin procesar) en información útil”. Para lograr este procedimiento se emplean distintos softwares que permiten detectar patrones en grandes conjuntos de datos con el objetivo de desarrollar estrategias, aumentar las ventas o realizar campañas de marketing digital mejor focalizadas.
No obstante, el Data Mining y el Text Mining pueden trabajar conjuntamente siguiendo su propio esquema, ya que los dos son fundamentales dentro de la era digital y los avances tecnológicos. El esquema que debes utilizar es el siguiente:
- Identificar el texto en el que se va a trabajar: prepara el texto para el proceso de minería de datos, sí el texto existe en varios archivos, debes guardarlos en una misma ubicación. En el caso de las bases de datos, determina el campo que contiene el texto.
- Minar el texto y extraer datos estructurados: aplica los algoritmos de Text Mining al texto de origen.
- Crear modelos de categorías y conceptos: identifica los conceptos clave y crea categorías. Identifica los mejores conceptos y categorías para clasificar.
- Analizar los datos estructurados: emplea técnicas de Data Mining convencionales, como el clúster, la clasificación y el modelado predictivo, con el objetivo de que descubras las relaciones entre los conceptos. Unifica los términos extraídos con otros datos estructurados para predecir comportamientos futuros basados en los conceptos.
Imagen: Pixabay
Si deseas ampliar tus conocimientos sobre el Text Mining y por ende, el Data Mining, pues son técnicas importantes dentro de las organizaciones, te invitamos a explorar el curso online de Data Mining: Maneja grandes volúmenes de datos en donde podrás profundizar en los principios de la minería de datos y así, empezar a aplicarlos en tu marca.
Como explica Mario Hernández, Data Scientist y profesor de este curso de Crehana, “la minería de datos es el eje central para tomar decisiones efectivas orientadas a los datos”. Esto refuerza la idea que capacitarte en cursos de negocios te ayudará a entender mejor la información y estabilidad de tu empresa.
Esperamos que este nuevo artículo te haya servido para comprender mejor qué es y qué ofrece el Text Mining y te animes a ponerlo en práctica para resultados beneficiosos en tu organización. Recuerda que obtener mejores resultados implica ejecutar estrategias mejor estructuradas y basadas en métodos comprobables.
¡Hasta la próxima!