Estrai informazioni strategiche da fonti destrutturate
I processi di back office raccolgono grandi quantità di informazioni testuali destrutturate che necessitano di essere processate, per poter ottenere informazioni di sintesi e per poter effettuare rapidamente una sentiment analysis e una analisi dei testi, anche avvalendosi di tecniche di natural language processing (NLP).
Dall'analisi dei testi all'informazione strategica sfruttando il natural language processing NLP
NLP anche con quantità limitate di testi da analizzare
Può accadere che il volume dei testi a disposizione non sia sufficiente per adottare un approccio di tipo Big Data. La soluzione proposta riesce ad essere efficace, grazie a tecniche di natural language processing (NLP) e ad un approccio basato sulla creazione di dizionari specifici di dominio.
Il contributo dei Data Analyst nella analisi testi NLP
La soluzione consente, attraverso un approccio ibrido, di trarre valore dalla combinazione delle funzionalità di NLP e di Machine Learning messe a disposizione da Google Cloud Auto ML e da quelle di analisi condotte da un team di Data Analyst.
La sentiment analysis nella analisi testi
La sentiment analysis è decisiva per comprendere il tono emotivo dei testi analizzati e rappresenta un valido supporto per interpretare correttamente le opinioni, monitorare la reputazione, ottimizzare il servizio clienti, personalizzare le strategie di marketing e favorire decisioni basate sui dati.
Dashboard di analisi
Le informazioni strategiche estratte, così come il loro andamento su scale temporale, sono rappresentate su dashboard interattive.
