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文本分析是大數(shù)據(jù)的下一個前沿嗎?
發(fā)布時間:2015-07-20

 

大數(shù)據(jù)

 

無論技術進步有多快,也無論企業(yè)體驗到之后的好處有多迅速,人們往往展望并期待著下一個大事情的發(fā)生。大數(shù)據(jù)也是一樣。一旦組織開始編制旨在簡化運營、提高收益的大量數(shù)據(jù),他們知道他們已經發(fā)現(xiàn)了一個非常具有價值并且極具深遠影響的戰(zhàn)略。如今,大數(shù)據(jù)已經被快速使用,并已在各種各樣的行業(yè)極大地提升著公司的運營能力。但接下來將會發(fā)生什么呢?對于很多企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)到目前為止的影響是沒有什么能與它所提供的尚未開發(fā)方式的可能性相提并論。首先在名單上是幾乎沒有觸及文本分析領域,這也被稱為文本挖掘。很多人認為文本分析作為承載企業(yè)最多希望的領域,在真正探索到大數(shù)據(jù)的可能性方面,這些企業(yè)是寄予厚望的。

 

如果要說已經有所作為的話,連續(xù)多年來企業(yè)也僅僅利用了大數(shù)據(jù)的一個方面——結構化數(shù)據(jù)。簡單來說,結構化數(shù)據(jù)包括了可嚴格測量的數(shù)字,這些數(shù)字是“冷酷”且“堅硬”的。這可能是指有多少人訪問一個網站,一個特定的產品銷售了多少條目,一個公司生產了多少產品等諸多方面。結構化數(shù)據(jù)在規(guī)模上可以非常廣闊,但其衡量的質量使得它的操作程序更為簡便,并且更易分析。多年以來,平臺和程序已經利用了這一事實。然而,更為復雜的是,這也顯現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)的另外一面——非結構化數(shù)據(jù)。這是數(shù)據(jù)僅通過數(shù)字本身來予以衡量更為困難的。這種挑戰(zhàn)使得它更難獲得進入眾多企業(yè)的入口的鑰匙,但是企業(yè)依舊希望在未來能獲得更多更大的成功,而這將需要解鎖并不斷挖掘發(fā)現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)的潛力,這一切將從文本分析開始起步。

 

文本分析的目的在于從根本上把所有的非結構化數(shù)據(jù)整合從而化為結構化數(shù)據(jù)。但由于考慮到大約80%的數(shù)據(jù)都是非結構化的數(shù)據(jù),因此這是一個非常艱難的任務,但它也從中顯示了一個公司可以從這過程中得到多少。非結構化數(shù)據(jù)可以采取多種多樣的形式,比如Facebook的發(fā)布,也可以以微博,語音錄音,在線評論,甚至是視頻的形式。而將解釋所有這些信息歸結為一點,還是需要擁有正確的技術才能做到這樣。因為文本分析,公司可以從通常難以量化的信息中提取大量有價值且有意義的數(shù)據(jù),比如社交媒體帖子。這樣的信息可以通過手工勞動進行記錄,但是文本分析是更加具有效率的,并且可以考慮到產品的整體形象或是網絡上提及品牌的全部效益。

 

文本分析基本上是可以決定一些具有重要性的問題的,比如誰在做評論,在哪里正在做評論,正在說著什么,甚至是非結構化數(shù)據(jù)的背景以及來龍去脈等諸多問題,文本分析都可以決定。所有這些研究的結果可以被制作成更為可靠且更值得相信的商業(yè)情報,從而給企業(yè)提供對未來方向、發(fā)展規(guī)模、企業(yè)模式、甚至是未來趨勢的新的見解,正因這樣,企業(yè)就可以發(fā)揮自己的作用并加以準備以更好地提升效益,從而不斷進步與發(fā)展。

 

利用文本分析來衡量非結構化數(shù)據(jù)真正價值的途徑備受追捧。文本分析基本上允許公司利用技術聽取網上和其他地方發(fā)生的各種對話,給予他們關于客戶情緒體驗的一個更大規(guī)模的采樣。文本分析和臨時分析一起應用還可以幫助企業(yè)更好地確定客戶喜愛的東西和偏好,幫助他們找出是什么在激勵著他們,而這反過來又有助于提高收入。從文本分析中獲得的反饋也并未經過過濾,但可以給企業(yè)更為準確的描述,這個描述是關于消費者如何能真正從多個不同來源的途徑獲得感覺。所有這些新的信息還可以幫助企業(yè)想出極具創(chuàng)新思維和發(fā)散思路的新產品,因此這也可以讓企業(yè)的銷售業(yè)績得以提升,讓企業(yè)得以發(fā)展與進步。

 

不得不說,這是一個不斷發(fā)展并快速前進的行業(yè),這是一個被預測為其整體價值在2020年將遠遠超過60億的行業(yè)。只要企業(yè)開始使用數(shù)據(jù)中的一小部分,并且確切地知道他們想找出什么類型和什么方向的信息,他們就會將自己置于一個有利的地位和位置,并為了公司的成長和發(fā)展使用該數(shù)據(jù)。事實上,只要商家愿意探索非結構化數(shù)據(jù),文本分析就一定可以被看作是大數(shù)據(jù)的下一個前沿。(譯文|原文作者:Jonathan Buckley ?來源:CDA數(shù)據(jù)分析師)