La próxima revolución de datos está aquí: la IA entenderá lo que no se dice

La próxima revolución de datos está aquí: la IA entenderá lo que no se dice

  • Big Data
  • mayo 19, 2022
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En esta publicación especial de invitado, Ran Margaliot, director de operaciones y vicepresidente de I+D de Affogata, explica cómo el análisis y la clasificación de datos no estructurados ahorra incontables horas y, en segundos, descubre patrones que incluso los expertos en datos experimentados tal vez nunca descubran. Affogata es una plataforma líder de inteligencia de clientes que permite a las marcas estar realmente obsesionadas con los clientes al llevar la voz de sus clientes a los equipos correctos de la organización. La poderosa cartera de clientes de Affogata incluye nombres como Wix.com, Fiverr, Lemonade, eToro, MyHeritage, Plarium y más. Anteriormente, Ran cofundó Communit360, una plataforma de inteligencia y administración de redes sociales que ha ayudado a miles de especialistas en marketing y pequeñas empresas a aumentar el ROI de sus actividades en las redes sociales.

Imagine por un momento un diagrama evolutivo desde el mono agazapado hasta el hombre moderno, la forma en que se utilizan los datos es similar. Primero, teníamos el rastreo manual de datos menos desarrollado para obtener información, desperdiciando incontables horas y acelerando el proceso simplemente agregando más personas. El segundo paso en el desarrollo fue poder aplicar «lógica» al proceso. [i.e. if X is mentioned then take Y action], a la que siguieron todo tipo de procesos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que recopilaron datos y simplemente los interpretaron literalmente gracias a las API. Ahora pasamos a la siguiente fase, el análisis de datos no estructurados, que permite a las organizaciones utilizar la IA para predecir y comprender contextos clave que no se hablan ni se escriben.

¿Qué son exactamente los datos no estructurados y semiestructurados de todos modos?

El cliché de «los datos son el nuevo petróleo», ya sea cierto o no, subraya el hecho innegable de que los datos proporcionan información importante para innumerables empresas, pero solo estamos arañando la superficie. En big data, datos no estructurados y semiestructurados [i.e. media, images, audio, etc.] es lo más común y representa el 80-90% de todos los datos, pero su potencial sigue sin explotarse. Cada segundo enviamos notas de voz, emojis y GIF que transmiten contexto y significado cruciales, pero todo esto es invisible para los modelos de IA que solo recopilan y analizan datos estructurados.

Desbloquear datos no estructurados es más importante que nunca

Con un desarrollo ágil que impulsa actualizaciones rápidas de productos, regulaciones de privacidad en constante cambio e interrupciones ocasionales que afectan los canales de marketing de terceros, y crisis de relaciones públicas a un paso de distancia, es necesario conocer al cliente. Eso significa comprender realmente lo que el cliente está pensando en tiempo real yendo más allá de las simples menciones directas. Aprovechar los datos no estructurados brinda la capacidad de identificar menciones indirectas de marca y segmentar esas menciones por tema, palabras clave, sentimiento e intención. Tener la imagen completa conduce a un mejor desarrollo de productos, ideas e iniciativas de marketing más sólidas, especialmente en los canales propios, y evita una crisis al comprender las frustraciones y las intenciones de los usuarios en tiempo real.

La aplicación de la IA al análisis de datos implica comparar conjuntos de datos, buscar patrones, diferencias clave, etc. que revelen el significado y utilizar diversas técnicas de preparación de datos para transformar datos no estructurados en un formato que las máquinas puedan entender. El lenguaje particularmente agresivo de un cliente puede significar que ya no interactúa con una marca, aunque no lo haya dicho textualmente. La repetición de casos con un lenguaje agresivo pero sumamente inexacto puede revelar manipulación o que no vale la pena abordar un problema dada la baja probabilidad de tratar realmente con un cliente. Los científicos de datos crean un modelo de datos tomando primero datos de entrenamiento y enseñándoles a reconocer patrones que indican tipos específicos de reacciones, sentimientos, opiniones, etc., no solo un significado literal. El subtexto a menudo dice más que las palabras mismas.

Los conocimientos en línea tienen un impacto en el mundo real

En una industria de juegos de rápido crecimiento que casi se duplicará a $ 314 mil millones para 2026, los conocimientos de datos no estructurados pueden ayudar a comprender las dificultades de los jugadores antes de que abandonen el juego y evaluar las actualizaciones en tiempo real. En fintech, eso significa comprender realmente los foros en línea cada vez más poderosos que hablan en jerga, subtexto e inferencias para prepararse mejor para una carrera hacia acciones específicas y evitar una posterior crisis de relaciones públicas al estilo de Robinhood. Y cuando se trata de marketing, no solo hemos visto de primera mano cómo involucrar mejor a los clientes conociendo sus verdaderas preferencias, sino también con un cliente de la plataforma Ancestry que aprovecha los datos no estructurados para encontrar a los familiares perdidos hace mucho tiempo, conectar a los familiares y publicar las historias.

Ese El potencial de los datos no estructurados es enorme

En primer lugar, los datos no estructurados impulsan las plataformas de inteligencia del consumidor que permiten a las empresas comprender mejor a sus clientes, impulsar el desarrollo de productos, el éxito del cliente y las funciones de marketing, pero el potencial de los datos no estructurados no se detiene ahí. Las aplicaciones adicionales son extremadamente creativas y tienen un impacto potencial significativo. Substrata, por ejemplo, que lleva el análisis de datos no estructurados en una dirección completamente diferente. En lugar de usarlo para comprender a los clientes en línea, están aplicando la tecnología a los argumentos de venta para comprender el subtexto detrás de la redacción de un correo electrónico, la hora en que se envía y los significados ocultos que dictan la dinámica de poder en las llamadas. Otras aplicaciones incluyen datos de voz o imagen enviados entre profesionales de la salud y pacientes, recopilados por dispositivos IoT o presentes en varios documentos comerciales: las posibilidades son infinitas.

La revolución de datos impulsada por IA ya está aquí, y depende de los analistas de datos y múltiples equipos en todas las organizaciones aceptar el cambio monumental para cosechar los beneficios y seguir adelante. El análisis y la clasificación de datos no estructurados ahorra incontables horas y descubre patrones en segundos que incluso los expertos en datos experimentados nunca descubrirán. Este «superpoder» de los datos puede conducir a mejores productos que se adaptan en tiempo real, un servicio al cliente más receptivo y el intercambio de conocimientos en toda la organización amplifica aún más su impacto. El efecto está bien documentado y hay muchos datos y estudios de casos para respaldarlo; El paso final es que los tomadores de decisiones humanos tomen la decisión más temprano que tarde.

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