ANÁLISIS DE DATOS NO ESTRUCTURADOS E INTELIGENCIA DE MERCADOS
Utilizar herramientas con sistemas de avanzada en inteligencia de mercados está brindando cada vez más soluciones efectivas a las necesidades de estudios de inteligencia de mercados dentro de la cuarta revolución industrial. El potencial de sus herramientas, la versatilidad, el alcance y su utilidad son evidencias de que es el camino correcto para satisfacer oportunamente las necesidades de información del mercado en las empresas del futuro.
Uno de los mecanismos más útiles es el análisis de datos no estructurados ya que en la actualidad son millones de importantes datos masivos para nuestras compañías que, aunque no se pueden almacenar en bases de datos relacionales se encuentran en redes sociales, logs, blogs, chats públicos y privados, páginas webs, entre otros. Además, el considerar que la composición de información disponible se estima en un 80% en datos no estructurados y 20% en datos estructurados, hace que se vuelva un imperativo utilizar esta información.
¿Cómo realizar análisis de datos no estructurados en estudios de inteligencia de mercados?
En primer lugar, se debe indicar que este tipo de análisis sigue los principios y orientaciones del método científico, pero con otros procedimientos. De acuerdo a las necesidades de información se debe delimitar el uso de datos no estructurados dentro de un modelo híbrido de gestión iterativa de la información.
Una vez estructurado el modelo, se aplican las diferentes herramientas innovadoras para definir el framework de aprendizaje automático y sus analíticas.
Es aquí donde complementa la inteligencia de mercados y la ciencia de datos. El procesamiento de lenguaje natural, el machine learning, big data, data mining, la inteligencia artificial, el internet de las cosas y los modelos semánticos, neuronales y axónicos con interfaces pertinentes definen algoritmos (text mining, grafos analytics, redes neuronales de convolución, deep learning) que solucionan nuestras necesidades de información.
Para esto se cuenta con muchas herramientas de avanzada, muchas de ellas funcionan con software libre, que se especializan en cumplir propósitos específicos de acuerdo a la necesidad de información, en cuanto a herramientas de infraestructura y manejo de base de datos No SQL se puede utilizar: Cloudera, Jupyter, Anaconda, AWS, Docker, Spark, mongo DB, MS Azure, jethro, Databricks, Orient DB.
Las herramientas de analítica más utilizadas: Phyton, Keras, R, Tensor flow, Neo4j, Apache Spark, Apache Kafka, IBM Watson, Skytree, Rapidminer, Knime, Alpie, Track, NetBase, SimpleReach.
Las plataformas interfaces de BI más recomendadas son: Tableu, Power BI, Birst y Wave.
Actualmente Science Research SCRE, está aplicando estas herramientas en estudios de análisis de datos no estructurados como procesamiento de sentimientos y text mining aplicado a los estudios del ciclo de vida del producto o servicio, monitoreo de social network analytics, pruebas de concepto, producto y marca, brand equity, evaluación de la efectividad de la propuesta de valor, insihgts de consumidores y usuarios, estudios de imagen y opinión, segmentación, bonding, entre otros.