¿Se pueden sumar peras con manzanas?

Recuerdo cuando mi profesora de matemáticas me decía que no se podían sumar peras y manzanas.

Pero se equivocaba.

Ahora existe una forma de juntar peras con manzanas en una sola ecuación sin que el asunto acabe mal. La tecnología más reciente de minería de textos hace posible que quienes toman decisiones puedan trabajar con textos y cifras a la vez, para dar paso a conocimiento práctico que se puede capitalizar en beneficio del crecimiento empresarial.

En la actualidad, la información en una organización se junta mediante múltiples canales y llega en muchos formatos.

Para convertir este torrente informativo en inteligencia, se necesita trabajar con una mezcla de datos bien organizados (es decir, datos estructurados), así como con registros nuevos que generalmente requieren de procesamiento manual antes de ser agrupados según su contenido (datos no estructurados).

Los retos derivados del procesamiento de formas distintas de datos no van a desaparecer de un día para otro. Sin embargo, la creciente cantidad de conjuntos de datos puede verse como el combustible para obtener decisiones basadas en hechos en la búsqueda de nuevas estrategias de negocio.

Cuando se manejan textos y números al mismo tiempo, las organizaciones pueden ir más allá de las metodologías de búsqueda estándar por objetivos. Con la minería de textos integrada, las organizaciones aprovechan el poder de la información electrónica para descubrir brechas en el mercado y tomar acción mucho antes de que la competencia siquiera se de cuenta de las oportunidades.

Por otra parte, debido a que los sistemas de almacenamiento de datos son más eficientes y que el costo por espacio en memorias ha bajado, muchas organizaciones se han hecho de tremendas cantidades de datos, no obstante, los avances en la velocidad de procesamiento y en las técnicas analíticas, estos datos se quedan en el olvido sin aprovecharse, como si fueran grandes territorios desconocidos. Algunas de estas bases de datos pueden llegar a contener, por ejemplo, valiosa retroalimentación de clientes con información respecto de sus opiniones, intereses o deseos particulares.

Este gran tesoro a menudo viene capturado en palabras o texto en muchos idiomas o enunciados distintos. Antes de que llegaran las tecnologías de minería de textos era incluso necesario recurrir a grandes equipos de lingüistas capacitados para descifrar patrones y tendencias en esta información matizada. Y la conversión de esta información en algo que realmente pudiera utilizarse o llamarse inteligencia se consideraba como una tarea prácticamente imposible.

En la actualidad, organizaciones mundiales, con extensos equipos dedicados a manejar la relación con clientes, afrontan un constante diluvio de texto, proveniente de correos electrónicos, encuestas de clientes, formatos de reclamación de garantías, reportes de llamadas, reportes de técnicos y hasta retroalimentación de sus distribuidores y representantes.

La cantidad de datos almacenada impide muchas veces la capacidad de darle sentido a los mismos y aprovechar más los esfuerzos de creación de modelos predictivos y formular decisiones de negocio con base en información útil de los clientes, en vez de tener que valerse del instinto de los empleados con mayor experiencia.

Cuando se le agrega texto a investigaciones existentes de minería de datos, las compañías pueden mezclar información de indicadores de comportamiento para responder a aquellas grandes preguntas del por qué enterradas en datos misceláneos, para así complementar las respuestas del qué que se encuentran tradicionalmente cuando se comparan valores actuales con archivos históricos contenidos en grandes colecciones de datos.

Cuando agregamos las capacidades de minería de datos, se elimina el dilema de las peras con las manzanas y se impulsan los esfuerzos de manejo de la relación con clientes que emprende la compañía, alcanzando completamente otro nivel.

Ya es claro que la minería de datos ofrece a las empresas una gran ventaja competitiva al facultarlas con poderosas capacidades para crear modelos. Sólo es cuestión de tiempo para que cada vez más compañías consideren esta capacidad de analizar conjuntamente datos estructurados y no estructurados como una competencia fundamental para cualquier organización en cualquier parte del mundo.

*Director de Servicios Profesionales SAS Latinoamérica Norte.

hector.cobo@sas.com