Vivemos em um mundo cada vez mais digital, no qual os dados desempenham um papel fundamental graças a todas as informações que entregaram e forneceram não apenas às pessoas, mas também às empresas ao longo dos anos. Cada interação, mensagem, imagem, vídeo e até mesmo apenas um clique gera um link e ótimos insights.
Segundo a Forbes, no início da década ada, o IDC estimou que 1,2 zetabytes (1,2 trilhões de gigabytes) de novos dados em 2010. Ele também previu que a quantidade de dados recém-criados em 2020 aumentaria 44 vezes para chegar a 35 zetabytes (35 trilhões de gigabytes) e que em 2025 175 zetabytes (175 trilhões de gigabytes) serão criados de novos dados em todo o mundo.
De todas essas informações geradas no dia a dia, o texto não estruturado é sem dúvida a maior fonte de dados gerados por humanos, oferecendo uma riqueza de informações para organizações que podem descobri-los. Portanto, é necessário ter empresas de tecnologia que ajudem a capitalizar sobre a enorme quantidade de dados de texto, descobrindo tendências e oportunidades que de outra forma seriam perdidas.
Como resultado deste importante trabalho, o SAS foi nomeado Líder em dois relatórios de analistas, The Forrester Wave ™: Plataformas de Análise de Texto Focadas em Documentos Baseados em AI, Q2 2020, e The Forrester Wave ™: Plataformas de Análise de Texto Focadas em Pessoas com base em AI, 2º trimestre de 2020.
«Insights de dados de texto não estruturados podem criar valor para organizações em praticamente todos os setores“Diz Katie Tedrow, Gerente Sênior de Marketing de Produto da SAS. “Entender tudo isso seria tradicionalmente um processo muito manual e trabalhoso, por isso temos soluções que tornam mais fácil para os usuários de negócios desvendar o valor de seus dados não estruturados para orientar decisões de negócios e melhorar a experiência do cliente.«.
Combinando inteligência artificial, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e regras linguísticas, as soluções de analítica de texto extraem automaticamente relacionamentos e padrões em dados não estruturados, eliminando a necessidade de análise manual. Além disso, ajuda os usuários com análises de sentimento, análise de tendências, preparação e visualização de dados e abordagens de modelagem híbrida.
Por exemplo, essas técnicas permitiram que as instituições financeiras melhorassem a eficiência e a eficácia das investigações de combate à lavagem de dinheiro (AML), automatizando tarefas, como monitorar notícias ou escanear documentos comerciais em busca de atividades ilegais; para que os pesquisadores possam ter certeza de que estão usando uma abordagem consistente baseada em riscos.
A verdade é que a mineração de dados é a base da análise, que ajuda não apenas a desenvolver os modelos que podem descobrir conexões em milhões ou bilhões de registros, mas também a prever o comportamento futuro e transformar os dados em insights proativos.
Fornecendo respostas à pandemia por meio de análises
Os dados têm recursos infinitos, especialmente quando são usados de maneira significativa para resolver problemas humanitários. Desde a prevenção de doenças que ameaçam a vida até a proteção de espécies ameaçadas e a reconstrução após desastres naturais, organizações em todo o mundo estão aproveitando os dados para fazer a diferença.
Por isso, fiel ao seu compromisso na utilização dos dados para o bem comum e por acreditar que o conhecimento é enriquecedor, a empresa disponibiliza o COVID-19. Pesquisa de literatura científica e análise de textos
O SAS lançou recentemente o COVID-19 Scientific Literature Search and Text Analysis, um ambiente de análise de texto visual gratuito que usa inteligência artificial e aprendizado de máquina para pesquisar rapidamente dezenas de milhares de artigos de pesquisa no COVID-19 para oferecer aos cientistas respostas que podem salvar vidas.
Com tanta literatura disponível, esta análise interativa permite que você extraia rapidamente texto relevante e dados numéricos de mais de 50.000 documentos relacionados ao coronavírus.
