9 de Mayo

¿Qué es el Text Mining y qué utilidad tiene la minería de texto?

Universitat Carlemany

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El text mining ha ganado importancia, hoy en día, gracias a la eclosión del Big Data y de las cadenas de bloques. No en vano, esta es una parte importante de las acciones de Data Science.

¿Qué es el Text Mining y cuáles son sus aplicaciones?

El text mining es un sistema de minería de datos que está inspirado en la minería clásica informática. Básicamente, consiste en encontrar conocimiento útil y valorizable en una base de datos. Eso se consigue analizando y derivando información, encontrando información aparentemente oculta, y tendencias existentes. En consecuencia, estamos ante una opción interesante para sacar el máximo rendimiento a un texto.

¿Cuáles son las fases de la minería de textos?

Las fases del text mining son varias, y para pasar a la siguiente hay que ejecutar la anterior correctamente. Hay que indicar las siguientes, descritas de forma cronológica:

Recolección de datos

Esta fase es imprescindible, puesto que hay que recopilar previamente los textos que se van a analizar. Es necesario, en este caso, que quede claramente acotado cuál va a ser el espectro de información a analizar, para evitar dispersiones e ineficiencias. Las fuentes de búsquedas pueden ser varias, dependiendo de las necesidades.

Preprocesamiento de datos

El preprocesamento de datos recuerda, en gran parte, a los resúmenes que se hacen cuando se estudia. En este caso, de lo que se trata es de separar cuestiones superfluas y centrarse en aquellos elementos del texto que generan valor. Una vez más, se buscará reducir la información superflua.

Limpieza

La fase de limpieza mejora el preprocesamiento de datos. Básicamente, se tendrán que eliminar las redundancias, duplicaciones y aquella información que se haya filtrado sin ser necesaria.

Tokenización

La tokenización ya exige una formación especializada. Básicamente, se trata de trasladar toda la información de los textos a lenguaje de programación. De esta manera, se podrán realizar los procesos de minería, al igual que se hace con los datos. Se hace imprescindible, eso sí, contar con conocimientos avanzados de programación para hacer bien el trabajo.

Descubrimiento

Esta es la fase de análisis propiamente dicha, que buscará las principales coincidencias o patrones. La idea, por lo tanto, es que aquí se realizarán las labores de minería para extraer información valiosa. No en vano, se encontrarán las principales novedades que permiten marcar la diferencia con respecto a no utilizar esta técnica.

Visualización

La fase final es la de visualización. En este caso, ya se tendrá la muestra de datos lista y con la información necesaria para aplicarla. Para esto, es importante que el programa informático y que el sistema de reproducción sean los adecuados.

¿Cuál es la diferencia entre Data Mining y Text Mining?

Es cierto que el Data Mining y el Text Mining tienen una matriz común, puesto que ambas son disciplinas relacionadas con el Data Science y no se entenderían sin el Big Data. Dicho esto, hay que señalar que existen algunas diferencias. Hay que destacar los siguientes casos que sí que marcan disrupciones:

Punto de partida

El punto de partida de trabajo del data mining y del text mining es muy importante. Así, hay que señalar que en el primer caso se trabaja con datos ya estructurados, mientras que en el segundo los datos están por estructurar. En consecuencia, esto ya supone un punto de complejidad mayor en la minería de textos, puesto que hay que hacer más trabajo.

Metodología de minería

Las metodologías de minería que se implementan en ambos casos son, también, distintas. Por ejemplo, una fase clave en el text mining es la de la recuperación de datos, que hay que estructurar para seguir con el resto de las fases. Esta circunstancia, por ejemplo, no existe en el data mining porque ya viene de serie.

Preparación de datos

La preparación de datos es otro de los puntos clave en los que se diferencian ambas metodologías. Un ejemplo es que el text mining, a diferencia del data mining, exige del uso de determinadas herramientas lingüísticas y estadísticas adicionales. Por lo tanto, existe una mayor complejidad y una serie de trabajos previos.

Taxonomía de datos

La taxonomía de datos es otra de las exigencias que tiene la minería de textos. De hecho, al no estar los datos estructurados, se hace necesario decidir previamente una taxonomía para dar orden a todo el proceso. De esta manera se conseguirán los objetivos. La metodología se convierte en un aspecto fundamental para que se puedan tomar decisiones y trabajar bien.

¿Qué habilidades son importantes para la profesión de Business Analyst?

El Business Analyst es un profesional que, además de la formación académica, ha de disponer de una serie de habilidades para hacer bien su trabajo. Las más importantes son las siguientes:

  • Conocer las tecnologías que se utilizan en cada momento. Y esto se aplica indistintamente a aquellas que usa la empresa o entidad como para aquellas que se podrían incorporar, para poder sugerirlas.
  • Contar con capacidad de síntesis para, de esta forma, resumir lo fundamental y proponer soluciones. Al fin y al cabo, uno de los principales riesgos que se corren es el de la dispersión.
  • Capacidad de comunicación, tanto con superiores como con compañeros de equipo. La idea es que la información fundamental no se filtre y llegue a su lugar. Esto hace que el especialista tenga que ser una persona asertiva.
  • Saber trabajar en equipo y hacerlo con varios departamentos. No en vano, el modelo de empresa horizontal se está extendiendo, también en este ámbito.
  • Habilidad para saber interpretar correctamente los datos y convertirlos en propuestas para mejorar el negocio. En definitiva, encontrar nuevos nichos de mercado u oportunidades para generar valor.

Por todas estas razones, un buen Business Analyst será un profesional con saberes variados que puedan generar valor, además de tener titulación.

Conclusión

El text mining, o minería de textos, va a ganar presencia en los próximos tiempos porque es una forma de generar valor y encontrar nuevas oportunidades. Esto hace que, en el ámbito del Data Science, sea una cuestión que no se pueda pasar por alto.