Avant que l'analyse des données non structurées ne soit possible nativement dans nos outils analytiques, il faut passer par une étape intermédiaire : la génération de données structurées à partir de données non structurées. Dans le domaine de l'analyse de sentiments, plusieurs éditeurs proposent des solutions pour créer une information structurée, prête à être intégrée dans les bases de données et analysée. C'est ce que propose Wand Taxonomy, avec qui Information Builders vient d'annoncer un accord d'intégration.
Wand Taxonomy est un outil multilingue qui calcule un score en fonction des données non structurées qui lui sont envoyées. Information Builders est capable d'interroger de nombreuses sources de données, y compris les réseaux sociaux et d'autres formes de données non structurées. Les résultats de cette interrogation sont transmis aux outils de Wand Taxonomy, qui déterminent un score (positif, négatif, neutre…) en fonction de leur analyse du contenu transmis. "L'information nuancée dissimulée dans le langage humain a toujours été très difficile à extraire de manière automatique", explique Gerald Cohen, PDG de Information Builders. Une fois convertie en un score, ce dernier peut être stocké, conservé, comparé, et servir à son tour de critère de sélection dans une recherche.
Un jour viendra où les données non structurées seront comprises par les systèmes analytiques. Ce jour là, nous n'aurons plus besoin de solutions de conversion comme celles Wand Taxonomy. Mais ce jour là n'est pas pour demain, et dans l'intervalle, la solution conjointe mise en place par les deux éditeurs permet d'introduire la perception d'un client exprimée au travers d'un texte complexe, dans son évaluation.
Wand Taxonomy est un outil multilingue qui calcule un score en fonction des données non structurées qui lui sont envoyées. Information Builders est capable d'interroger de nombreuses sources de données, y compris les réseaux sociaux et d'autres formes de données non structurées. Les résultats de cette interrogation sont transmis aux outils de Wand Taxonomy, qui déterminent un score (positif, négatif, neutre…) en fonction de leur analyse du contenu transmis. "L'information nuancée dissimulée dans le langage humain a toujours été très difficile à extraire de manière automatique", explique Gerald Cohen, PDG de Information Builders. Une fois convertie en un score, ce dernier peut être stocké, conservé, comparé, et servir à son tour de critère de sélection dans une recherche.
Un jour viendra où les données non structurées seront comprises par les systèmes analytiques. Ce jour là, nous n'aurons plus besoin de solutions de conversion comme celles Wand Taxonomy. Mais ce jour là n'est pas pour demain, et dans l'intervalle, la solution conjointe mise en place par les deux éditeurs permet d'introduire la perception d'un client exprimée au travers d'un texte complexe, dans son évaluation.