BI e ferramentas analíticas: união que faz a diferença (2ª parte)

19 de outubro de 2012   |   
B.I., Gestão

Na realidade, apesar de gastarem somas elevadas na criação de bancos de dados de BI sofisticados, muitos executivos acham que uma parcela substancial de dados vitais continua aprisionada sob a forma de texto em todos os cantos da empresa, observa David O’Connell, analista da Nucleus Research.

“Estes dados contêm informação importante sobre tendências da concorrência, marketing, campanhas de vendas e CRM. Mas você só descobre e rastreia estas tendências quando automatiza a análise e a combina com BI”, afirma O’Connell.

“A união de análise de texto a aplicações de BI tradicionais — um processo que não é terrivelmente caro, pois exige pouca limpeza dos dados — amplia o valor de iniciativas de BI. No fim, as empresas obtêm um novo retorno sobre os investimentos em BI existentes.”

A seguradora BlueCross BlueShield (BCBS) é um bom exemplo dos benefícios de expandir BI através de análise de texto. A BCBS juntou as duas tecnologias com êxito para aperfeiçoar a análise dos custos de segurar membros com alto risco e baixo risco em quatro categorias de doenças.

O sistema da empresa é movido pelo Cognos 8 BI versão 8.2 da Cognos e duas ferramentas de análise de texto: Text Miner da SAS Institute e Omni¬Find Analytics Edition da IBM. Ambas as ferramentas de análise de texto estão desempenhando um grande papel na aplicação de prova de conceito da seguradora.

O Text Miner da SAS manipula dados contidos em diversos tipos de arquivos — PDF, ASCII, HTML e Microsoft Word — e torna disponíveis textos como uma representação numérica usando a tecnologia Singular Value Decomposition. Estes modelos numéricos são empacotados para residir em clientes BI, incluindo o Microsoft Excel e muitas soluções de BI da SAS.

As ofertas de análise de texto da IBM são centradas principalmente no Unstructured Information Management Architecture (UIMA), um produto da divisão de pesquisa da empresa. O UIMA utiliza algoritmos core para executar o processamento de linguagem necessário para transformar texto não-estruturado em componentes que podem ser integrados a middleware e sistemas como o WebSphere Portal Server e o Lotus Workplace, os quais, com freqüência, hospedam aplicações de BI.

Fonte: Computer World

BI e ferramentas analíticas: união que faz a diferença (1ª parte).

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