Caso de uso

Solución de minería de datos que analiza texto plano en distintos canales digitales con el objetivo de aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones

El proceso de minería de datos es de gran utilidad para analizar información de una gran cantidad de datos.

El análisis de texto se ha convertido en una necesidad dado el auge de los canales digitales, en los cuales se generan gran cantidad de datos no estructurados.

Descárgate nuestro folleto

¿Qué resolvemos?

En la actualidad, muchas empresas se sienten en la obligación de rastrear cada interacción del usuario, si bien este proceso en muchas ocasiones se realiza de manera manual que requiere de mucho tiempo, ralentiza el análisis y hace que se pierda información esencial. Muchas de las soluciones que existen en el mercado no proporcionan el mínimo necesario en términos de calidad de la codificación o cumplimiento de la regulación. Como resultado se hace cada vez más necesario una solución tecnológica que reduzca el sesgo humano y minimice al mínimo los errores.

¿Cómo lo resolvemos?

Con la tecnología semántica de Inteligencia Artificial de dezzai proponemos la mejora de la retención a través de los siguientes pasos:

Extracción de texto de diferentes formatos y fuentes como documentos, imágenes, audio y voz.

Detección y clasificación de los contenidos en el texto plano.

La solución puede entregarse a través de una API o mediante integración en una solución de terceros.

¿Qué ofrecemos?

Proporcionamos una solución de minería de datos que detecta, clasifica y extrae conceptos de documentos de texto, contenidos en redes sociales, conversaciones de chat, imágenes y audio. La herramienta puede identificar temas importantes, eliminar el ruido y proporcionar datos contextualizados. Mediante el uso de inteligencia artificial se identifican tendencias y se proporciona una visión completa del significado del texto. En definitiva, se traduce la información contenida en los textos para obtener conocimientos que generen valor y tomar decisiones fundamentadas.