Анализ неструктурированных данных

Повышенное внимание к проблеме автоматической обработки текстов на естественных языках и появление новых методик анализа текстов — одна из главных тенденций ИТ-индустрии. Однако на сегодняшний день нет единого подхода к решению задачи обобщения и визуализации больших объемов текстовых данных.

В то время как общероссийская система электронных медкарт еще только формируется, перед медицинскими организациями, активно работающими с электронными документами, уже стоит вопрос другого порядка: как с максимальной пользой использовать информацию, хранящуюся в ЭМК?

Для извлечения полезных знаний из WWW простого серфинга уже недостаточно — потенциал Паутины слишком велик, и сегодня появилась потребность в средствах автоматизации процесса обнаружения в ней ценной информации.

Все сегодня говорят о Больших Данных, но мало кто знает, как с ними работать. Похоже, что соответствующие технологии уже вышли из юношества, но еще не повзрослели, а стек решений, что бы ни заявляли ведущие игроки, представляет собой весьма аморфное, хотя и динамичное образование.

Многообразие систем автоматической обработки неструктурированных текстов сегодня вызывает необходимость их систематизации и классификации с целью упрощения выбора решения, наиболее адекватного для конкретной задачи.

С каждым годом в мире генерируется все больше и больше данных, причем преимущественно неструктурированных, несущих потенциально полезные сведения для компаний и предприятий. Однако анализ неструктурированной информации крайне сложен и требует применения комплексных интеллектуальных инструментов, таких как HP Autonomy.

Компаниям и организациям все труднее доставлять информацию нужным людям в нужное время. Мало того, 65% менеджеров сегодня сталкиваются с сокращением «окна» от момента события до реагирования на него — времени, отведенного для принятия взвешенных решений на основе достоверных данных, становится все меньше.

Системы бизнес-анализа неструктурированных данных позволяют учесть большее количество имеющихся сведений о деятельности компании, выявить скрытые закономерности для формирования новых управляющих воздействий на бизнес-процессы, однако максимально ощутимый эффект дают интегрированные системы, работающие со всеми данными организации с целью получения полной картины о реальном положении дел. Вместе с тем интеграционный подход пока еще слабо реализуем на практике.

Усиление аналитических возможностей может стать одним из первых шагов к созданию новых систем управления бизнесом, реализующих принципы экономики обратной связи.

Визуальная аналитика включает методы автоматизированного извлечения знаний и интерактивной визуализации. Анализ неструктурированных данных, полученных из социальных средств массовой информации, осуществляемый средствами визуальной аналитики, позволяет увидеть ряд преимуществ данного подхода.