Reconocen el poder de la analítica de textos de Big Data de SAS
El reciente reporte The Forrester Wave: Plataformas de Analítica de Textos de Big Data, Q2 2016, coloca a SAS como uno de los líderes.
En los últimos tres años las implementaciones de analítica de textos se han duplicado, de ahí la importancia de que Forrester haya colocado a SAS entre los proveedores de software que destacan como los “líderes del mercado”.
SAS es uno de los seis líderes en un entorno amplio, diverso y complejo que incluye a más de 200 jugadores potenciales, dijo Forrester. Para realizar el estudio se aplicaron 20 criterios en tres categorías, a saber: oferta actual, estrategia y presencia en el mercado.
Forrester evalúo a SAS Contextual Analysis junto con otros nueve productos, y fue el que obtuvo la calificación más alta posible (5.0) en los rubros de arquitectura técnica, escalabilidad, experiencia en la industria y dominios de negocio, ecosistema de socios, base instalada y presencia global.
La investigación que realizó Forrester en 2012 demostró que 35 por ciento de las empresas que participó en el estudio no estaba interesada en la analítica de textos. Apenas un 20 por ciento la estaba utilizando en ese entonces. Tres años después, el número de compañías que no estaban interesadas se redujo a 18 por ciento, mientras que aquellas que están implementando dicha tecnología se duplicaron para alcanzar el 40 por ciento.
Robert Moreira, director de marketing de productos analíticos de SAS, comentó que la analítica de textos y en la minería de textos va en aumento, con el propósito de que más empresas obtengan conocimientos en los datos no estructurados de una manera rápida y sencilla. Sin importar qué tan grandes sean esos datos.
“La combinación del machine learning y las reglas para dominios específicos hace que sea más preciso extraer contenido. Por otro lado, eliminar la necesidad de crear taxonomías manualmente y escribir reglas de categorización aceleró el proceso para los clientes”, aseguró Robert Moreira.
La interfaz automática de SAS sirve como guía a los usuarios a lo largo del desarrollo de la taxonomía inicial y para definir las reglas de clasificación de las capturas de texto, lo que acelera la creación de modelos de texto para los analistas de datos.
