Diferencia entre minería de datos y minería de texto
La minería de datos es la práctica de buscar automáticamente grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, para extraer la información de los conjuntos de datos y transformarlos en una estructura simple que pueda ser comprensible. La minería de datos se refiere a un aspecto importante relacionado con las técnicas de base de datos y los mecanismos de inteligencia artificial / aprendizaje automático. La minería de texto es el proceso de obtener información de alta calidad del texto. Es el conjunto de procesos necesarios para obtener información estructurada valiosa de documentos o recursos de texto no estructurados. Puede clasificarse, enrutarse, resumirse, visualizarse automáticamente a través del mapeo de enlaces y, lo más importante, se vuelve más fácil de buscar.
Procesamiento de datos
La minería de datos ofrece una excelente oportunidad para explorar la interesante relación entre la recuperación y la inferencia / razonamiento, una cuestión fundamental relacionada con la naturaleza de la minería de datos.
El proceso de minería de datos se divide en los siguientes pasos:
- Recopile, extraiga, transforme y cargue datos en un almacén de datos.
- Almacene y administre los datos, la base de datos multidimensional, es decir, en servidores internos o en la nube.
- Proporcione acceso a datos a analistas de negocios, equipos de administración y profesionales de tecnología de la información y determine cómo desean organizarlo utilizando software de aplicación.
- Y finalmente, presente los datos en formatos fáciles de compartir, como una tabla o gráfico.
Extracción de textos
La minería de texto requiere técnicas lingüísticas y estadísticas sofisticadas capaces de analizar formatos de texto no estructurados y técnicas que combinan cada documento con metadatos procesables, que pueden considerarse una especie de ancla en la estructuración de este tipo de datos.
La minería de texto consiste en una amplia variedad de métodos y tecnologías como:
- Tecnologías basadas en palabras clave: la entrada se basa en una selección de palabras clave en el texto que se filtran como una serie de cadenas de caracteres, no palabras ni "conceptos".
- Tecnologías estadísticas: se refiere a sistemas basados en aprendizaje automático. Las tecnologías estadísticas aprovechan un conjunto de documentos de capacitación utilizados como modelo para administrar y clasificar texto.
- Tecnologías basadas en la lingüística: este método puede aprovechar los sistemas de procesamiento del lenguaje. La salida del análisis de texto permite una comprensión superficial de la estructura del texto, la gramática y la lógica empleada. (Para una mejor comprensión de cómo funciona esto, esta publicación sobre minería de texto y PNL es útil).
Todos estos enfoques tienen una característica común: todos se preocupan por procesar el texto de manera aproximada, mientras que no son capaces de comprenderlos.
Comparación directa entre minería de datos y minería de texto (infografía)
Diferencias clave entre minería de datos y minería de texto
La diferencia entre la minería de datos y la minería de texto se explica en los puntos presentados a continuación:
- Los sistemas de minería de datos esencialmente analizan cifras que pueden describirse como homogéneas y universales. Extrae, transforma y carga datos en un almacén de datos. Los analistas empresariales utilizan aplicaciones de software de minería de datos para presentar los datos analizados en formas fácilmente comprensibles, como tablas o gráficos. Es posible que las monedas, las fechas y los nombres tengan que administrarse, pero son fáciles de vincular a los datos y no requieren una comprensión profunda de su contexto. Las herramientas de minería de texto deben enfrentar grandes desafíos técnicos, como formatos de documentos heterogéneos (documentos de texto, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, texto literal, etc.), así como textos y abreviaturas y argot multilingües típicos del lenguaje SMS.
- La minería de datos se centra en actividades que dependen de los datos, tales como contabilidad, compras, cadena de suministro, CRM, etc. Los datos requeridos son de fácil acceso y homogéneos. Una vez que se definen los algoritmos, la solución se puede implementar rápidamente. La complejidad de los datos procesados hace que los proyectos de minería de texto sean más largos de implementar. La minería de texto cuenta varias etapas lingüísticas intermedias de análisis antes de que pueda enriquecer el contenido (adivinanzas del lenguaje, tokenización, segmentación, análisis morfosintáctico, desambiguación, referencias cruzadas, etc.). A continuación, los pasos relevantes de extracción de términos y asociación de metadatos abordan la estructuración del contenido no estructurado para nutrir aplicaciones específicas del dominio. Además, los proyectos pueden incluir algunos lenguajes, formatos o dominios heterogéneos. Finalmente, pocas compañías tienen su propia taxonomía. Sin embargo, esto es obligatorio para comenzar un proyecto de minería de texto y puede llevar algunos meses desarrollarlo.
- La minería de datos se ha considerado una tecnología probada, robusta e industrial durante muchas décadas. Históricamente, la minería de texto se consideraba compleja, específica de dominio, específica de idioma, sensible, experimental, etc. En otras palabras, la minería de texto no se entendía lo suficientemente bien como para contar con el apoyo de la administración y, por lo tanto, nunca se valoró como un elemento imprescindible '. Sin embargo, con el advenimiento de la digitalización, el auge de las redes sociales y una mayor conectividad, las empresas ahora están más preocupadas por su reputación en línea y buscan formas de aumentar la lealtad con los clientes en un mundo de opciones cada vez mayores. Como resultado, el análisis de sentimientos es el nuevo enfoque de la minería de texto. Las empresas se han dado cuenta de que la información es un activo estratégico hecho de texto y que la minería de texto ya no es un lujo, ¡sino una necesidad!
Tabla comparativa de minería de datos vs minería de texto
A continuación se muestra la lista de puntos que describe las comparaciones entre Minería de datos y Minería de texto.
| BASE DE COMPARACIÓN | Procesamiento de datos | Extracción de textos |
| Concepto | La minería de datos es un espectro de diferentes enfoques, que busca patrones y relaciones de datos. | La minería de texto es un proceso requerido para convertir documentos de texto no estructurados en información estructurada valiosa. |
| Recuperación de datos. | Con las técnicas estándar de minería de datos se revelan patrones comerciales en datos numéricos. | Con los métodos de minería de texto estándar, se descubre una característica léxica y sintáctica en el texto. |
| Tipo de datos | Descubrimiento del conocimiento a partir de datos estructurados, que son homogéneos y de fácil acceso. | Descubrimiento de texto a partir de datos no estructurados que son heterogéneos, más diversos. |
Conclusión: minería de datos vs minería de texto
La minería de texto y datos ahora se consideran técnicas complementarias necesarias para una gestión empresarial efectiva, las herramientas de minería de texto son cada vez más importantes. Un subconjunto de minería de texto, el procesamiento del lenguaje natural es aún más relevante cuando el cliente está 100% involucrado y disponible para ayudar a definir taxonomías específicas de dominio precisas y completas. A su vez, esto ayuda a que la extracción de información y la asociación de metadatos sean más fáciles y más eficientes. El lenguaje natural nunca será tan fácil de manejar como las figuras, pero la minería de texto ahora es más madura y su asociación con la minería de datos tiene más sentido. ¡No olvide que el 80% de la información está hecha de texto!
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