Estrai informazioni strategiche da fonti destrutturate
I processi di back office raccolgono grandi quantità di informazioni testuali destrutturate che necessitano di essere processate, per poter ottenere informazioni di sintesi.
la soluzione
Dall'analisi dei dati all'informazione strategica sfruttando le fonti non strutturate
Approccio sperimentato anche con volumi di dati contenuti
Può accadere che il volume dei dati a disposizione non sia sufficiente per adottare un approccio di tipo Big Data.
Interazioni dinamiche e personalizzate
La soluzione consente, attraverso un approccio ibrido, di trarre valore dalla combinazione delle funzionalità di Machine Learning messe a disposizione da Google Cloud Auto ML e da quelle di analisi condotte da un team di Data Analyst.
Dashboard di analisi
Le informazioni strategiche estratte, così come il loro andamento su scale temporale, sono rappresentate su dashboard interattive.
casi d'uso
La soluzione è stata realizzata per una azienda che opera nel settore farmaceutico
Insights da commenti liberi
elaborazione di commenti ricevuti dai clienti, per categorizzare i principali motivi di soddisfazione o insoddisfazione attraverso tecniche di NLP nell’ambito del servizio clienti.
Insights da testi destrutturati
categorizzazione di informazioni a partire da documenti testuali destrutturati.
Insights da video
categorizzazione di informazioni a partire da registrazioni video di meeting e conferenze.
