絕大多數與業務相關的信息不僅僅可以在來自事務系統的結構化數據庫中找到。 Alta Plana Corp. 的 Seth Grimes 解釋了為什麼應該分析非結構化數據。
“結構化數據是唾手可得的成果，並且易於分析。 我們需要尋找真正甜美的水果——文本、圖像、視頻和音頻，”格萊姆斯說。
Grimes 是領先的行業分析師，涵蓋自然語言處理 (NLP)、文本分析和情感分析技術及其業務應用。 在完整採訪，他談到了這些方法的業務應用和好處，以及成功利用它們的行業。
他和分析性說話主持人安妮·米莉封面：
- 為什麼文本分析的增長速度比傳統商業智能更快。
- 開放式數據收集和對話挖掘的力量。
- 為想要利用文本數據的組織提供建議。
- 計算和移動技術的創新如何改變數據分析。
- 向工程師教授營銷分析。
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