ビジネス関連情報の大部分は、トランザクションシステムから派生する構造化データベースだけにはありません。Alta Plana Corp.のSeth Grimesが、非構造化データを分析する理由を説明しています。
「構造化されたデータは手間がかからず、分析が容易です。テキスト、画像、ビデオ、そしてオーディオという、実に素晴らしい実を結ぶ必要があります」とGrimesは言います。
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Grimesは、自然言語処理（NLP）、テキスト分析、および感情分析のテクノロジとそのビジネスアプリケーションをカバーする業界をリードするアナリストです。にフルインタビュー彼は、これらの方法のビジネスアプリケーションと利点、そしてそれらをうまく活用した業界について語っています。
彼と分析的に言えばホストAnne Milleyのカバー：
- テキスト分析が従来のビジネスインテリジェンスよりも速いペースで成長している理由
- オープンエンドのデータ収集と会話マイニングの力。
- 自分のテキストデータを悪用したい組織へのアドバイス。
- コンピューティングおよびモバイルテクノロジの革新がデータ分析をどのように変革しているか。
- 技術者へのマーケティング分析の指導
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高度なテキスト検索を使用して不適合、製品の苦情、メンテナンスレポート、顧客からのフィードバック、従業員満足度調査などの構造化されていないデータを迅速に分析する方法を学ぶことに興味をお持ちの場合
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