SAS es reconocido por sus informes de análisis de texto

Según Forbes, a principios de la última década, IDC estimó que se crearon 1,2 zettabytes (1,2 billones de gigabytes) de datos nuevos en 2010. Asimismo, pronosticó que la cantidad de datos recién creados en 2020 crecería 44 veces para llegar a 35 zettabytes (35 billones de gigabytes) y que para 2025 se crearán 175 zettabytes (175 billones de gigabytes) de datos nuevos en todo el mundo.

De toda esta información generada día a día, el texto no estructurado, sin lugar a duda, es la fuente de datos generada por humanos más grande y que ofrece una gran cantidad de información para las organizaciones que pueden descubrirlos. Por lo que se hace necesario contar con empresas tecnológicas que ayuden a capitalizar las enormes cantidades de datos de texto, descubriendo tendencias y oportunidades que de otro modo se habrían perdido.

Como resultado a esta importante labor, SAS fue nombrado Líder en dos informes de analistas, The Forrester Wave: Plataformas de análisis de texto enfocadas en documentos basadas en AI, Q2 2020 y The Forrester Wave: Plataformas de análisis de texto enfocadas en personas basadas en AI, Q2 2020.

Combinando inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y reglas lingüísticas, las soluciones de analítica de texto extraen automáticamente las relaciones y patrones dentro de datos no estructurados, eliminando la necesidad de análisis manual. Además, ayuda a los usuarios con análisis de sentimientos, análisis de tendencias, preparación y visualización de datos, y enfoques de modelado híbrido.

Por ejemplo, estas técnicas han permitido a las instituciones financieras mejorar la eficiencia y la eficacia de las investigaciones contra el lavado de dinero (AML) al automatizar tareas, como monitorear noticias o escanear documentos comerciales para detectar actividades ilícitas; así los investigadores pueden estar seguros de que están utilizando un enfoque consistente basado en el riesgo.

La minería de datos es una piedra angular de la analítica, la cual ayuda no solo a desarrollar los modelos que pueden descubrir conexiones dentro de millones o miles de millones de registros, sino también a predecir el comportamiento futuro y transformar los datos en conocimientos proactivos.