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Dans cette ère du Big Data, l’analyse des données est un enjeu essentiel pour les entreprises. En effet, cette masse de données leur permet de connaître plus précisément le marché et les envies des clients. Parmi les techniques de data management, le text mining permet de repérer les informations essentielles dans les différentes données textuelles dont disposent les entreprises.
Sur quelles données textuelles s’appuie le text mining ?
Le text mining correspond donc à une analyse des données présentes dans différentes catégories : corpus de textes, réponses à un questionnaire, champs texte libre, mails, posts, commentaires, rapports… Toutes ces catégories font partie des données textuelles exploitables pour les entreprises grâce au text mining.
A partir de cette source d’information, les techniques de text mining permettent de ressortir des données pertinentes. La transformation de cette masse de données textuelles en tableau de données permet ensuite aux spécialistes du text mining de tirer des conclusions pertinentes sur cette source d’information.
Quels sont les objectifs du text mining ?
Afin de s’adapter au mieux aux évolutions du marché, une connaissance précise de la clientèle et des évolutions du secteur sont des points essentiels. Pour la partie clientèle, le text mining est une méthode permettant de gérer plusieurs aspects de cette relation. Parmi les applications courantes du text mining, on retrouve notamment : analyse des emails, détection des données sensibles, analyse des actions marketing, étude des questionnaires, optimisation de contenus web…
Dans la politique des entreprises, le text mining joue donc un rôle prépondérant et permet d’optimiser le traitement des données textuelles. Difficilement utilisables, ces données sont désormais une réelle source d’information pour les entreprises. Tant au niveau d’une meilleure connaissance de la clientèle que d’une meilleure gestion de la relation, le text mining offre de nombreuses améliorations dans l’activité courante des entreprises.
