Наверное сразу стоит отметить, что будущее текстовой аналитики крайне сложно прогнозировать, потому что так много

элементов влияют на то как и какими инструментами мы будем анализировать данные в будущем. Тем не менее, в этой статье мы попробуем обозначить самые важные триггеры и тренды в индустрии, которые могут формировать это будущее уже сегодня. Уже сегодня очевидно, что возможности текстовой аналитики сильно обозначены технологическими возможностями. Да, это именно тот случай когда есть смысл поговорить про технологический детерминизм.

Инструменты и технологический детерминизм 

Если не ходить сильно далеко или глубоко, самый нашумевший и уже всем надоевший, кейс Chat GPT подчеркивает как сильно именно практические возможности определяют будущее. Chat GPT стал феноменом и фурором, для некоторых неожиданным, но на самом деле то с той интенсивностью с которой развивалось машинное обучение и искусственный интеллект это было вполне ожидаемо. В текстовой аналитике Chat GPT может оценивать настроение по отзывам клиентов, сообщениям в социальных сетях или другим текстовым данным. С помощью Chat GPT вы можете определить, является ли настроение в тексте положительным, отрицательным или нейтральным, что позволяет лучше понимать отзывы клиентов и принимать решения на основе данных. Чат-боты — отличный способ автоматизировать задачи обслуживания клиентов и сэкономить время на другой работе. С помощью чата GPT. вы можете создавать диалоговых чат-ботов, которые могут отвечать на вопросы клиентов и оказывать поддержку. Chat GPT может быстро анализировать большие объемы текстовых данных, таких как отзывы клиентов или социальные сети. сообщения для выявления тенденций, идей или закономерностей. В целом, Chat GPT может стать мощным инструментом для профессионалов в области аналитики .Поэтому как вывод можно сказать-следите за технологиями, за дискуссиями и обсуждениями, за тем что развивается и за тем что уже не сработало. Быть просто в поле этой дискуссии точно позволить не тратить время на то, что уже пройденный или неоправдавшийся этап и сместить фокус на том, где люди видят практичный потенциал для оптимизации текстовой аналитики. 

Внутренние наблюдения 

И как не банально звучит, важной точкой отсчета является ваш собственный опыт с текстовой аналитикой. Здесь важно выходить за границы приевшихся, ежедневных практик и рефлексировать. Это значит периодически задумываться  о том а что еще можно было б сделать с полученными данными, есть ли информация которую мы еще не получаем

Социальные сети

В последние годы, коммерческое использование социальных сетей как бизнес инструмента так же сильно влияет на потребности в текстовой аналитике. Сегодня мы находимся на этапе развития инструментов разработанных специально для обработки всех данных из всевозможных социальный сетей. Так что следующий этап в освоение этих инструментов первыми. 

Разделение текстовой аналитики по индустриям

Сегментация как один из глобальных трендов во многих индустриях так же влияет на текущее и будущее состояние текстовой аналитики. Огромная доступность данных вызвала потребность в инструменте для отраслевого анализа данных. Такие компании, как IBM, SAP SE и Microsoft, оценили требования рынка и предоставили услуги по разработке отраслевых инструментов текстовой аналитики.

Фокус на анализе в реальном времени и тенденции в сторону прогнозной текстовой аналитики

Анализ исторических данных уже давно закрепился как проверенный и надежный инструмент для выделения паттернов поведения и потребностей своих клиентов. Но, заметное ускорение взаимодействия между клиентом и компанией сегодня не оставляет возможности для паузы. Раньше было нормой ожидать ответа или реакции бренда на запрос клиента, сегодня же темп такой высокий что это стало уже не приемлемым. А значит в разы растет потребность в текстовой аналитики в реальном времени. Раньше выводы и работа над ошибками оставалась на потом, сегодня ее нужно делать в моменте. А если смотреть на полшага вперед, то следующая тенденция это прогнозная текстовая аналитика- знать и понимать наперед. Качественно экстраполировать реакции, запросы и потребности в сегодня и минимизировать трудности в будущем.  

Интеграция с другими бизнес системами 

Текстовая аналитика используется в отраслевых приложениях в интеграции с различным программным обеспечением, таким как управление взаимоотношениями с клиентами, программное обеспечение для конкурентной разведки и другие. Например, банковский сектор и страховой сектор используют приложения для управления взаимоотношениями с клиентами для лучшего установления надлежащей связи с клиентами с помощью автоматизированных систем. Фармацевтический сектор и сектор здравоохранения используют приложения на основе конкурентной разведки для добычи, классификации и анализа информации, связанной с научными статьями и патентами.

Появление многоязычной текстовой аналитики для преодоления языкового барьера

Еще один пример как внимательное изучение всеобщих трендов позволяет лучше прогнозировать изменения в своей нише это глобализация. Все больше, даже не крупных компаний, становятся глобальными, расширяя свою аудиторию. Всвязи с этим растет потребность понимать все большее количество людей, на разных языках. Именно поэтому еще одной позитивной и эффективной тенденциея вляется появление многоязычной текстовой аналитики. Это позволяет и разделять и объединять текстовые данные на разных языках, в зависимости от задач и потребностей компании. 

Конвергенция текстовой аналитики с большими данными

Благоприятной тенденцией является все большая совместимость  текстовых данных с большими данными. Это дает возможность более объемных и точных инстов и прогнозов для компаний. Эта тенденция в будущем будет только ускоряться, внедряясь во все большее количество инструментов для аналитиков. 

Повышение осведомленности среди конечных пользователей

Критично заметной тенденцией является растущее понимание клиентов и пользователей о сборе и анализе их персональных данных во всех взаимодействиях с компанией. По последним данным, показатели осведомленности выросли вдвое, особенно среди более молодого поколения. В связи с этим у аналитиков появляется много вопросов о том как именно это влияет на качество полученных текстовых данных, насколько компании могут им доверять для выведение действенных инсайдов. Есть большая вероятность что именно этот вопрос в индустрии будет менять и способы сбора информации и инструменты для ее анализа.

Текстовая аналитика — это путь. По мере того как компании изучают основы инструментов, они также узнают о себе. Каждое путешествие начинается с подробного изучения исторических текстовых данных, продолжается мониторингом данных по мере их поступления и заканчивается принятием решений, которые меняют характер выполнения работы. Именно поэтому прогнозирование изменений в текстовой аналитики это и про пристальное изучение успешных и провальных новинок, глобальных трендов и своих собственных потребностей.