Apa Itu Penambangan Teks, dan Bagaimana Caranya Memungkinkan Bisnis Mendapatkan Manfaat dari Data Tidak Terstruktur?

Data tidak terstruktur menyumbang 80% — 90% dari seluruh data baru yang dihasilkan oleh perusahaan, dan penambangan teks adalah teknik yang akan membantu Anda memanfaatkannya.

Banyak bisnis sudah dapat mengelola data terstrukturnya, namun bagaimana dengan wawasan yang tersembunyi dalam teks format bebas? Data tidak terstruktur adalah data yang tidak sesuai dengan database atau spreadsheet, sehingga tidak mungkin diproses oleh alat analisis tradisional. Inilah saatnya perusahaan beralih ke penyedia solusi NLP dan vendor teknologi canggih lainnya untuk memanfaatkan peluang ini.

Jadi, apa itu penambangan teks? Dan bagaimana Anda dapat menerapkannya dalam pengaturan bisnis Anda?

Pengertian Text Mining dan Manfaat Bisnis

Apa itu Penambangan Teks?

Penambangan teks adalah proses mengekstraksi wawasan berharga dari sejumlah besar data tekstual tidak terstruktur. Hal ini setara dengan mengajarkan komputer untuk membaca dan menganalisis teks, seperti halnya manusia, tetapi jauh lebih cepat dan dalam skala yang lebih besar.

Penambangan teks memungkinkan Anda memanfaatkan berbagai data tidak terstruktur, termasuk postingan media sosial, halaman ulasan produk, laporan penelitian, email, dan teks lainnya, tanpa perlu meninjau teks asli secara manual. Hasilnya, Anda akan mengetahui segala kekhawatiran yang muncul sebelum eskalasi dan akan mengenali tren yang akan datang sebelum pesaing Anda.

Penambangan Teks vs. Analisis Teks vs. Analisis Teks

Banyak profesional menggunakan istilah penambangan teks dan analisis teks secara bergantian, dan dalam banyak kasus istilah ini benar. Namun, ada perbedaan halus antara kedua konsep tersebut.

Masalah utamanya adalah penambangan teks berfokus pada penemuan pola otomatis dan ekstraksi pengetahuan, sedangkan analisis teks menggunakan teknik yang lebih luas untuk menafsirkan dan memeriksa data tekstual. Ini berkaitan dengan pengenalan bahasa, peringkasan, kategorisasi, dll. Dapat dikatakan bahwa penambangan teks adalah subtipe analisis teks, yang berfokus pada penemuan pola otomatis.

Analisis teks menggunakan teknik penambangan teks dan analisis untuk memproses data tekstual. Penambangan teks lebih bersifat kualitatif, sedangkan analisis teks berfokus pada pembuatan grafik dan visualisasi data lainnya, menjadikannya lebih merupakan alat kuantitatif.

Cakupan ketiga konsep tersebut tumpang tindih, dan sering kali keduanya mengandalkan teknik yang sama untuk mencapai tujuan yang sedikit berbeda, sehingga mengaburkan perbedaan di antara ketiga konsep tersebut.

Untuk memiliki pemahaman yang lebih baik tentang konsep-konsep tersebut meskipun saling tumpang tindih, mari kita lihat apa yang dapat dilakukan masing-masing dari ketiga teknik tersebut dalam konteks analisis umpan balik pelanggan.

• Penambangan teks dapat mengekstrak pola dari kumpulan data besar yang terdiri dari ribuan ulasan klien yang tidak terstruktur. Hal ini dapat menerapkan pembelajaran mesin (ML) untuk mengidentifikasi masalah yang sering disebutkan dan tema umum dari tinjauan ini.
• Analisis teks juga dapat menganalisis ulasan dalam jumlah besar. Ini dapat menerapkan ML dan alat analisis sentimen untuk menghasilkan laporan terstruktur mengenai sentimen yang ada dan potensi risiko apa pun yang perlu ditangani oleh bisnis Anda.
• Analisis teks dapat melakukan studi mendalam terhadap beberapa ulasan pelanggan yang dipilih. Itu dapat menganalisis setiap ulasan secara rinci untuk memahami kekhawatiran dan saran apa pun. Teknik ini dapat melaporkan pengalaman pelanggan secara detail.

Manfaat Penambangan Teks

• Meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan Anda. Algoritme penambangan teks mengubah teks menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat membantu para eksekutif memecahkan masalah bisnis yang mendesak.
• Memberi Anda kecerdasan kompetitif. Anda dapat menganalisis tren pasar, berita dan aktivitas pesaing Anda, serta melihat pendapat pelanggan tentang produk dan kampanye pemasaran mereka. Hal ini memungkinkan Anda mengukur dinamika pasar, melihat peluang awal, dan memanfaatkannya sebelum bersaing.
• Menemukan risiko dan membantu Anda mengelolanya. Anda dapat menerapkan teknik ini untuk mencari anomali, fluktuasi permintaan, dan masalah lain yang mungkin mengancam bisnis Anda. Penambangan teks juga dapat mendeteksi tanda-tanda awal penipuan, serangan siber, dan pelanggaran kepatuhan.
• Menganalisis dengan cepat teks berukuran besar yang tidak dapat dikelola. Untuk memberi Anda gambaran tentang kecepatan penambangan teks, ia dapat membaca buku setebal 400 halaman dalam hitungan menit untuk melakukan tugas seperti pengenalan pola sederhana — asalkan algoritme dioptimalkan dan sumber daya komputasi yang memadai dialokasikan. Analisis linguistik yang canggih bisa memakan waktu berjam-jam, dan ini masih jauh lebih cepat dibandingkan kecepatan manusia.

Cara Kerja Penambangan Teks

Penambangan teks bergantung pada berbagai teknik untuk mengekstraksi wawasan dari teks bentuk bebas dan menyajikan temuan dalam format terstruktur.

ML adalah teknologi dasar bagi banyak metode ini, karena ML dapat secara otomatis mempelajari pola ekstraksi teks, klasifikasi, dan pengelompokan. Selain ML, text mining dapat menggunakan pendekatan statistik, metode berbasis aturan, dan analisis linguistik.

Teknik Penambangan Teks

Berikut adalah beberapa contoh teknik penambangan teks yang dapat didukung oleh ML.

Pengambilan Informasi

Alat penambangan teks menerima kueri dan mencari informasi spesifik di tumpukan teks dan mengambil bagian data yang diinginkan. Misalnya, metode pengambilan informasi diterapkan di mesin pencari, seperti Google, dan sistem katalog perpustakaan.

Berikut adalah subtugas utama yang membantu dalam pengambilan informasi.

• Tokenisasi memecah teks panjang menjadi unit-unit individual — yaitu token — yang dapat berupa kata, kalimat, atau frasa individual.
• Stemming mereduksi kata ke bentuk akarnya, menghilangkan sufiks dan prefiks.

Ekstraksi Informasi

Ekstraksi informasi (IE) adalah tentang mengambil informasi terstruktur dari teks bentuk bebas. Teknik-teknik ini dapat mengekstraksi entitas yang diminati, relasinya, dan atributnya serta mengaturnya dalam format yang mudah diakses.

Salah satu penerapan IE adalah ekstraksi tren pasar dari artikel berita. Model tersebut dapat memindai bagian berita dan mengeluarkan nama pesaing, informasi keuangan, penyebutan produk, dll., dan menyajikan data ini secara terstruktur.

Berikut adalah subtugas IE yang umum:

• Pemilihan fitur menggambarkan atribut-atribut penting
• Ekstraksi fitur selanjutnya menguraikan tugas dengan mengekstraksi subset dari setiap fitur yang relevan
• Pengenalan entitas bernama mengidentifikasi entitas, seperti nama orang, lokasi, dll. dalam teks

Pemrosesan Bahasa Alami

Ini adalah teknik canggih yang mengandalkan kecerdasan buatan, linguistik, ilmu data, dan metode lainnya. Penambangan teks Natural Language Processing (NLP) memungkinkan mesin untuk “memahami” bahasa manusia.

Misalnya, NLP bisa berguna jika Anda ingin mengetahui bagaimana perasaan pelanggan tentang produk/layanan baru yang Anda rilis baru-baru ini. Anda memerlukan alat yang dapat memeriksa umpan balik produk/layanan dalam jumlah besar yang dipublikasikan di berbagai platform.

Berikut adalah subtugas penambangan teks pemrosesan bahasa alami yang paling umum:

• Peringkasan. Teknik ini memberi Anda ringkasan singkat dari bacaan panjang, baik artikel besar atau bahkan buku.
• Kategorisasi teks. Juga dikenal sebagai klasifikasi teks, metode ini memberikan label pada data tidak terstruktur. Misalnya, ia dapat mengkategorikan dokumen teks ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya, atau mengklasifikasikan ulasan pelanggan berdasarkan produk yang mereka sebutkan.
• Analisis sentimen. Sederhananya, analisis sentimen dan text mining dapat mengidentifikasi sentimen positif, netral, dan negatif dalam teks. Ini memungkinkan Anda melacak sikap orang terhadap merek Anda dari waktu ke waktu, seperti pada contoh NLP di atas. Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang analisis sentimen yang didukung AI di blog kami.

Aplikasi Text Mining Dalam Dunia Bisnis

Dengan memasukkan solusi penambangan teks ke dalam tumpukan teknologi perusahaan Anda, Anda dapat membuka kunci berikut ini.

Mengantisipasi Kebutuhan Pelanggan dan Menawarkan Dukungan yang Lebih Baik

Anda dapat menggunakan teknik penambangan teks untuk menganalisis umpan balik pelanggan dari media sosial, survei, dan sumber lainnya, memahami apa yang disukai orang tentang produk atau layanan Anda, dan mencari tips yang dapat membantu Anda menyelaraskan penawaran Anda dengan harapan pelanggan.

Anda juga dapat meningkatkan efisiensi operasi dukungan pelanggan dengan menganalisis tiket dukungan, obrolan, dan bahkan transkripsi panggilan dukungan yang panjang. Hal ini memungkinkan tim Anda untuk mengkategorikan masalah yang belum terselesaikan dan mengidentifikasi masalah yang mendesak untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.

McKinsey melaporkan bahwa penerapan analisis teks tingkat lanjut dapat mengurangi waktu penanganan panggilan sebesar 40% sekaligus meningkatkan tingkat konversi sekitar 50%.

Contoh penambangan teks kehidupan nyata:

Produsen teknologi wearable FitBit ingin memahami permasalahan pelanggannya dan menerapkan alat penambangan teks untuk menganalisis 33.000 tweet yang diterbitkan selama periode enam bulan. Analisis tersebut mengungkapkan beberapa kekhawatiran. Misalnya, produk Fitbit Blaze menunjukkan masalah serius dengan sistem operasinya.

Memfasilitasi Penelitian

Baik itu bidang medis, pendidikan, atau sektor hukum, kemampuan “membaca” banyak artikel penelitian dengan cepat merupakan suatu keuntungan.

Misalnya, di sektor hukum, analisis text mining dapat melalui kasus-kasus pengadilan dan dokumentasi hukum yang membantu praktisi mengidentifikasi preseden kasus dan menyusun argumen yang berdampak untuk hadir di pengadilan.

Di bidang farmasi, teknologi ini dapat menganalisis penelitian biomedis, menyelidiki hubungan antara protein, gen, penyakit, dan lain-lain. Sementara di bidang perawatan kesehatan, teknologi ini dapat melihat EHR pasien dan merespons pertanyaan dokter.

Contoh penambangan teks kehidupan nyata:

Sebuah tim peneliti dari Inggris dan Denmark menerapkan penambangan teks pada abstrak publikasi PubMed untuk mengelompokkannya dan mengidentifikasi kandidat obat baru untuk diabetes tipe 2. Tim melaporkan bahwa eksperimen ini membantu mereka menghasilkan daftar target potensial. Dan ada penelitian serupa yang menerapkan algoritma penambangan teks untuk mengekstraksi kandidat obat untuk pengobatan kanker.

Mengumpulkan Intelijen Pasar dan Menganalisis Persaingan

Metode penambangan teks memungkinkan Anda membandingkan kinerja perusahaan/produk Anda dengan pesaing. Karena orang sering membandingkan produk serupa dari produsen berbeda, Anda dapat menganalisis ulasan ini untuk mengetahui keunggulan Anda dalam persaingan dan kelemahan produk Anda.

Cara lain untuk menganalisis persaingan adalah dengan menerapkan teknik penambangan teks untuk “membaca” laporan industri, artikel riset pasar, dan siaran pers, yang akan membantu Anda tetap mengetahui apa yang sedang dilakukan pesaing.

Contoh penambangan teks kehidupan nyata:

Sebuah tim peneliti dari Tiongkok mengembangkan metode penambangan teks yang memungkinkan perusahaan menganalisis data tekstual yang dihasilkan oleh kompetisi untuk menemukan peristiwa bisnis yang berbeda. Model tersebut dapat mengekstrak dan mengklasifikasikan peristiwa, menghasilkan urutan aktivitas masing-masing pesaing. Hal ini membantu mengukur perilaku masing-masing perusahaan di pasar dan mendeteksi hubungan yang terbentuk.

Membantu Manajemen Kepatuhan dan Mitigasi Risiko

Alat penambangan teks dapat terus memindai dokumen peraturan dan kepatuhan untuk membantu Anda menjaga operasi Anda dalam batasan lanskap hukum Anda.

Penggunaan menarik lainnya dari penambangan teks adalah meninjau kontrak untuk kepatuhan terhadap standar hukum dan mengidentifikasi risiko kontrak.

Contoh penambangan teks kehidupan nyata:

Ada beberapa inisiatif penelitian untuk mendeteksi risiko dan pelanggaran kepatuhan menggunakan teknik text mining. Salah satu tim peneliti menerapkannya untuk membantu menghitung indeks risiko penipuan manajer di sektor keuangan. Contoh lainnya, para ilmuwan berkolaborasi dengan Youth Care Inspectorate untuk menemukan penyedia layanan kesehatan yang menimbulkan risiko keselamatan bagi pasiennya. Tim menggunakan metode penambangan teks yang berbeda untuk menganalisis lebih dari 22.000 keluhan pasien dan mendeteksi kasus pelanggaran berat.

Mendukung Inovasi Produk dan Layanan

Penambangan teks dapat memberikan ide-ide menarik dan terkadang mengejutkan tentang cara meningkatkan produk Anda yang sudah ada atau jalur baru mana yang dapat dijelajahi oleh perusahaan Anda. Selain analisis tiket dukungan pelanggan yang disebutkan di atas, yang dapat membantu Anda mengidentifikasi kebutuhan yang belum terpenuhi, Anda juga dapat menggunakan algoritma penambangan teks untuk memindai data internal perusahaan, seperti catatan rapat dan ringkasan curah pendapat, untuk mendapatkan ide untuk produk baru.

Cara lainnya adalah menganalisis makalah penelitian dan paten untuk mencari peluang untuk mengintegrasikan teknologi mutakhir ke dalam produk dan layanan Anda.

Contoh penambangan teks kehidupan nyata:

Sebelum merilis produk speaker baru, Amazon bertujuan untuk menentukan fitur paling berharga dari speaker pesaing dalam kisaran harga $150. Ilmuwan data perusahaan menerapkan penambangan teks untuk menganalisis ulasan pelanggan terhadap produk target. Mereka mengidentifikasi fitur-fitur yang berkorelasi kuat dengan peringkat pembicara yang tinggi dan rendah. Hal ini tidak hanya membantu Amazon membangun produk yang sukses tetapi juga memengaruhi strategi peluncuran produk.

Tantangan dan Keterbatasan Terkait dengan Text Mining

Meskipun penambangan teks adalah alat yang ampuh, ada tantangan etika dan keterbatasan teknis yang perlu diwaspadai oleh bisnis sebelum melanjutkan penerapannya:

• Kualitas dan keragaman sumber data. Perkiraan terbaru menunjukkan bahwa terdapat 328,77 juta terabyte data yang dihasilkan setiap hari. Ini termasuk kebisingan dan informasi yang tidak relevan. Dan bahkan data yang relevan tidak terstandarisasi, sehingga sulit untuk membuat aturan yang konsisten untuk pemrosesan teks.
• Masalah bahasa dan semantik. Bahasa manusia tidak jelas dan rumit. Ini mencakup sarkasme, polisemi, bahasa gaul, dan dialek. Tambahkan juga kesalahan ejaan ke dalam campuran ini. Semua ini menyulitkan model untuk bekerja dengan teks. Perusahaan harus menyusun kumpulan data yang representatif untuk melatih algoritme penambangan teks agar dapat mengatasi semua faktor tersebut.
• Dibutuhkan kumpulan data yang besar dan beragam untuk melatih model penambangan teks. Dan jika data ini mengandung bias, algoritma akan menghasilkan hasil yang diskriminatif. Carilah vendor pengembangan pembelajaran mesin yang andal yang dapat membantu Anda melatih dan menyesuaikan model Anda. Anda juga dapat mempertimbangkan pengumpulan data otomatis untuk membangun set pelatihan dan mengumpulkan data secara rutin di masa mendatang.
• Kendala teknis dan sumber daya. Beberapa algoritme, seperti analisis teks NLP, memerlukan daya komputasi yang signifikan, sehingga membuatnya mahal untuk dijalankan. Volume data yang besar dapat menjadi tantangan untuk ditangani secara lokal. Anda dapat menggunakan cloud untuk penyimpanan dan pemrosesan data, yang juga memungkinkan Anda meningkatkan dan menurunkan skala tanpa kesulitan.

Tantangan teknis lainnya termasuk membuat anotasi pada data pelatihan, integrasi dengan sistem yang ada, serta audit dan pemeliharaan algoritma.

• Masalah etika dan privasi. Penambangan teks mungkin melibatkan analisis informasi pribadi dan sensitif, seperti catatan kesehatan. Jika hal ini terjadi, perusahaan perlu mencari cara untuk mendapatkan persetujuan tepat waktu. Etika juga memengaruhi cara Anda menggunakan hasilnya. Jika sebuah perusahaan mendapatkan wawasan dari model yang bias dan menerapkannya dengan cara yang merugikan, hal ini akan menimbulkan implikasi etis.

Masa Depan Penambangan Teks

Algoritme penambangan teks menjadi lebih cerdas dan rumit. Mereka sudah dapat memberi Anda akses terhadap intelijen pasar terkini dan membantu Anda berinovasi dalam produksi dan operasi internal Anda.

Dengan kemajuan di bidang kecerdasan buatan dan analitik, Anda dapat menggabungkan penambangan teks dengan teknologi inovatif lainnya, seperti AI generatif. Bayangkan saja betapa kuatnya kombinasi ini. Gen AI dapat menghasilkan konten berdasarkan wawasan yang diberikan oleh alat penambangan teks.

Mari kita ambil bot dukungan pelanggan sebagai contoh. Teknik penambangan teks dapat mengekstrak informasi relevan dari pertanyaan pelanggan dan melengkapinya dengan poin-poin penting dari FAQ dan ulasan terbaru dari pelanggan ini. Gen AI mengambil informasi ini dan menghasilkan tanggapan yang dipersonalisasi untuk mengatasi masalah klien, alih-alih memberikan beberapa pernyataan umum yang akan semakin membuat orang tersebut frustrasi.

Jadi, jika Anda sudah menggunakan penambangan teks atau hanya mempertimbangkan untuk menerapkan teknologi ini, mungkin ada baiknya Anda mempertimbangkan untuk mengintegrasikannya dengan Gen AI atau mencari penyedia layanan analisis data yang memiliki reputasi baik untuk memperkuat kemampuan analitis Anda dan bekerja dengan data real-time.

Ingin membangun solusi penambangan teks? Hubungi kami, dan kami akan membantu Anda menyesuaikan dan melatih ulang model yang sudah ada atau membuat model baru, dan kami akan menyiapkan pengumpulan data otomatis untuk Anda.

Artikel ini awalnya diterbitkan di situs itrex .