Différence entre l'exploration de données et l'exploration de texte
L'exploration de données est la pratique de rechercher automatiquement de grands ensembles de données pour découvrir des modèles, d'extraire les informations des ensembles de données pour les transformer en une structure simple qui peut être compréhensible. L'exploration de données s'intéresse à un aspect important lié à la fois aux techniques de bases de données et aux mécanismes d'IA / machine learning. L'exploration de texte est le processus consistant à dériver des informations de haute qualité à partir du texte. Il s'agit de l'ensemble des processus requis pour obtenir des informations structurées précieuses à partir de documents ou de ressources textuels non structurés. Il peut être automatiquement classifié, acheminé, résumé, visualisé par mappage de liens et, surtout, il devient plus facile à rechercher.
Exploration de données
L'exploration de données offre une excellente occasion d'explorer la relation intéressante entre la récupération et l'inférence / raisonnement, une question fondamentale concernant la nature de l'exploration de données.
Le processus d'exploration de données se décompose en plusieurs étapes:
- Collectez, extrayez, transformez et chargez des données dans un entrepôt de données.
- Stockez et gérez les données, la base de données multidimensionnelle, c'est-à-dire sur des serveurs internes ou sur le cloud.
- Fournissez un accès aux données aux analystes commerciaux, aux équipes de gestion et aux professionnels des technologies de l'information et déterminez comment ils souhaitent l'organiser à l'aide d'un logiciel d'application.
- Et enfin, présentez les données dans des formats faciles à partager, comme un tableau ou un graphique.
Exploration de texte
L'exploration de texte nécessite à la fois des techniques linguistiques et statistiques sophistiquées capables d'analyser des formats de texte non structurés et des techniques qui combinent chaque document avec des métadonnées exploitables, qui peuvent être considérées comme une sorte d'ancrage dans la structuration de ce type de données.
L'exploration de texte comprend une grande variété de méthodes et de technologies telles que:
- Technologies basées sur les mots clés : L'entrée est basée sur une sélection de mots clés dans le texte qui sont filtrés comme une série de chaînes de caractères, pas des mots ni des «concepts».
- Technologies statistiques: Désigne les systèmes basés sur l'apprentissage automatique. Les technologies statistiques tirent parti d'un ensemble de documents de formation utilisés comme modèle pour gérer et classer le texte.
- Technologies basées sur la linguistique: cette méthode peut tirer parti des systèmes de traitement du langage. La sortie de l'analyse de texte permet une compréhension superficielle de la structure du texte, de la grammaire et de la logique employées. (Pour mieux comprendre comment cela fonctionne, ce post sur l'exploration de texte et la PNL est utile.)
Toutes ces approches ont une caractéristique commune: elles sont toutes concernées par le traitement approximatif du texte alors qu'elles ne sont pas capables de les comprendre.
Comparaison directe entre l'exploration de données et l'exploration de texte (infographie)
Différences clés entre l'exploration de données et l'exploration de texte
La différence entre l'exploration de données et l'exploration de texte est expliquée dans les points présentés ci-dessous:
- Les systèmes d'exploration de données analysent essentiellement des chiffres qui peuvent être décrits comme homogènes et universels. Il extrait, transforme et charge des données dans un entrepôt de données. Les analystes commerciaux utilisent des applications logicielles d'exploration de données pour présenter les données analysées sous des formes facilement compréhensibles, telles que des tableaux ou des graphiques. Les devises, les dates, les noms peuvent devoir être gérés, mais ils sont faciles à lier aux données et ne nécessitent aucune compréhension approfondie de leur contexte. Les outils d'exploration de texte doivent faire face à des défis techniques majeurs tels que les formats de documents hétérogènes (documents texte, courriels, publications sur les réseaux sociaux, texte textuel, etc.), ainsi que les textes et abréviations multilingues et l'argot typique du langage SMS.
- L'exploration de données se concentre sur les activités dépendant des données telles que la comptabilité, les achats, la chaîne d'approvisionnement, le CRM, etc. Les données requises sont faciles d'accès et homogènes. Une fois les algorithmes définis, la solution peut être déployée rapidement. La complexité des données traitées rend les projets d'exploration de texte plus longs à déployer. L'exploration de texte compte plusieurs étapes linguistiques intermédiaires d'analyse avant de pouvoir enrichir le contenu (devinettes linguistiques, tokenisation, segmentation, analyse morpho-syntaxique, désambiguïsation, références croisées, etc.). Ensuite, les étapes pertinentes d'extraction des termes et d'association de métadonnées s'attaquent à la structuration du contenu non structuré pour nourrir les applications spécifiques au domaine. De plus, les projets peuvent impliquer certains langages, formats ou domaines hétérogènes. Enfin, peu d'entreprises ont leur propre taxonomie. Cependant, cela est obligatoire pour démarrer un projet d'exploration de texte et son développement peut prendre quelques mois.
- L'exploration de données est considérée depuis plusieurs décennies comme une technologie éprouvée, robuste et industrielle. L'exploration de texte était historiquement considérée comme complexe, spécifique au domaine, spécifique à la langue, sensible, expérimentale, etc. En d'autres termes, l'exploration de texte n'était pas suffisamment bien comprise pour bénéficier d'un support de gestion et, par conséquent, n'a jamais été considérée comme un incontournable. '. Cependant, avec l'avènement de la numérisation, l'essor des réseaux sociaux et une connectivité accrue, les entreprises sont désormais plus préoccupées par leur réputation en ligne et recherchent des moyens de fidéliser davantage les clients dans un monde de choix croissant. Par conséquent, l'analyse des sentiments est le nouvel objectif de l'exploration de texte. Les entreprises ont compris que l'information est un atout stratégique constitué de texte et que l'exploration de texte n'est plus un luxe, mais une nécessité!
Exploration de données vs Exploration de texte Tableau de comparaison
Ci-dessous la liste des points décrivant les comparaisons entre l'exploration de données et l'exploration de texte
| BASE DE COMPARISION | Exploration de données | Exploration de texte |
| Concept | L'exploration de données est un spectre d'approches différentes, qui recherche des modèles et des relations de données. | L'exploration de texte est un processus nécessaire pour transformer un document texte non structuré en informations structurées précieuses. |
| Récupération des données | Avec les techniques standard d'exploration de données, les tendances commerciales sont révélées dans les données numériques. | Avec les méthodes d'exploration de texte standard, découvre une caractéristique lexicale et syntaxique dans le texte. |
| Type de données | Découverte de connaissances à partir de données structurées, homogènes et faciles d'accès. | Découverte de texte à partir de données non structurées, hétérogènes, plus diversifiées. |
Conclusion - Exploration de données vs exploration de texte
L'exploration de texte et de données est maintenant considérée comme des techniques complémentaires requises pour une gestion efficace des entreprises, les outils d'exploration de texte deviennent encore plus importants. Sous-ensemble de l'exploration de texte, le traitement du langage naturel est d'autant plus pertinent lorsque le client est impliqué à 100% et disponible pour aider à définir des taxonomies précises et complètes spécifiques au domaine. À son tour, cela aide l'extraction d'informations et l'association de métadonnées à devenir plus faciles et plus efficaces. Le langage naturel ne sera jamais aussi facile à gérer que les chiffres, mais l'exploration de texte est maintenant plus mature et son association avec l'exploration de données est plus logique. N'oubliez pas que 80% des informations sont en texte!
Article recommandé
Cela a été un guide pour l'exploration de données vs l'exploration de texte, leur signification, leur comparaison directe, leurs principales différences, leur tableau de comparaison et leur conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Business Intelligence VS Data Mining - Lequel est le plus utile
- 8 techniques importantes d'exploration de données pour une entreprise prospère
- 9 Différence impressionnante entre la science des données et l'exploration de données
- 7 techniques importantes d'exploration de données pour de meilleurs résultats