Análisis de datos textuales en gran escala para la extracción de insights utilizando GenAI 📊

La capacidad de analizar datos textuales de manera efectiva puede proporcionar insights valiosos que impulsan decisiones estratégicas en múltiples sectores.

1. Recolección de datos para el análisis 🗂️

La recolección de datos es un paso fundamental en cualquier proceso de análisis, especialmente en la industria de la banca abierta. Los competidores y el mercado ofrecen una variedad de fuentes que pueden ser aprovechadas para obtener información útil. Sin embargo, la dificultad radica en extraer y organizar efectivamente esta vasta cantidad de datos.

Fuentes recomendadas para la extracción de datos:

• Canales públicos de Telegram: Permiten descargar el historial de mensajes, facilitando la revisión y análisis posterior. Esta herramienta es especialmente práctica ya que almacena las interacciones de los usuarios de manera accesible.
• Transcripciones de videos de YouTube: Ofrecen un acceso rápido a opiniones y discusiones sobre productos, que pueden ser objeto de análisis posterior.
• Comunidades en línea como Product Hunt: Donde se comparten reseñas y preguntas que brindan perspectivas únicas sobre las necesidades de los usuarios.

Los métodos de extracción de datos incluyen la descarga de historiales de chat, la obtención de transcripciones de videos y la recopilación de discusiones en línea. Estas prácticas permiten construir una base de datos rica en detalles, que servirá como fundamento para un análisis exhaustivo y la obtención de insights aplicables.

2. Análisis de datos recolectados - Modelos de Lenguaje Grandes y Ventanas de Contexto 📈

Con los avances en la inteligencia artificial, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos ha mejorado considerablemente, permitiendo realizar un procesamiento más rápido y preciso sin requerir un profundo conocimiento en análisis de datos. Sin embargo, es crucial entender las limitaciones de las herramientas disponibles en el mercado.

Una de estas herramientas es ChatGPT. Muchos usuarios creen que cargar un archivo y solicitar un análisis automáticamente generará insight valiosos. Sin embargo, lo que ocurre es que el modelo carece de la capacidad para explorar todos los datos contenida en el archivo cargado. En su lugar, genera un código que intenta ejecutar tareas específicas sobre unos primeros registros, lo que provoca errores significativos debido a la falta de comprensión del texto completo.

Limitaciones de ChatGPT en el análisis de datos textuales:

• Comprensión incompleta: Al cargar un archivo, solo analiza un pequeño fragmento, lo que impide que se genere una lista exhaustiva de palabras clave que abarque el contenido total.
• Dependencia de palabras clave: La generación de código se basa en palabras clave que pudo encontrar en las primeras líneas, lo que limita la efectividad del análisis y puede dejar de lado información crítica que está presente en otras secciones del archivo.

Estos factores, en combinación con la complejidad de los datos textuales, evidencian la necesidad de herramientas más robustas que puedan integrar una análisis más profundo y contextualizado.

3. Visualización de datos y su impacto en la toma de decisiones 💡

Tras la recolección y el análisis de datos, el siguiente paso es la visualización de estos insights. Representar gráficamente la información recolectada permite a los interesados comprender patrones y tendencias de manera más efectiva. Esta visualización no solo ayuda a identificar áreas de mejora en la experiencia del usuario y en las integraciones de productos, sino que también proporciona un marco para la toma de decisiones estratégicas.

Claves para una visualización efectiva:

• Trazar líneas de tiempo: Utilizar marcas temporales de los mensajes ayuda a priorizar problemas y características. Por ejemplo, al graficar los problemas observados en función del tiempo, se puede evaluar de manera ágil qué aspectos requieren atención inmediata.
• Análisis de la trayectoria del cliente: La visualización de los puntos de contacto en el recorrido del cliente puede revelar casos de insatisfacción que necesitan abordarse para mejorar la experiencia general.

En un entorno competitivo como el de la banca abierta, entender de manera clara y rápida los insights obtenidos puede ser la diferencia entre liderar el mercado o quedar rezagado. Las herramientas de visualización adecuadas, combinadas con un análisis robusto de datos, permitirán a las organizaciones no solo identificar oportunidades, sino también anticipar y reaccionar proactivamente ante desafíos emergentes.

El análisis de datos textuales con una infraestructura adecuada y herramientas avanzadas puede transformar la manera en que las organizaciones entienden su entorno y adaptan su oferta a las necesidades cambiantes del mercado.