Text mining: ¿Cómo convertir datos en ventajas competitivas para una organización?

Contextualización  

Las organizaciones —con actividades relacionadas a cualquier tipo de sector como la salud, la educación, los negocios, el marketing, entre otros— cuentan con gran información almacenada textualmente en sus bases de datos. El análisis de datos se convierte en una herramienta fundamental para aprovechar esta información y obtener beneficios. Ante ello, el data mining surge como un campo que permite la extracción automatizada o conveniente de patrones que representan conocimientos implícitamente almacenados o captables en grandes bases de datos (Calders & Custers, 2013).  

Dentro de este campo, el text mining se destaca por enfocarse en la extracción de información y patrones implícitos, previamente desconocidos y potencialmente valiosos de forma automática o semiautomática a partir de grandes bases de datos textuales no estructurados (Hassani et al., 2020). Por ejemplo, datos textuales de documentos, informes, correos electrónicos o comentarios en las redes sociales.  En este artículo, se exploran las aplicaciones y las ventajas del text mining para las organizaciones y se resalta cómo esta herramienta puede transformar la forma en la que se emplean y se gestionan los datos textuales.  

El text mining puede aplicarse de distintas maneras en el contexto empresarial. Las organizaciones tienen la posibilidad de emplearlo para el análisis de documentos internos, reglamentos, instructivos, informes o manuales para extraer información relevante e identificar tendencias que influyan en la toma de decisiones.  Por otra parte, la aplicación del text mining también es útil en el ámbito del marketing y el servicio al cliente. En este caso, el análisis de las interacciones con los clientes —chats, comentarios en redes sociales o encuestas cualitativas— permite comprender mejor sus necesidades.

Aplicación del text mining en el servicio al cliente  

En el contexto del servicio al cliente, una aplicación común es el análisis de sentimientos, ya que permite evaluar los juicios y las opiniones de los clientes y otras partes interesadas (Shaik et al., 2023). La aplicación se puede realizar de la siguiente manera: 

Los resultados del análisis pueden mostrarse mediante el empleo de gráficos u otras herramientas (Power BI, Tableau, Phyton, R, entre otros).  

Un ejemplo de aplicación del análisis se muestra en la figura 1, donde se presenta el caso de evaluación de tendencias de mensajes categorizados en tres diferentes sentimientos: positivo, negativo y neutral. La figura en cuestión ofrece una visión general de la distribución de sentimientos expresados por los clientes (satisfacción del cliente) en los mensajes analizados durante los meses de enero y julio. Se observa una tendencia a la baja de los comentarios positivos y un alza de los comentarios negativos, la cual se agrava durante los últimos meses del periodo analizado (mayo-julio). De esta manera, se atenuó y se evaluó la gran cantidad de datos textuales que posee la organización para la evaluación detallada de lo sucedido durante el periodo analizado y la posterior toma decisiones. Cabe señalar que la figura corresponde a un caso hipotético, elaborado a partir de datos simulados con fines ilustrativos.  

Figura 1 

Análisis de sentimientos: evaluación de tendencias  

Nota. Elaboración propia

Aplicación del text mining en la consultoría y la auditoría  

En el contexto de la consultoría y la auditoría, el text mining también puede ser valioso, ya que permite analizar grandes volúmenes de datos textuales, comunes en los documentos de estas actividades. A continuación, se presentan casos específicos: 

• Análisis de informes y documentos: tanto consultores como auditores necesitan revisar una gran cantidad de informes, documentos y otros materiales textuales para comprender el contexto de una organización. 

• El text mining puede automatizar este proceso mediante la extracción de información relevante o tendencias clave.

• Identificación de patrones y tendencias: el text mining permite identificar patrones y tendencias ocultas en los informes, estudios de mercado, documentos financieros y otro material textual relevante.  

• Automatización de procesos de auditoría: el auditor puede automatizar tareas repetitivas y manuales en el proceso de auditoría gracias al text mining; por ejemplo, la revisión de documentos, la identificación de riesgos o la elaboración de informes. Esto puede liberar el tiempo para que el auditor se enfoque en actividades de mayor valor agregado, como el análisis de los resultados.    

A continuación, se presenta su aplicación en la auditoría operativa de una empresa de manufactura. Luego de la extracción y limpieza de los reportes, actas y observaciones de auditorías internas, se aplicó una clusterización temática sobre fragmentos textuales de representación (embeddings, por ejemplo) y agrupamiento (k-means clustering, por ejemplo). Los resultados mostraron 6 clústeres ordenados por mayor frecuencia de aparición (ver figura 2). A partir de los resultados, se observa que los hallazgos y las recomendaciones se deben enfocar en la gestión de abastecimiento y la garantía de la calidad, seguidos por mejoras de procesos e inventario. Estos resultados pueden orientar a la priorización de planes de acción en abastecimiento, robustecer controles de calidad críticos y delegar iniciativas de optimización. Cabe señalar que la figura corresponde a un caso hipotético, elaborado a partir de datos simulados con fines ilustrativos. 

Figura 2

Clústeres más frecuentes de informes de auditorías internos   

Nota. Elaboración propia

Conclusiones 

El text mining se ha consolidado como una herramienta estratégica para las organizaciones, ya que permite transformar grandes volúmenes de datos textuales no estructurados en información útil para la toma de decisiones. Su aplicación facilita la identificación de patrones, tendencias y conocimientos ocultos que no serían evidentes mediante una revisión tradicional.  

En el ámbito del servicio al cliente, las técnicas como el análisis de sentimientos permiten comprender de manera profunda las percepciones y las necesidades del usuario. Esto ayuda a las organizaciones a detectar oportunamente problemas, mejorar sus servicios y fortalecer la relación con sus clientes. De igual manera, en los campos de la consultoría y la auditoría, el text mining contribuye a automatizar procesos repetitivos, analizar masivamente documentos y reconocer temas prioritarios.  

En conjunto, estas aplicaciones demuestran que el text mining no solo puede optimizar los procesos, sino que también agrega valor estratégico al convertir datos dispersos en conocimiento accionable. Su adopción permite a las organizaciones responder de manera ágil y fundamentada a los desafíos actuales y potenciar la mejora continua.

Referencias 

Calders, T., & Custers, B. (2013). What Is Data Mining and How Does It Work? In: B. Custers, T. Calders, B. Schermer, & T. Zarsky (Eds.), Discrimination and Privacy in the Information Society. Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics (27-42). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-30487-3_2  

Hassani, H., Beneki, C., Unger, S., Mazinani, M. T., & Yeganegi, M. R. (2020). Text mining in big data analytics. Big Data and Cognitive Computing, 4(1), 1-34. https://doi.org/10.3390/bdcc4010001  

Shaik, T., Tao, X., Dann, C., Xie, H., Li, Y., & Galligan, L. (2023). Sentiment analysis and opinion mining on educational data: A survey. Natural Language Processing Journal, 2, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2022.100003

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