非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析既不等同于輿情分析，也不等同于情感分析，它是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的將語義分析、人機(jī)互動(dòng)、輿情分析三者結(jié)合的不斷循環(huán)改進(jìn)的良性過程。
雖然基本上國內(nèi)大部分公司，言必提“大數(shù)據(jù)”，但是對(duì)于大部分CIO、CTO們來說，對(duì)數(shù)據(jù)的分析仍然停留在過去的階段：對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的成熟度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
但是現(xiàn)在移動(dòng)端所帶來的爆發(fā)式增長給大數(shù)據(jù)從業(yè)者帶來了非常大的挑戰(zhàn)，這些數(shù)據(jù)有很多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，充斥了人們交流的空間，相應(yīng)的，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析也變得越來越重要——對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取出有價(jià)值的東西，成為CIO、CTO們最關(guān)注的問題。
但是目前，很多人仍有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析等同于輿情分析的粗暴認(rèn)知。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析就是輿情分析？錯(cuò)!
“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析就是輿情分析，這個(gè)技術(shù)中國現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展的很快了。”類似這樣的言論在CIO、CTO們的交流中屢見不鮮。
但是美國數(shù)據(jù)分析科學(xué)家、美國非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析鼻祖企業(yè)Taste Analytics創(chuàng)始人及全美五大可視化研究中心的Derek Wang（汪曉宇）博士表示，事實(shí)上這是完全不對(duì)的，輿情分析其實(shí)僅是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的一部分。
輿情分析，是人們通過先前經(jīng)驗(yàn)制定監(jiān)控的KPI以及監(jiān)控模型，而后通過模型預(yù)知和監(jiān)控未來風(fēng)險(xiǎn)的過程。
但是真正的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，是一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（Data-driven）的語義分析加輿情分析的整體過程，這比單純的輿情分析更具科學(xué)性，內(nèi)涵更豐富。
首先，輿情分析具有滯后性，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析具有前瞻性。
輿情分析是一個(gè)先建詞庫、后驗(yàn)證的過程。舉例來說，比如公司要監(jiān)控某次危機(jī)，輿情分析就需要先將與這個(gè)危機(jī)有關(guān)的詞匯建立到學(xué)習(xí)范本里，一旦隨后的搜索監(jiān)控結(jié)果與范本里的詞匯有所匹配，那么就說明已經(jīng)出現(xiàn)了這個(gè)趨勢。
可以看到，這是一個(gè)后驗(yàn)的過程，但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析則是機(jī)器從未知的數(shù)據(jù)里實(shí)時(shí)提取出重要的關(guān)鍵信息，作為未來輿情建模的基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn)，具有明顯的前瞻性。
“語義分析其實(shí)是輿情分析的對(duì)立面。輿情是你知道這件事再去監(jiān)測，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析則是不知道的時(shí)候去挖掘、建立監(jiān)測的模型。一旦數(shù)據(jù)容量呈爆炸式增長或流行詞匯更新?lián)Q代，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析可以實(shí)時(shí)更新學(xué)習(xí)范本，重新定義監(jiān)控模型。”Derek Wang博士說。
第二，輿情分析會(huì)依賴于人們的經(jīng)驗(yàn)來建立模型，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，更為客觀科學(xué)。
“雖然輿情監(jiān)控也有機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)在里面，但是最大不同在于，它是一個(gè)后驗(yàn)的過程。”Derek Wang博士說，“這要求人們先要有這個(gè)經(jīng)驗(yàn)去建模和監(jiān)測。”
而語義分析是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析里的一個(gè)重要部分，相對(duì)于輿情分析需要先建立相關(guān)的詞匯庫，語義分析則是一個(gè)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從數(shù)據(jù)源里提取出關(guān)鍵信息的過程。由于它是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)和深度學(xué)習(xí)的方法產(chǎn)生，所以能保證科學(xué)性，更客觀自然地把文檔里的關(guān)鍵信息提取出來。
第三，人機(jī)互動(dòng)可以補(bǔ)足技術(shù)短柄。
真正的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，比如Taste Analytics研發(fā)出來的技術(shù)，不僅包括輿情分析和語義分析，更為關(guān)鍵的是，還加上了人機(jī)互動(dòng)的創(chuàng)新機(jī)制，涵蓋了整個(gè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析全過程——從語義分析到人機(jī)互動(dòng)，再到輿情分析，三者缺一不可。
據(jù)了解，目前美國工業(yè)界已經(jīng)充分認(rèn)可了這種三位一體的非結(jié)構(gòu)化分析理念：在語義分析的結(jié)果基礎(chǔ)上，企業(yè)內(nèi)部分析師對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和KPI篩選，而后再建立輿情模型，進(jìn)行長時(shí)間監(jiān)控。
這樣合理地整合“輿情”加“語義”兩大技術(shù)系統(tǒng)，再把企業(yè)內(nèi)部分析師的主觀能動(dòng)性有機(jī)結(jié)合起來，才能實(shí)現(xiàn)客觀的數(shù)據(jù)分析。
美國一家知名銀行的受訪人士也表示，此前他們委托第三方建立的輿情體系，其實(shí)最終效果并不讓人滿意。“按照人為經(jīng)驗(yàn)建立的輿情體系下，監(jiān)控和分析的結(jié)果都很片面，”對(duì)方稱，“所以我們最終還是轉(zhuǎn)向了Taste Analytics結(jié)合輿情、語義和人機(jī)互動(dòng)的更加客觀高效的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析服務(wù)。”
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析就是情感分析？錯(cuò)！
不僅國內(nèi)，即使在美國，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析也屬于非常前沿的技術(shù)，企業(yè)簡單粗暴地把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析等同于輿情分析的也不在少數(shù)。他們甚至還走入了另外一個(gè)誤區(qū)：把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析和原來美國流行的情感分析也混為一談。
美國很多企業(yè)都和客戶關(guān)系很緊密，非常注重客戶的反饋。而情感分析就是這樣應(yīng)運(yùn)而生的：它讓機(jī)器試圖理解人說的這段話是正面、褒義的，還是負(fù)面、貶義的。
很多美國企業(yè)在過去3、4年里，都把所謂的非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，當(dāng)成情感分析。但是，即使是業(yè)界最高水平，也僅僅能夠把用戶情感度劃分成11個(gè)層級(jí)，來讓機(jī)器了解人們對(duì)這個(gè)產(chǎn)品是喜歡、還是討厭，卻無法真正讓企業(yè)理解用戶的深層次需求。
Derek Wang博士介紹說，情感分析的局限性非常大，最多只能作為企業(yè)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)參考指標(biāo)，而不能保證100%正確。
比如，嘲諷的語氣就是機(jī)器無法識(shí)別的。美國就曾有公司過于信賴情感分析模型，完全錯(cuò)把顧客的嘲諷當(dāng)成夸贊，搞反了產(chǎn)品研究的方向。
另外，情感分析缺乏對(duì)客戶想法的深入挖掘。
機(jī)器可以嘗試對(duì)喜惡賦值，但是這一數(shù)值沒有辦法為企業(yè)解釋上下文是什么，也就是說永遠(yuǎn)搞不清客戶為什么而喜歡/討厭它，這樣一來情感分析的參考價(jià)值就大大縮水。
但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析卻可以實(shí)現(xiàn)“溢價(jià)分析”，也就是說，它不僅可以告訴企業(yè)客戶的情感度多少，還能指出客戶在哪里有情感不滿。這樣就為企業(yè)提供了科學(xué)的決策輔助工具，有助于企業(yè)在今后有效地提升用戶滿意度。
“我們的語義分析可以把很多種自然語言分析模塊有機(jī)結(jié)合在一起，把自然語言學(xué)習(xí)、分詞、聚類、情感分析都立體整合，把整體化的語義分析帶給市場。” Derek Wang博士介紹說，“這其實(shí)也是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)情感分析最大的不同。”
海量的客戶需求，巨大的市場空白
據(jù)IBM商業(yè)價(jià)值研究院和牛津大學(xué)賽德商學(xué)院共同發(fā)布的《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》顯示，全球僅四分之一的受訪者表示自己具備了分析高度非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，而對(duì)大部分組織而言，掌握先進(jìn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力仍是從“大數(shù)據(jù)”中獲得價(jià)值的重大挑戰(zhàn)。
事實(shí)上，任何需要和客戶直接打交道的企業(yè)，都應(yīng)該從現(xiàn)在開始，重視非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的重要性。
為什么呢？至少有兩點(diǎn)顯而易見的理由。
首先，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析可以排查出致命紕漏，保住了企業(yè)的“底線”。
企業(yè)服務(wù)里可能存在很多難以察覺但是致命的紕漏，用別的方法是很難排查的。比如，美國某著名家電廠商CIO表示，他們?cè)趩⒂肨he Taste Signals Platform的第一天，就發(fā)現(xiàn)了一年以來客戶郵件一直在抱怨的一個(gè)小紕漏，從而及時(shí)挽回了品牌聲譽(yù)。
其次，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析提升了企業(yè)客戶服務(wù)的效率。
目前，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)建立了多個(gè)客戶溝通渠道，平均下來有6-7種之多。企業(yè)每天都要安排大量的客服人員和客戶溝通，但是卻“治標(biāo)不治本”。
企業(yè)對(duì)客戶投訴等這些典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析很少，更多的是疲于解決問題，而不是找到投訴背后的主要原因，而從根本上解決它。
“很多時(shí)候，客戶一抱怨，客服就是去安撫，甚至安排退貨，很少有企業(yè)來看說每月為什么有退貨，而只是在被動(dòng)解決問題。”Derek Wang博士表示，“而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，對(duì)客戶的抱怨不僅知其然，更將其作為分析結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)，企業(yè)可以做出改進(jìn)，從而從根本上解決大批客戶的抱怨，大大提升了客戶滿意度。”
“事實(shí)上，不僅如此，以美國企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來看，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)的非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，可以幫助企業(yè)提升內(nèi)部分析師的效率，并且實(shí)現(xiàn)明顯的商業(yè)價(jià)值。”Derek Wang博士表示。
目前，中美企業(yè)都意識(shí)到了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的重要性，但是苦于市場上幾乎沒有成熟的解決方案。
Derek Wang博士也表示，排除BAT之外，能夠在內(nèi)部建立非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的公司，幾乎可以稱得上鳳毛麟角，很多都是交給第三方服務(wù)公司。但問題在于，很少有第三方公司可以完全獨(dú)立承擔(dān)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，而且技術(shù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)在企業(yè)的需求。
另外，即使有一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的工具，由于它們都不是給最終用戶設(shè)計(jì)的，所以普遍都很難用，需要長時(shí)間對(duì)員工下進(jìn)行培訓(xùn)，這樣產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值很小。
“CIO們幾乎都沒有一個(gè)工具，可以來調(diào)動(dòng)員工分析數(shù)據(jù)的熱情。而讓第三方給他們提供的話，效果也不好。”Derek Wang博士說，“很多時(shí)候很多大數(shù)據(jù)分析工具看起來賣相很好，但是很難被大范圍使用，這是企業(yè)的損失。”
美國率先實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析
盡管企業(yè)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析有很大的需求，但是這個(gè)市場幾乎是一片空白，而由美國夏洛特圖像可視化中心的幾個(gè)年輕的科學(xué)家成立的Taste Analytics，看到了這個(gè)領(lǐng)域的巨大潛力，決定用自己的研究成果來顛覆傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
目前已有6家福布斯全球500強(qiáng)公司以及多家美國主流企業(yè)都采用了Taste的新型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)The Taste Signals Platform，而且他們的銷售額在以400%的速度增長。
“Taste Analytics的優(yōu)勢非常明顯，他們可以對(duì)數(shù)據(jù)、文字以及語音進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，結(jié)合了輿情分析、語義分析、人機(jī)互動(dòng)三重機(jī)制，再加上可視化分析結(jié)果和簡單易用的使用界面，他們不僅能幫助企業(yè)了解新的市場增長點(diǎn)、做出正確的決策，而且可以充分調(diào)動(dòng)分析師們的積極性。”業(yè)內(nèi)專家表示。
另外，Taste Analytics的服務(wù)適用于各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析場景，只要有聊天記錄、對(duì)話記錄和郵件記錄，他們的服務(wù)就可以和數(shù)據(jù)源直接對(duì)接，非常易用而且安全。
“我們也給中國企業(yè)提供了非常本地化的服務(wù)。從安全角度來說，如果是企業(yè)內(nèi)部的私有數(shù)據(jù)，我們可以把平臺(tái)放到企業(yè)防火墻內(nèi)或者內(nèi)部云里；如果是外部數(shù)據(jù)，我們的爬蟲會(huì)自動(dòng)抓取這些數(shù)據(jù)，”Derek Wang博士說，“我們一直希望的就是，讓企業(yè)用最小的付出，得到最好的結(jié)果。”
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本文標(biāo)題：重視非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，走出兩大“經(jīng)典”誤區(qū)
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