Por Computerworld, EUA

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A união entre business intelligence e análise de texto está começando a produzir forte impacto sobre empresas de diversos setores, como serviços de saúde, seguro e finanças, que estão passando a perceber os benefícios de vincular informações de BI estruturadas a texto não-estruturado.

As ferramentas de análise de texto utilizam lingüística, processamento de linguagem natural baseado em regras, algoritmos especializados e outros métodos para impor ordem ao texto não-estruturado espalhado pela corporação.

Um número crescente de executivos de TI está empregando software de análise de texto para explorar diferentes aplicações de gerenciamento de documentos e sistemas de e-mail, blogs e sites. A meta é dar vida nova a relatórios de BI estáticos.

Ao extrair fatos, conceitos e relações de dados enterrados no texto, o software de análise de texto transforma esta informação não-estruturada em dados modelados que, então, podem ser vinculados a bancos de dados de BI.

A análise de texto promete aprimorar o contexto e o significado dos dados de BI, que, com freqüência, são apresentados como  “enlatados” tirados de data warehouses ou de aplicações importantes, como ERP ou CRM.

Apesar de poderosa, a combinação de análise de texto e BI ainda não é padrão. “A maioria das pessoas associa business intelligence a online analytical processing [OLAP], que enfoca dados estruturados em termos do processo e da interface com o usuário”, diz Boris Evelson, analista da Forrester Research.

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“Porém, para serem mais eficazes, as experiências com OLAP precisam trazer dados não-estruturados para a análise de uma maneira integrada e transparente para o usuário”, aponta.