SAS, Metin Madenciliği ve Analitik İş Zekâsı Çözümleri’ni güçlendirerek, bu çözümleri kurumsal ve mobil aramalar alanlarında genişletmek amacıyla NLP (Doğal Dil İşleme – Natural Language Processing) ve Dilbilim Teknolojisi alanında lider şirketlerden Teragram’ı satın aldı. Merkezi Cambridge’de bulunan ve CNN, Forbes.com, NYTimes Digital, Sony, WashingtonPost.com, Dünya Bankası ve Yahoo! gibi tanınmış kurumlarda da kullanılan NLP teknolojisi ile Dünya çapında tanınan Teragram, bundan böyle bir SAS şirketi olarak hizmet verecek.
Teragram, 30’dan fazla dilde, yüz milyonlarca kelime içeren büyük sözlüklerin yardımı ile dilsel ilişkileri ve kelime anlamlarını yorumlayan NLP teknolojileri sunuyor. Teragram’ın NLP teknolojileri farklı kaynaklardaki ve farklı dillerdeki metinlerin kullanılabilir bilgiye dönüştürülmesini sağlıyor; kelimeler, dilbilim ilişkileri ve kelime anlamları seviyesinde daha zengin veri işlemeye olanak tanıyor. Gelişmiş kategorizasyon teknolojileri de, dokümanların kurum içinde özel kriterlere göre hızlı ve gelişmiş sınıflandırmasını sağlıyor. Böylece kullanıcılar belirli başlıklarla düzenlenmiş dokümanlara, orijinal dokümanın bulunduğu yerden bağımsız olarak daha hızlı ve daha hatasız erişebiliyorlar.
Teragram arama işlemlerinde yapısal kurumsal veritabanlarını, metin tabanlı raporları, yapısal olmayan kaynakları ve web sayfalarını tarayarak çok sayıda bilgi kaynağındaki kapsamlı yanıtları sunuyor. SAS ve Teragram teknolojilerinin birleşimi sayesinde sadece bir raporun başlığı ile değil, mevcut içeriği ve onunla ilişkilendirilmiş metaveriyle de çalışan endeksleme yapmak mümkün oluyor. Teragram’ın sunduğu gelecek nesil mobil arama teknolojisi de kişilere bilgiyi saklayabilme ve çekebilme, İş Zekâsı Çözümleri gibi dış uygulamalara bağlanabilme ve PDA, akıllı telefon ya da diğer mobil cihazlardan veritabanlarını araştırabilme imkânı sunuyor.
Metin Madenciliği yeteneklerini kendi yazılımı ile birlikte on yılı aşkın süre önce sunan SAS, 2002 yılında SAS Text Miner adlı özel Metin Madenciliği ürününü pazara sundu. Bugün SAS Text Miner, SAS Garanti Analizi’ni de kapsayan sektör odaklı birçok çözümle birlikte geliyor. Sub-Zero ve Shangai General Motors gibi üretici şirketler bu çözümü çoğu yapısal olmayan garanti talepleri ve hizmet verilerini bir araya getirmek ve analiz etmek için kullanıyor. Böylece potansiyel problemleri hızlı aksiyon alacak şekilde erkenden çözebiliyor, ürün kalitesi, müşteri memnuniyeti ve sadakati artırabiliyorlar. Bankalar metin analitiğinden müşteri memnuniyetini belirlemek ve bundan sonuçlar çıkarmak için müşteri aramalarının kopyaları, konuşmanın uzunluğu, bekleme süresi ve transfer sayısı gibi bunlara bağlı metaveriler üzerinde yararlanıyorlar. Sigorta şirketleri de olası hileli talepleri tespit edebilmek için sigorta eksperlerinin talep notları ve demografik bilgileri üzerinde metin analitiği kullanıyorlar.
2001 yılında “Simplicity” adlı kitabında günümüz bilgi patlamasını ele alan Yönetim Danışmanı Bill Jensen, işle ilgili bilgilerin, en kötü tahminle, her 18 ayda ikiye katlandığına dikkat çekmişti. Bu veri akışı son yıllarda daha da arttı ve verilerin büyük bölümü geleneksel yapısal veritabanlarının dışında bulunuyor. Tahminlere göre tüm iş verilerinin yüzde 70’i müşteri yorumları, hizmet notları, e-posta ve sohbet parçacıkları, doküman ve anketler, blog ve RSS feed’leri, garanti talepleri, özetler, ses mesajları ve telefon kayıtları gibi farklı kaynaklarda bulunan yapısal olmayan verilerden oluşuyor. Kurumlar müşteri, pazar fırsatları, iç operasyonlar, tedarik zincirleri gibi konularda gerçekleştirdikleri analizlerde yapısal olmayan bu verileri kullanmayı başaramazlarsa resmin sadece bir kısmını görebiliyor, bu nedenle yanlış kararlar alabiliyor. SAS gibi güçlü analitik çözüm sağlayıcıları, yapısal ve yapısal olmayan verileri kullanarak bu verilerde saklı örnek ve eğilimleri keşfetmek, bu verilerden çıkan sonuçlar doğrultusunda doğru kararlar vermek, sorunları çözmek ve fırsatlardan daha iyi yararlanmak konusunda kurumlara yardımcı oluyor.
Kaynak : 