文本挖掘和文本分析是数据科学领域相对较新的新增功能，但它们已经对企业界产生了令人难以置信的影响。随着企业收集越来越多的非结构化数据，这些技术使他们能够有效地将他们存储的信息转化为相关的、可操作的资源。

文本分析可以在商业世界中扮演多种角色。许多突出的用例跨越分类和情感分析。这一切都是为了揭示潜在难以理解的数据中的模式和知识。

虽然文本分析和挖掘仍然是新兴技术，但它们已经以许多令人印象深刻的方式帮助企业。

1. 提升网络安全
众所周知，要 100% 安全地抵御网络威胁和数据泄露是不可能的。当以技术为核心的大公司努力防止泄漏和攻击时，资源较少的小型企业就更容易受到攻击。每天有超过 2,000次网络攻击，各种规模的公司都处于危险之中。

但是，文本分析可以通过多种方式提供帮助，尤其是实时保护。企业网络防御通过日志和报告产生大量数据。文本分析可以比任何人更快地帮助识别模式和弱点，并且通常比专用安全软件更有效。

2. 加强客户管理
大数据和客户沟通齐头并进。企业及其客户会产生大量信息，其中大部分信息很少被曝光。从电子邮件和聊天机器人到支持票证和社交媒体互动。文本分析可以帮助企业确定其一般客户群的期望，在潜在问题变得无法管理之前识别潜在问题，并了解对其品牌的普遍看法。

文本分析也将成为大多数 CRM 系统的重要组成部分。一旦它们增长到数千条记录，该技术可以将自己确立为未来解释和排列数据的最佳方式。

3. 公共关系
使用文本分析来衡量情绪可以超越现有客户的想法。例如，品牌和声誉管理从未像现在这样重要，尤其是在一个一连串差评可能导致小企业过时的世界。

超过90%的在线消费者在做出购买决定之前会咨询评论，而且他们通常不在公司的直接控制范围内。

此示例说明文本分析不仅仅涉及品牌自身的数据。有了合适的技术，品牌可以监控社交媒体、聊天室、论坛和评论网站，以了解他们在在线对话中的声誉。

文本挖掘的内在效率意味着它可以比人类或基本软件可以遵循的更多。例如，可以处理和查找从主要品牌名称到特定产品、高管以及与业务相关的任何其他事物的所有模式。

再一次，文本挖掘解析和处理大量数据，并在识别模式和收集的数据中任何其他值得注意的东西时发挥作用。

4. 潜在客户生成
文本分析可以配置为不仅有助于培养现有的客户关系，还可以识别全新的客户关系。虽然这里只使用公开可见的信息，但文本挖掘可以筛选每天在社交媒体上产生的大量非结构化数据，以发现企业可以满足需求的地方。

这可以像某人对产品感兴趣的单独推文一样简单。但是，传统上，相对较少的基于推文寻求潜在客户的公司将不得不依赖标签和提及，甚至要意识到他们正在讨论的产品。

文本分析甚至可以胜过功能最丰富的社交媒体工具，尤其是因为它可以识别通用术语并解释上下文。例如，当某人对社交媒体表现出兴趣时，他们可能会在不知道特定公司销售产品或提供服务的情况下这样做。文本分析平台可以识别需求，无论多么模糊，并告知销售和营销团队潜在的受众增加。

5. 招聘
技术，尤其是人工智能的发展并没有在招聘行业中得到一致好评。越来越多地使用依赖关键字的筛选软件和过滤器，迫使简历提交的种类同质化。实际上，人们必须对求职申请进行相当于搜索引擎优化的工作，才能有机会被真人看到。

然而，类似的技术可以以更令人兴奋的方式帮助企业，而不仅仅是为招聘经理节省时间。它与潜在客户生成用例非常相似，但更侧重于发现最好的员工。

例如，找到最优秀员工的最佳时机之一是在他们进入更广泛的招聘市场之前。更少的竞争意味着更大的机会更快地找到最优秀的人才，而文本分析可以从仅仅提及考虑新挑战中识别出优秀的候选人。

结束时
品牌可以访问比以往更多的数据，并且一直在寻找使这些数据可用的解决方案。文本分析是一门非常有前途的学科，早期采用可能只是冰山一角。最终，它将使公司能够监控任何平台上的几乎任何公共内容，同时还能理解数据以推动他们实现业务目标。

有效地使用文本分析将证明是利用现代品牌不断增加的数据收集工作的关键组成部分。

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