Il sistema di Social Business Intelligence implementato permette di interpretare e analizzare testi destrutturati generati e raccolti dal web, per estrarne valutazioni qualitative e quantitative. In particolare, il sistema supera i limiti che attualmente caratterizzano tutti i sistemi di Web Monitoring e Sentiment Analysis, ovvero: - l'impossibilità di integrare con il sistema informativo aziendale il flusso dati e le relative analisi realizzabili - la non attuabilità di analisi che si basino contemporaneamente sui dati interni e sui dati destrutturati estratti dal web Il sistema di Social BI permette di navigare i dati estratti dal web, semanticamente arricchiti a valle di un processo di Text Mining, mettendo in luce cosa viene detto, con quale frequenza e soprattutto evidenziando la polarizzazione semantica, permettendo quindi di sfruttare il valore informativo di questi Big Data.

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Laboratorio
Referenti
Matteo Golfarelli
Stefano Rizzi
Area di specializzazione
Cultura e creatività
Digitale
Keyword
social business intelligence
sentiment analysis
opinion mining
web monitoring
Presentazione grafica degli argomenti più discussi sul web
Descrizione prodotto

Progettazione e sviluppo di un sistema di Social BI e di una metodologia di lavoro ad esso associata. La metodologia alla base di questa piattaforma prevede la creazione di un modello dati funzionale alle analisi che si vorranno svolgere ed una serie di attività di continuo mantenimento e tuning dei processi di estrazione ed elaborazione dell'informazione.Tali flussi implementati realizzano funzionalità di estrazione dell'nformazione dal web, elaborazione linguistica dei testi, estrazione di meta-dati, la semi-strutturazione dei dati stessi e l'arricchimento semantico. Oltre a questo è stato sviluppato un front-end interattivo per la navigazione e la fruizione dei risultati delle analisi. Le funzionalità esposte dall'interfaccia riguardano principalmente le analisi incentrate sui topic e sull'opinione (sentiment analysis) presenti nei testi, l'analisi multidimensionale (OLAP) di questi dati ed un'implementazione della funzionalità di full-text-search implementata su architettura noSQL.

Aspetti innovativi

Un sistema di Social BI permette di effettuare analisi OLAP su dati destrutturati o semi destrutturati, possibilità non fornita da nessuno strumento di BI attualmente presente sul mercato. Grazie alla piattaforma è possibile integrare il flusso di informazioni (User Generated Content) provenienti dal web con i dati proprietari interni all'azienda permettendo ai sistemi di BI di generare un tasso di conoscenza maggiore grazie allo sfruttamento del potenziale informativo racchiuso nei Big Data di origine social. Il dimostratore si basa sull'utilizzo di un motore semantico per ....

Applicazioni

Grazie alla trasversalità e pervasività delle funzionalità implementate in questa piattaforma le potenziali applicazioni possono riguardare sostanzialmente qualsiasi funzione e figura aziendale. In ambito marketing un sistema di Social BI può raccogliere ed analizzare le opinioni espresse su un prodotto, una campagna pubblicitaria o qualsiasi altro aspetto dell'azienda ed aiutare nella valutazione del ritorno economico prodotto da un determinato investimento (quindi aiutare anche nella pianificazione degli investimenti futuri). Dal punto di vista dello sviluppo di un prodotto ....

Analisi multidimensionale OLAP dei concetti estratti dal parlato del web
Esempio di applicazione

Implementazione di un sistema di Web Monitoring e analisi di dati destrutturati per monitorare il ritorno sugli investimenti in campagne marketing

Descrizione applicazione e risultati

L'applicazione sviluppata consta di tre moduli funzionali principali: il modulo di crawling che implementa un processo, basato su query booleane impostate utilizzando keyword proprie dell'ambito di ascolto specifico che si vuole analizzare, un modulo di arricchimento semantico dei testi ed un modulo di interfaccia composto da dashboard e report interattivi di analisi dei dati raccolti. A titolo esemplificativo è stato scelto di sviluppare la piattaforma come un caso di studio dell'ambito politica verticalizzando quindi ogni aspetto dell'applicazione su questo bacino di ascolto. Il modulo di web monitoring e crawling sfrutta un servizio implementato dall'azienda inglese Brandwatch grazie al quale viene recuperato il testo di potenziale interesse per l'applicazione ed memorizzato sui db locali dell'applicazione. Il modulo di analisi testuale ed arricchimento dei testi si appoggia ad un motore semantico esterno, sviluppato dalla pisana SyNTHEMA, sul quale è stata svolta un'intensa attività di adattamento all'ambito applicativo specifico delle risorse linguistiche impiegate. Per l'implementazione .....

Partner coinvolti

SyNTHEMA

Tempi di realizzazione
8 mesi (1 persona) + 4 mesi (2 persone)
Livello di maturità tecnologica
TRL 7 - prototipo dimostrativo in ambiente operativo
Valorizzazione applicazione

Il nostro dimostratore è frutto dell'esperienza pluriennale del CIRI-ICT nel campo del Data Warehousing, della Business Intelligence e dell'attività di trasferimento tecnologico e sperimentazione nell'applicazione di questi strumenti in nuovi mercati emergenti

Andamento del sentiment e delle occorrenze di un topic nel tempo