La analítica de contenido ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, y su importancia solo seguirá aumentando en el futuro. Según una encuesta realizada por AIIM (Asociación para la Gestión de la Información y la Imagen), el 59% de los encuestados considera que la analítica de contenido será esencial para sus organizaciones en los próximos cinco años.

Si bien las fuentes de datos se están volviendo más amplias y profundas, los componentes fundamentales de la analítica de contenido, como la preparación de datos, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis estadístico, no han cambiado mucho. Sin embargo, lo que ha cambiado es la conciencia de las personas sobre las posibilidades que ofrece la analítica de contenido. Cada vez más personas están descubriendo que es posible hacer algo más que resúmenes con los datos analíticos.

Una de las áreas en las que se puede ver la analítica de contenido en acción es en las búsquedas en línea. Las organizaciones están utilizando la analítica de contenido para mejorar la efectividad de las búsquedas y ofrecer resultados más relevantes a los usuarios. Además, la combinación de la analítica de contenido con otros tipos de datos, tanto estructurados como no estructurados, ha sido un área fértil para el crecimiento.

La computación cognitiva, que utiliza la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural para resolver problemas de manera similar al pensamiento humano, también está ganando importancia en el campo de la analítica de contenido. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las soluciones de computación cognitiva requieren una gran cantidad de trabajo preparatorio y recursos humanos, como científicos de datos y expertos en el tema, para entrenar el sistema y obtener un retorno de inversión real.

En el futuro, la analítica de contenido enfrentará desafíos importantes. Uno de ellos es el desafío de la relevancia. A medida que la analítica de contenido se vuelve más sofisticada, es importante asegurarse de que los resultados sean relevantes y útiles para los usuarios. Además, las organizaciones deberán garantizar que la analítica de contenido genere un retorno de inversión positivo. Esto se logrará utilizando la analítica de contenido para tomar decisiones en tiempo real y mejorar la eficiencia en áreas como el servicio al cliente y el soporte técnico.

Otro desafío importante es la integración de la analítica de contenido con la analítica de datos estructurados. Si bien las herramientas de analítica de contenido son excelentes para extraer estructura de datos no estructurados, tienen limitaciones en el análisis completo de los resultados. Por otro lado, las herramientas de inteligencia de negocios son excelentes para el análisis de datos estructurados, pero no hacen mucho con fuentes de datos no estructurados. Por lo tanto, será fundamental encontrar formas de cerrar la brecha entre estas dos áreas en el futuro.

En resumen, la analítica de contenido es una herramienta poderosa que ofrece muchas posibilidades para las organizaciones. A medida que la cantidad y variedad de contenido continúa creciendo, es importante que las empresas se mantengan al día con las últimas tendencias y desafíos en este campo. La integración de la analítica de contenido con otros tipos de datos, la mejora de la relevancia de los resultados y la búsqueda de un retorno de inversión positivo serán aspectos clave en el futuro de la analítica de contenido.