Les données non structurées sont le type de données le plus courant dans le monde actuel des « big data ». Ce type d’entrepôt de données contient de nombreuses informations utiles qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique sont utilisés pour créer de nouvelles solutions logicielles qui filtrent des quantités massives de données à la recherche d’informations commerciales utiles.
La plupart des informations créées et collectées par les entreprises ne sont pas structurées et leur volume augmente rapidement. Dans cet article, nous allons définir les données non structurées, discuter de leurs différents types et de leurs utilisations dans divers domaines.
Qu’est-ce qu’une donnée non structurée ?
Les données non structurées sont complexes à utiliser pour un programme informatique car elles n’ont pas de cadre clair. Il n’est pas conforme à un modèle de données et n’a pas de structure à reconnaître. La plupart de ces types de données consistent en du texte, mais elles peuvent également inclure d’autres types d’informations telles que des dates, des nombres et des faits.
Voici une liste des caractéristiques des données :
- Les données ne sont pas structurées et ne suivent pas de modèle de données.
- Les données n’ont pas de structure clairement définie.
- Les données ne suivent pas un format ou un ordre spécifique.
- L’absence de structure reconnaissable rend difficile l’utilisation par les programmes informatiques.
- Les données ne peuvent pas être conservées en lignes et en colonnes comme dans les bases de données.
Il se développe rapidement en raison de l’augmentation du nombre de personnes utilisant des services et des applications numériques. Les données structurées sont essentielles, mais si les données non structurées sont évaluées correctement, elles peuvent être beaucoup plus bénéfiques pour les entreprises. Elle peut offrir une variété d’aperçus que les chiffres et les statistiques ne peuvent pas transmettre. Examinons quelques exemples de ses types.
Types de données non structurées
Les données non structurées comprennent différents formats et sources, tels que des documents juridiques, des fichiers audio, des conversations, des vidéos, des photos, du texte sur un site web, et bien d’autres encore. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples des types les plus courants.
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Courriels
Les nombreux courriels que nous envoyons produisent chaque jour une tonne de données non structurées que les outils d’analyse traditionnels ne parviennent pas à analyser. Toutefois, les métadonnées d’un courriel lui confèrent une certaine structure et certains algorithmes d’analyse de texte peuvent extraire des informations importantes de milliers de courriels en l’espace de quelques secondes.
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Médias sociaux
Les données collectées sur les plateformes de réseaux sociaux ne sont pas structurées. Mais comme les courriels, il peut être configuré de manière spécifique. Les hashtags en sont un excellent exemple.
Les utilisateurs peuvent utiliser les hashtags pour trouver des sujets qui les intéressent. Cependant, les messages des hashtags ne sont pas structurés.
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Réponses à l’enquête
Les études de marché, l’engagement des employés et les questionnaires sur l’expérience des clients comportent souvent des questions à choix multiples et des questions ouvertes. Ces questions nécessitent des réponses textuelles non structurées.
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Publications
Les données non structurées sont publiées sous de nombreuses formes par des publications, des annuaires et des portails. Les exemples de contenu comprennent les articles d’actualité, les offres d’emploi, les critiques de films, les annonces immobilières, les critiques de restaurants, les bases de données de CV, les appels d’offres, etc. Les données sous forme de texte ou d’images sont incluses dans chacun d’entre eux.
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Données sur les communications
De nos jours, il existe de nombreuses façons d’avoir des conversations intéressantes avec les autres, tant sur le plan professionnel que personnel. Imaginez une entreprise dont les employés discutent fréquemment avec des clients et des fournisseurs sur différents canaux, générant ainsi des données audio, image et texte non structurées.
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Fichiers multimédias
Les fichiers multimédias ne sont toujours pas structurés, car nous ne savons pas exactement ce que l’image, la musique ou la vidéo représente réellement, même s’ils peuvent être étiquetés avec des titres ou des sujets et enregistrés dans des bases de données telles que MP3, JPG, PNG, GIF, etc.
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Documents
Les évaluations, les documents juridiques et les diaporamas pour les entreprises sont souvent rédigés à la main, publiés sur l’internet ou enregistrés au format PDF. Ces fichiers peuvent également inclure des feuilles de calcul, des images ou des fichiers XML. Même si les fichiers texte sont rédigés de manière standard, les données ne sont pas organisées de manière à permettre une analyse sans technologies d’intelligence artificielle sophistiquées.
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Pages web
Les données non structurées sont produites à un rythme exponentiel sur l’internet. Les pages web contiennent du texte, des photos, des fichiers audio et vidéo, ainsi que d’autres types de matériel.
Utilisation des données non structurées
Les données non structurées sont par nature incompatibles avec les programmes de traitement des transactions ; l’analyse et la veille stratégique sont leurs principales utilisations.
Les détaillants, les fabricants qui analysent ces types de données et d’autres entreprises améliorent l’expérience des clients et permettent une publicité efficace. En outre, ils analysent les commentaires des clients pour connaître leur opinion sur les produits, les services et les marques d’une entreprise par le biais de l’analyse des sentiments.
L’un des nouveaux cas d’utilisation de l’analyse des données non structurées est la maintenance prédictive. Par exemple, les producteurs peuvent examiner les données des capteurs pour détecter les problèmes d’équipement dans les systèmes de production ou les produits finis sur le terrain.
L’analyse des données du journal du système informatique révèle les tendances d’utilisation, les restrictions de capacité et les causes des problèmes d’application, des pannes de système et des goulets d’étranglement. En outre, les énormes ensembles de données non structurées peuvent être utilisés aux fins suivantes :
- Examiner les messages pour s’assurer qu’ils sont conformes à la réglementation.
- Suivre et évaluer les interactions et les commentaires des clients sur les médias sociaux.
- Obtenir des informations fiables sur les préférences et le comportement général des clients.
Défis liés aux données non structurées
La disponibilité et l’utilisation de données non structurées à des fins d’analyse, de réglementation et de prise de décision rendent nécessaire la recherche et l’examen minutieux de ces données. Voici quelques défis qui peuvent se poser lorsque l’on travaille avec des données non structurées :
- Longue attente pour les données nouvelles et modifiées : Il faut beaucoup de temps pour analyser des systèmes de fichiers de stockage entiers et traiter les changements quotidiens sur de grands volumes de centaines de millions, voire de milliards, de fichiers non structurés.
- Difficile de trouver des données de qualité : En ce qui concerne la qualité, les données non structurées peuvent être assez incohérentes. Les données étant difficiles à vérifier et donc pas toujours correctes, la qualité manque de cohérence.
- La gestion des données est difficile : Ces données sont brutes et n’ont été structurées d’aucune manière. Trouver des données fiables peut s’avérer difficile. En outre, la recherche de données pertinentes et l’indexation sont des tâches complexes.
EN SAVOIR PLUS : Cadre de gestion des données
- Stockage inadéquat : Les limites de la sauvegarde traditionnelle poussent les entreprises à créer des réplications coûteuses qui « attachent » les données à un seul fournisseur de stockage et à une seule marque.
- Données inaccessibles : Les logiciels de sauvegarde non évolutifs ne peuvent pas transmettre les données critiques rapidement et en toute sécurité entre les différents espaces de stockage. Cela rend difficile la migration des données de l’ancien vers le nouveau système de stockage.
Conclusion
Les données non structurées peuvent sembler écrasantes en raison de leur désorganisation et du grand volume d’informations qu’elles contiennent. Cependant, elle peut être traitée simplement et une variété de données peut être acquise grâce à l’intelligence artificielle.
Reconnaissez mieux vos concurrents et vos clients. Prenez en charge et gérez vos données non structurées pour obtenir des informations immédiatement exploitables. Les logiciels d’analyse basés sur l’apprentissage automatique vous permettent de plonger profondément dans les données non structurées du big data afin d’observer la situation dans son ensemble ou de réaliser des études plus fines.
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