Données non structurées : qu'est-ce que c'est et à quoi ça sert ?

Les données non structurées sont le type le plus courant dans le monde actuel des mégadonnées. Il existe de nombreuses informations utiles dans ce type de magasin de données qui peuvent être utilisées pour aider à prendre des décisions commerciales. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique sont utilisés pour créer de nouvelles solutions logicielles qui filtrent d'énormes quantités de données à la recherche d'informations commerciales utiles.

La plupart des informations créées et recueillies par les entreprises ne sont pas structurées et leur volume augmente rapidement. Dans cet article, nous définirons les données non structurées, discuterons de leurs différents types et discuterons 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 manquent d'un cadre clair. Il ne respecte pas un modèle de données et n'a pas de structure à reconnaître. La plupart de ces types de données sont constituées de texte, mais elles peuvent également inclure d'autres types d'informations telles que des dates, des chiffres 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 une structure clairement définie.
• Les données ne suivent pas un format ou un ordre spécifique.
• L'absence d'une structure reconnaissable rend difficile l'utilisation des 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 du nombre croissant de personnes utilisant des services et des applications numériques. Les données structurées sont cruciales, mais si les données non structurées sont correctement évaluées, elles peuvent être beaucoup plus bénéfiques pour les entreprises. Il peut offrir une variété d'idées que les chiffres et les statistiques ne peuvent pas transmettre. Explorons quelques exemples de ses types.

Types de données non structurées

Les données non structurées comprennent divers 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. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de certains des types les plus courants de celui-ci.

• E-mails

Il y a une tonne de données non structurées produites chaque jour par les nombreux e-mails que nous envoyons, et les outils d'analyse traditionnels ne peuvent pas les analyser. Cependant, les métadonnées d'un e-mail lui donnent une certaine structure, et certains algorithmes d'analyse de texte peuvent récupérer des informations importantes à partir de milliers d'e-mails en quelques secondes.

• Des médias sociaux

Les données collectées à partir des plateformes de réseaux sociaux ne sont pas structurées. Mais comme les e-mails, il peut être configuré de manière spécifique. Un excellent exemple de cela serait les hashtags.

Les utilisateurs peuvent utiliser des hashtags pour trouver des sujets qui les intéressent. Cependant, les messages des hashtags ne sont pas structurés.

• Réponses au sondage

Les questionnaires d'étude de marché, d'engagement des employés et d'expérience client comportent souvent des questions à choix multiples et ouvertes. Ces questions nécessitent des réponses textuelles non structurées.

• Ouvrages

Les données non structurées sont publiées sous de nombreuses formes par des publications, des annuaires et des portails. Les exemples de contenu incluent les articles de presse, les offres d'emploi, les critiques de films, les annonces immobilières, les critiques de restaurants, les bases de données de CV, les demandes de propositions, etc. Des données sous forme de texte ou d'images sont incluses dans chacun d'eux.

• Données de communication

De nos jours, il existe de nombreuses façons d'avoir des conversations significatives avec les autres, à la fois professionnellement et personnellement. Imaginez une entreprise dont les employés s'engagent fréquemment dans des conversations avec des clients et des fournisseurs sur différents canaux, générant des données audio, image et texte non structurées.

• Fichiers multimédias

Les fichiers multimédias ne sont toujours pas structurés car nous ne savons pas ce que représentent réellement l'image, la musique ou la vidéo, 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.

• Documents

Les évaluations, les documents juridiques et les diaporamas pour les entreprises sont souvent rédigés à la main, publiés sur 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 peuvent être écrits de manière standard, les données ne sont pas organisées de manière à permettre d'effectuer une analyse sans technologies d'IA sophistiquées.

• Les pages Web

Les données non structurées sont produites à un rythme exponentiel sur Internet. Du texte, des photos, de l'audio, de la vidéo et d'autres types de matériel peuvent tous être trouvés sur les pages Web.

Utilisations des données non structurées

Les données non structurées sont intrinsèquement incompatibles avec les programmes de traitement des transactions ; L'analytique et la BI sont ses principaux usages.

Les détaillants, les fabricants analysent ces types de données et d'autres entreprises pour améliorer l'expérience client et permettre des publicités efficaces. De plus, ils analysent les commentaires des clients pour savoir ce qu'ils pensent des produits, des services et des marques d'une entreprise à travers le prisme de l'analyse des sentiments.

L'un des cas d'utilisation émergents de l'analytique avec 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 des journaux du système informatique révèle les tendances d'utilisation, les restrictions de capacité et les causes des problèmes d'application, des pannes du système et des goulots d'étranglement des performances. De plus, d'énormes ensembles de données non structurés peuvent être utilisés pour les éléments suivants :

• Examen des messages pour la conformité aux réglementations.
• Surveiller et évaluer les interactions et les commentaires des clients sur les médias sociaux.
• Obtenir des informations fiables sur les préférences et le comportement généraux des clients.

Les défis des données non structurées

La disponibilité et l'application de données non structurées pour les besoins analytiques, réglementaires et décisionnels obligent à rechercher et à examiner attentivement ces données. Voici quelques défis qui peuvent survenir lors de l'utilisation de 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 modifications quotidiennes sur de gros volumes de centaines de millions, voire de milliards de fichiers non structurés.
• Difficile de trouver des données de haute qualité : En matière de qualité, les données non structurées peuvent être assez incohérentes. Parce que les données sont difficiles à vérifier et donc pas toujours correctes, il y a un manque de cohérence dans la qualité.
• La gestion des données est difficile : Ces données sont sous leur forme brute et n'ont aucunement été structurées. Trouver des données fiables peut être difficile. De plus, la recherche de données pertinentes et l'indexation sont des tâches complexes.
• Stockage inadéquat : les limites de sauvegarde héritées poussent les entreprises à créer des réplications coûteuses qui « rattachent » 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 stockages. Cela rend difficile la migration des données de l'ancien vers le nouveau stockage.

Conclusion

Les données non structurées peuvent sembler écrasantes en raison de leur désorganisation et d'un grand volume d'informations. Cependant, il peut être manipulé simplement et diverses données peuvent être acquises à l'aide de l'intelligence artificielle.

Reconnaissez mieux vos concurrents et vos clients. Prenez en charge et gérez vos données non structurées pour obtenir des informations exploitables immédiatement. Un logiciel d'analyse basé sur l'apprentissage automatique vous permet de plonger profondément dans les données non structurées du Big Data pour observer la situation dans son ensemble ou effectuer des études détaillées.

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