Que sont les données non structurées ?

Les données non structurées sont les données qui ne sont pas organisées dans un modèle ou une structure conçue. Les données non structurées sont généralement classées comme qualitatives et peuvent être générées par des humains ou des machines. Les données non structurées représentent le type de données le plus abondant disponible. Une fois analysées, elles peuvent être utilisées pour orienter les décisions commerciales et atteindre les objectifs de l'entreprise parmi de nombreux autres cas d'utilisation.

En général, les données non structurées sont stockées dans leur format natif. Cela permet de remédier au défi posé par leur conversion en informations exploitables. Bien que les données non structurées puissent être plus difficiles à utiliser que les données structurées, elles contiennent également souvent des informations riches et détaillées qui ne sont pas disponibles dans les données structurées. Par conséquent, de nombreuses entreprises investissent dans des technologies telles que le Machine Learning (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour mieux analyser et obtenir des informations à partir de données non structurées.

Les données non structurées sont qualitatives et existent sous forme de texte, d'image, d'audio ou de vidéo. Voici différents exemples de données non structurées :

• Médias enrichis, tels que les données audio ou vidéo, les données de surveillance, les données géospatiales, les images et les données météorologiques.
• Données de l'Internet des objets (IoT), telles les données de téléscripteur ou de capteur des appareils.
• Données textuelles, tels que les e-mails, les SMS, les factures, les enregistrements et les données de communication des applications de productivité.
• Données scientifiques, telles que les rapports d'exploration spatiale ou sismiques générés par des machines.
• Données de santé et imagerie, telles que les IRM, les radiographies, les scanners et d'autres données médicales telles que les notes de médecins et les ordonnances.

D'autres exemples de données non structurées apparaîtront naturellement à mesure du développement de nouvelles technologies de capture de données.

Les données structurées, contrairement aux données non structurées, sont des données quantitatives qui existent dans une structure ou un modèle prédéfini. Ces données sont hautement organisées et donc facilement traitées par les entreprises et les algorithmes de Machine Learning.

Considérez les données structurées comme le type de données qui s'intègrent parfaitement dans des feuilles de calcul ou des bases de données relationnelles, telles que SQL, MySQL et PostgreSQL. Elles peuvent être facilement mappées dans une structure prédéfinie. Les données structurées sont utilisées pour gérer les relations client car elles fournissent aux entreprises des informations faciles à interpréter : logs, indicateurs, dates, noms, codes postaux, numéros de carte de crédit, etc.

En revanche, les données non structurées sont des données qualitatives qui n'ont pas de structure interne cohérente. Par conséquent, les données non structurées sont difficiles à interpréter sans le bon ensemble d'outils et d'expertise.

Découvrez comment optimiser la gestion des données non structurées

Les données structurées peuvent donner aux entreprises un aperçu du comportement de leurs clients : le quoi (noms, historique des achats et géolocalisation par exemple). Les données non structurées sont mieux adaptées pour fournir aux entreprises une meilleure compréhension de l'intention et du comportement de leurs clients : le pourquoi et le comment (avis sur les produits, tickets de support technique et schémas de navigation sur le site web par exemple).

Le volume, la variété et la qualité disparate des données non structurées sont des défis courants pour les entreprises qui cherchent à traiter, gérer et analyser les données.

• Volume des données : les données non structurées sont nombreuses. Elles représentent 80 % des données existantes¹ et sont générées en continu. Le cabinet d'études ITC prévoit que le volume de données augmentera de 430 % entre 2018 et 2025².
• Variété des données : les données non structurées sont composées d'une grande variété de types de données, tels que des données textuelles, des images ou des vidéos. De grands référentiels de données, tels que des lacs de données, sont nécessaires pour stocker les données non structurées dans un emplacement unique. La variété inhérente des données non structurées présente également un défi d'association : comment référencer de manière croisée les images, les vidéos et le texte ?
• Qualité des données : la qualité des données non structurées est incohérente, en partie à cause de leur variété. Les données non structurées peuvent contenir des erreurs, des incohérences ou des informations non pertinentes, ce qui peut rendre difficile l'obtention d'informations précises. Le prétraitement ou le nettoyage des données non structurées pour améliorer la qualité peut être une tâche chronophage et complexe.
• Analyse : contrairement aux données structurées, qui peuvent être interrogées et analysées rapidement, les données non structurées contiennent souvent beaucoup de texte et ne s'intègrent pas parfaitement dans une base de données. Les données non structurées sont stockées dans leur format natif et ne sont traitées que lorsqu'elles sont visualisées.
• Sécurité et confidentialité : les données non structurées peuvent contenir des informations sensibles. Il peut être difficile d'assurer la sécurité de ces données et de maintenir la confidentialité.
• Intégration : intégrer les données non structurées aux données structurées pour avoir une vue d'ensemble peut être complexe en raison de l'absence d'un modèle de données prédéfini.

Le défi de la gestion et de l'analyse des données non structurées est donc principalement dû au volume de données. Une entreprise peut rencontrer des éléments, des objets ou des fichiers pouvant aller de quelques gigaoctets (Go), comme un e-mail, à plusieurs pétaoctets (Po), comme un fichier multimédia complet. Ainsi, même s'ils peuvent être gérés manuellement, de nombreuses bases de données et outils ne peuvent pas gérer ce volume et cette variété de données non structurées. Des outils et des technologies spécifiques sont nécessaires pour stocker et traiter les données dont le volume augmente de manière exponentielle.

Lorsqu'elles sont analysées, les données non structurées fournissent aux entreprises diverses opportunités. Comme elles sont qualitatives, les données non structurées peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients, l'intention des clients et les évolutions du marché. Cela permet aux entreprises d'offrir de meilleures expériences client qui sont plus sécurisées et résilientes.

Voici quelques applications des données non structurées :

• Amélioration de l'expérience client : l'analyse des chats, des e-mails et des transcriptions d'appel du support technique peut aider à identifier les problèmes courants des clients, à améliorer les protocoles de support, à personnaliser les expériences de recherche des clients et à former plus efficacement les représentants du service client.
• Prédiction des résultats des soins de santé des patients : les dossiers médicaux des patients contiennent souvent des données non structurées telles que les notes de médecins, qui peuvent être analysées pour identifier des schémas, prédire les résultats des patients ou proposer des plans de soins.
• Détection des fraudes : dans les services financiers, les données non structurées peuvent être utilisées pour détecter les activités frauduleuses. Par exemple, une analyse des communications par e-mail peut révéler des schémas suspects indiquant un comportement frauduleux.
• Fourniture de recommandations : les plateformes d'e-commerce et les services de streaming peuvent analyser des données non structurées, telles que des descriptions de produits ou des scripts de films, pour améliorer leurs algorithmes de recommandation.
• Entraînement des modèles de traitement du langage naturel (NLP) : les données non structurées sont essentielles dans l'entraînement des modèles d'IA dans le NLP. Par exemple, un chatbot apprend à partir d'un grand corpus de données textuelles qui sont non structurées par nature.
• Entraînement de l'IA pour la reconnaissance d'images : les données non structurées sous forme d'images sont fondamentales dans l'entraînement des modèles de Machine Learning pour des tâches telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets, etc.
• Fourniture d'analyses de données prédictives : l'analyse des données non structurées permet aux entreprises de prévoir les tendances du marché et de s'adapter en conséquence.
• Réalisation d'une analyse des sentiments : l'exploration des données non structurées peut donner aux entreprises un aperçu des sentiments, des comportements et des habitudes d'achat des clients. Les entreprises peuvent également analyser les données des publications sur les réseaux sociaux, des avis sur les produits et des commentaires des clients pour comprendre le sentiment des clients vis-à-vis de leurs produits, services ou marque en général.

Ces applications des données non structurées offrent plusieurs avantages aux entreprises.

Atténuer les risques de sécurité

L'analyse des données télémétriques peut aider à recueillir des informations précieuses et à tenir les utilisateurs informés des phénomènes et des tendances des menaces de cybersécurité dans le monde réel. Grâce à l'utilisation d'un outil SIEM (Security Information and Event Management) moderne, les équipes de sécurité peuvent effectuer des recherches à grande échelle sur d'énormes quantités de tout type de données, y compris des données non structurées, pour faciliter le monitoring et la conformité, la détection, la prévention et la recherche des menaces, ainsi que la réponse aux incidents.

Améliorer la résilience opérationnelle

Avec la nécessité de s'assurer que les applications sont optimisées pour la disponibilité et les performances, les entreprises doivent être en mesure d'observer les données non structurées produites par leurs systèmes. Les logs et les indicateurs peuvent indiquer en temps réel que la demande utilisateur dépasse la capacité ou qu'une erreur serveur affecte les performances. Lorsque la cause première est connue, elle peut être résolue.

Améliorer l'expérience client

Les entreprises peuvent offrir une meilleure expérience utilisateur en offrant une meilleure expérience de recherche aux clients en gérant les données non structurées. Les ajouts de recherche enrichis améliorent l'expérience de recherche sur le front-end et le back-end pour les clients et les développeurs. Un client peut facilement trouver ce jouet jaune à rayures pour son enfant ou un employé peut facilement trouver le fichier, l'image ou le clip vidéo dont il a besoin, quel que soit l'environnement dans lequel il se trouve.

Par nature, les données non structurées n'ont pas de structure prédéfinie permettant une gestion et une analyse faciles. Par conséquent, pour analyser des données non structurées, vous devez d'abord les gérer en définissant une structure. Cela vous permet de stocker, d'organiser et de sécuriser vos données non structurées.

Les données non structurées organisées sont alors prêtes à être traitées et analysées. Ces analyses fournissent aux entreprises des informations exploitables.

Divers outils et technologies vous permettant de gérer et d'analyser des données non structurées sont disponibles.

Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est une technologie qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel. L'objectif du NLP est de lire, déchiffrer, comprendre et donner un sens au langage humain d'une manière valable.

Machine Learning (ML) : le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions basées sur les données, ce qui améliore les performances au fil du temps sans être explicitement programmés. Il utilise des techniques statistiques pour identifier des schémas dans des données structurées et non structurées afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions.

Lacs de données : en raison de leur variété et de leur volume, les données non structurées peuvent être stockées dans des lacs de données ou là où les données sont créées (à la "périphérie"). Les lacs de données sont adaptés à de grands volumes de différents types de données. Les lacs de données gèrent les données au format natif, de sorte que la vidéo, l'audio, le texte et les documents peuvent tous être stockés ensemble.

Système de gestion de contenu (CMS) : en tant qu'application, le CMS permet aux entreprises de stocker, récupérer et rechercher, indexer et publier des données non structurées sur Internet.

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Les entreprises de divers secteurs exploitent les données non structurées de nombreuses manières. Des soins de santé à la fabrication, les données non structurées permettent aux entreprises de fournir un meilleur service basé sur les informations.

Soins de santé

Le secteur des soins de santé bénéficie de données non structurées à différents niveaux de fonctionnement. Un chatbot sophistiqué peut permettre aux professionnels de la santé de comprendre les schémas linguistiques pour indiquer une maladie spécifique. Une application de journalisation de santé peut aider à identifier les risques pour la santé lorsque les données sont traitées. En fusionnant des données non structurées avec des données structurées, les professionnels de la santé peuvent obtenir des résultats de soins à apporter aux patients.

Services financiers

L'analyse prédictive des données est essentielle dans le monde de la finance pour suivre les tendances et les changements du marché. Cette intelligence permet aux entreprises de s'adapter en conséquence. À un niveau granulaire, les données non structurées sont utilisées pour créer des documents pour les prêts, les hypothèques, les plans d'affaires et les contrats. L'analyse des données non structurées permet également de lutter contre la criminalité financière. Les entreprises peuvent identifier les signatures frauduleuses ou identifier et répondre aux escroqueries par phishing.

Secteur public

Pour les entreprises du secteur public, les données constituent une ressource stratégique. Les entreprises peuvent optimiser leur valeur pour réduire les coûts, simplifier les opérations et réduire la prolifération des outils et des données grâce à une stratégie de données holistique qui intègre la cybersécurité, le logging et AIOps.

Télécommunications

Les entreprises de télécommunications sont en mesure de tirer le meilleur parti des données en décloisonnant les silos pour fournir des télécommunications en tant que service et améliorer la disponibilité du réseau. En libérant le potentiel des données non structurées, elles peuvent fournir une analyse de données plus rapide et automatiser les processus afin d'offrir une meilleure expérience client.

Marketing

L'exploration des données et l'analyse prédictive des données sont des pratiques marketing courantes utilisées pour identifier et comprendre les opportunités et les tendances du marché, les besoins des clients, ainsi que leur comportement et leur intention. Les professionnels du marketing génèrent et utilisent des données non structurées pour mieux communiquer avec les clients et, en fin de compte, améliorer l'expérience client.

Fabrication

Les données non structurées, telles que les plans, les modèles et les projets, sont des éléments nécessaires des pratiques de fabrication. La capacité de gérer et d'analyser les données non structurées dans l'agriculture peut aider à prévoir et à gérer les récoltes. Le secteur automobile s'appuie sur les données non structurées pour comprendre la demande et y répondre.

Étant donné que la technologie de gestion et d'analyse des données non structurées évolue, il en va de même pour la capacité des entreprises à utiliser leurs données non structurées.

Les développements récents de l'intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) ouvrent une nouvelle ère de l'utilisation des données non structurées. À mesure que l'IA et le Machine Learning se développent, la capacité de traiter des données non structurées et de fusionner des données structurées avec des données non structurées augmente également pour obtenir de meilleures informations exploitables sur l'entreprise.

Les applications de données non structurées continuent de croître avec le développement de nouvelles méthodes de capture de données. La reconnaissance faciale est déjà banale pour la plupart des utilisateurs de smartphones. Les développements de la technologie de reconnaissance faciale permettent désormais de reconnaître les émotions, ce qui peut être essentiel dans les soins de santé et le service client.

Comme la technologie des assistants personnels virtuels devient facilement disponible, les données non structurées contribuent également à améliorer la productivité. Certaines tâches sont automatisées afin que les utilisateurs puissent améliorer leur efficacité et leur rendement. Grâce aux assistants personnels virtuels, les médecins peuvent passer plus de temps avec les patients et moins sur la paperasse.

Lorsque vous importez des données non structurées, vous pouvez traiter et appliquer une structure qui vous permet de les utiliser. Elastic fournit plusieurs solutions de gestion des données non structurées.

Elasticsearch Relevance Engine for AI fournit aux entreprises un ensemble d'outils puissants pour créer des applications de recherche basées sur l'IA qui utilisent des données non structurées.

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