Comment les responsables informatiques exploitent les données non structurées

Les organisations axées sur les données ont l'habitude d'utiliser des données structurées. Ce type de données est bien défini, organisé, stocké sous forme de tableau et généralement géré dans un système de gestion de base de données relationnelles SGBDR). Les données sont prédéfinies et formatées pour correspondre à une structure donnée. Une vaste gamme d'outils a été développée pour optimiser ce type de données, qui comprennent les noms des clients, les données de vente et les dates de transaction. Contrairement aux données non structurées, les données sont facilement consultables à l'aide de langages de programmation et d'outils d'analyse de données.

Les données non structurées sont différentes. Elles n'ont pas de modèle ou de structure de données prédéfini, ce qui rend plus difficile leur organisation, leur traitement et leur analyse à l'aide de bases de données traditionnelles ou de formats de données structurés. Les données non structurées n'ont pas de schéma ou de format spécifique et peuvent prendre de nombreuses formes, notamment du texte, des images, des vidéos, des enregistrements audio, des messages sur réseaux sociaux , etc.

Voyons comment les responsables informatiques peuvent exploiter les données non structurées pour obtenir un meilleur avantage commercial.

Automatiser les flux de travail pour les données non structurées

La majorité des données - entre 80 % à 90 %, selon certaines estimations, sont non structurées.selon certaines estimations, est non structurée. Cela signifie que les données représentent un énorme trésor de valeur pour les entreprises qui peuvent en tirer parti et les utiliser efficacement.

L'introduction de processus automatisés pour les données non structurées permet de s'assurer que les données sont correctement ingérées et stockées de manière à les rendre accessibles et utilisables dans l'ensemble de l'entreprise. L'automatisation des processus améliore l'efficacité, mais elle est souvent complexe en raison de la variabilité des données, de leur taille et de l'absence de format standard. En même temps, les entreprises qui parviennent à automatiser les données non structurées peuvent obtenir plus rapidement des informations qui les aideront à prise de décision.

D'après TDWIl'automatisation des flux de travail pour gérer et fournir des données aux outils analytiques natifs du cloud aidera les organisations informatiques à exploiter efficacement les stocks massifs de données non structurées tout en réduisant les efforts manuels requis pour la gestion des données par les analystes et les chercheurs. L'automatisation desflux de données devient une nouvelle exigence desplateformes gestion des données non structurées.

Les responsables informatiques qui mettent en œuvre les outils et les technologies permettant d'exploiter les données non structurées et de les mettre à la disposition des analystes et des utilisateurs professionnels peuvent bénéficier d'un certain nombre d'avantages, tels que

• Extraction d'informations à partir de textes pour mieux comprendre les besoins et les sentiments des clients, ainsi que les tendances du marché.
• L'examen des réseaux sociaux et d'autres données non structurées permet de comprendre le sentiment, les préférences et les comportements des clients, puis de leur proposer des recommandations personnalisées pour des produits, des services ou des contenus.
• Analyser le texte de documents tels que des contrats juridiques afin d'en assurer la conformité.
• Analyser les images pour des cas d'utilisation allant du diagnostic d'imagerie médicale au contrôle de qualité.
• Identifier les avis positifs et négatifs des clients afin de comprendre comment les clients perçoivent une marque et d'informer les stratégies de marketing.
• L'examen des sources de données non structurées, y compris les courriels, les données textuelles et les enregistrements de transactions, pour aider à détecter les fraudes.
• L'intégration de données non structurées avec des données structurées sur les clients permet d'obtenir une vision complète des clients, qui peut être utilisée pour personnaliser les campagnes, améliorer le service à la clientèle et améliorer l'expérience des clients.

Utiliser les données non structurées pour l'IA

Les organisations de tous les secteurs cherchent à mettre en œuvre l'intelligence artificielle (IA) ou les technologies de l'information et de la communication (TIC). IA générative ou IA générative. Ces cas d'utilisation nécessitent des données - souvent de grands volumes de données - et cela peut inclure des données non structurées.

Fast Companyécrit que "les données non structurées sont le carburant nécessaire à l'IA, mais la plupart des organisations ne les utilisent pas bien. L'une des raisons en est que les données non structurées sont difficiles à trouver, à rechercher et à déplacer, en raison de leur taille et de leur répartition dans les environnements de cloud hybride."

La mise à disposition de toutes les données peut support une gamme variée de cas d'utilisation, y compris ceux qui impliquent l'IA. Par exemple, les chatbots peuvent analyser des données non structurées afin d'acheminer les questions des clients vers la source appropriée pour obtenir une réponse.

En outre, les données non structurées, y compris les données streaming provenant des réseaux sociaux , des articles de presse, des données de capteurs et d'autres sources, peuvent offrir de nouvelles possibilités à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Il s'agit notamment de permettre à l'IA de comprendre le contexte et d'analyser rapidement de grands ensembles de données ou des volumes de texte afin d'identifier les relations ou de résumer les informations.

Intégrer les données sur une plateforme facile à utiliser

La gestion et l'exploitation des données non structurées permettent aux organisations d'obtenir des informations plus approfondies et plus riches sur tous les aspects de l'activité. De même, la mise en œuvre d'une stratégie degestion des données qui inclut les données non structurées donne aux services informatiques une visibilité sur l'endroit où les données sont stockées, sur l'équipe propriétaire des données, sur les coûts de stockage et sur d'autres informations pertinentes.

La capacité à exploiter des données alternatives, telles que les données non structurées, aide les entreprises à prendre davantage de décisions éclairées, à identifier plus rapidement l'évolution des conditions du marché et à atteindre plus vite leurs objectifs. L'accès aux données non structurées peut faire avancer des priorités qui ne sont pas forcément évidentes. Par exemple, il peut contribuer aux initiatives environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) en améliorant la transparence, en aidant au reporting et à la divulgation ESG, et en comparant les performances ESG avec celles des leaders de l'industrie.

La plateforme unifiée d'Actian facilite l'accès aux données dans les environnements en nuage, sur site et hybrides, afin d'autonomiser les utilisateurs professionnels et de piloter les applications à forte intensité de données. Elle renforce également la confiance des entreprises dans leurs données, améliore la qualité des données, contribue à réduire les coûts et permet une meilleure prise de décision au sein de l'entreprise.

La plateforme de données Actian est unique dans sa capacité à collecter, gérer et analyser les données en temps réel grâce à ses fonctionnalités de base de données transactionnelle, d'intégration de données, de qualité des données et d'entrepôt de données dans une plateforme facile à utiliser. Essayez-le pour découvrir les avantage qu'elle peut avantage votre entreprise.

À propos d'Emma McGrattan

En tant que directrice de la technologie chez Actian, Emma McGrattan dirige la stratégie technologique, l'innovation et le développement de produits de l'entreprise, à support mission d'Actian qui consiste à simplifier la façon dont les entreprises connectent, gèrent, gouvernent et analysent les données afin de transformer les entreprises. Depuis qu'elle a rejoint l'entreprise il y a trois décennies, Emma a joué un rôle essentiel dans l'évolution et le progrès de ses solutions d'analyse, d'intégration des données et de gestion des données , y compris la plateforme de données Actian. Emma est titulaire d'un diplôme d'ingénieur en électronique de la Dublin City University en Irlande.