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Quelles sont les données non structurées ?

Illustration d'éléments informatiques mettant en évidence un point d'interrogation

Aperçu

Les données non structurées sont des informations qui ne résident pas dans une base de données traditionnelle à lignes et colonnes. Il est généralement composé principalement de texte, mais peut inclure des données telles que des dates, des nombres et des faits.

Les organisations de toutes tailles s'appuient sur des données non structurées pour prendre des décisions d'affaires cruciales, faire des projections financières et interagir avec leurs clients ;

scientifiques des données doivent extraire et organiser ces données non structurées avant de pouvoir les exploiter.Avec les bons outils, les scientifiques de données peuvent facilement extrapoler, analyser et utiliser des données non structurées pour atteindre les objectifs commerciaux.

Données non structurées

Que signifie l'expression « données non structurées » ?

Les données non structurées n'ont pas de structure prédéfinie et sont courantes dans des sources telles que :

  • Courriels
  • PDFs
  • Images
  • fichiers audio
  • fichiers vidéo
  • Publications sur les médias sociaux

Bien que les données non structurées n'aient pas la même organisation que les données structurées, vous pouvez tout de même les analyser pour en dégager des tendances et des informations pertinentes. Pour ce faire, les entreprises doivent investir dans des technologies de mégadonnées comme OpenText™ Knowledge Discovery pour traiter facilement de grandes quantités de données non structurées.

Données non structurées vs. Données structurées

Les données structurées sont des informations organisées selon une méthode prédéfinie. Cela inclut les données organisées en tableaux avec des rangées et des colonnes. Ce type de données réside généralement dans une base de données relationnelle. Les données structurées sont souvent plus faciles d'accès, de gestion et d'analyse.

Les données non structurées n'ont pas de modèle ou de structure de données prédéfinis. Les renseignements sur les clients, les catalogues de produits et les données financières sont des exemples courants de données non structurées. Comme ce type de données n'est pas organisé de manière prédéfinie, il est plus difficile de le traiter et de l'analyser à l'aide des méthodes traditionnelles.

Comment les données non structurées sont-elles stockées ?

Les données non structurées sont généralement stockées dans une base de données non relationnelle comme Hadoop ou NoSQL et traitées par des programmes d'analyse de données non structurées comme OpenText™ Knowledge Discovery. Ces bases de données peuvent stocker et traiter de grandes quantités de données non structurées.

Les formats de stockage courants pour les données non structurées sont :

  • Fichiers texte (PDF et courriels)
  • Fichiers image (JPEG et PNG)
  • Fichiers audio (MP3 et WAV)
  • Fichiers vidéo (MPEG et AVI)

Quels sont les avantages des données non structurées ?

Travailler avec des données non structurées présente de nombreux avantages. Les scientifiques des données utilisent des données non structurées pour améliorer le service à la clientèle, cibler les campagnes de marketing et prendre des décisions commerciales intelligentes.

Voici quelques-uns des avantages les plus courants des données non structurées :

  • Amélioration du service à la clientèle : les entreprises peuvent améliorer leur service à la clientèle en analysant les sentiments des clients exprimés sur les médias sociaux et dans les avis en ligne.
  • Campagnes marketing ciblées : les équipes de marketing peuvent utiliser des données non structurées pour identifier les besoins et les désirs des clients. Ces renseignements peuvent ensuite les aider à créer des campagnes marketing ciblées.
  • De meilleures décisions commerciales : les données non structurées permettent aux entreprises de découvrir des tendances et des informations qui seraient autrement difficiles à identifier. Ces renseignements aident en fin de compte les intervenants à porter des jugements précis et à améliorer leurs entreprises.

Que peuvent faire les entreprises avec des données non structurées après leur analyse ?

Certaines entreprises ont réussi à analyser des données non structurées grâce à l'analyse de texte et au traitement automatique du langage naturel (TALN). Ces technologies aident les organisations à analyser de grandes quantités de données non structurées pour trouver les informations pertinentes qu'elles recherchent. De plus, l'analyse de données non structurées présente plusieurs avantages clés, tels que :

  • Utilisation illimitée: les données non structurées ne sont pas prédéfinies, ce qui signifie que leurs propriétaires peuvent les utiliser de manière illimitée.
  • Formatage polyvalent: Les utilisateurs peuvent stocker des données non structurées dans différents formats.
  • Coût abordable du stockage: Les entreprises possèdent plus de données brutes et non structurées que d'informations structurées. Le stockage des données non structurées est à la fois pratique et économique.
  • Extraction de fichiers: Tirez le meilleur parti de vos données grâce à la prise en charge de plus de 1 500 formats de fichiers, d’un lecteur de fichiers de documents et d’une solution d’extraction de fichiers avec détection autonome du format de fichier, décryptage du contenu, extraction de texte, traitement des sous-fichiers, rendu non natif et solution d’exportation structurée.
  • Assistant numérique IA: Une fois les données analysées, des dialogues en langage naturel sont extraits de nombreuses sources différentes afin de fournir des réponses parfaitement adaptées aux questions. Les visiteurs de votre site peuvent clavarder avec un assistant numérique automatisé, doté d'un langage naturel semblable à celui d'un humain.
  • Vidéosurveillance et analyse par IA: Surveillez automatiquement des milliers de caméras de vidéosurveillance en temps réel ou a posteriori. Étiqueter la vidéo, envoyer des alertes, la vérifier et la diffuser aux parties intéressées. Inclut la reconnaissance faciale, l'analyse d'événements, la reconnaissance des plaques d'immatriculation, et bien plus encore.
  • Application Aviator Search dans OpenText™ Knowledge Discovery: Accède à diverses sources pour des réponses parfaitement adaptées et répond dans un format en langage naturel. Créez une expérience de dialogue humain pour vos clients grâce à l'IA et au ML.

Quels sont les défis posés par les données non structurées ?

Travailler avec des données non structurées peut être complexe. Comme ce type d'information n'est pas organisé de manière prédéfinie, son analyse est plus complexe.

De plus, les données non structurées sont souvent stockées dans une base de données non relationnelle, ce qui rend leur interrogation plus difficile. Voici quelques-uns des défis les plus courants liés aux données non structurées :

  • Risques de sécurité : La sécurisation des données non structurées peut s’avérer complexe, car les utilisateurs peuvent répartir ces informations sur de nombreux formats et emplacements de stockage.
  • Indexation de mauvaise qualité : De par sa nature arbitraire, l’indexation est généralement un processus à la fois complexe et sujet aux erreurs.
  • Besoin de scientifiques des données : Les données non structurées nécessitent généralement l’intervention de scientifiques des données pour les analyser et les interpréter.
  • Équipements d'analyse de données coûteux : Un logiciel d'analyse de données avancé est nécessaire pour analyser les données non structurées, mais il peut être hors de portée pour les entreprises disposant d'un budget limité.
  • Nombreux formats de données: Les données non structurées n’ont pas de format spécifique, ce qui les rend difficiles à utiliser à l’état brut.

Comment les données non structurées sont-elles analysées ?

Il y a plusieurs façons d'analyser des données non structurées. Les utilisateurs peuvent traiter des données non structurées à l'aide de techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN) telles que l'exploration de texte et l'analyse des sentiments. De plus, les intervenants peuvent analyser les données non structurées grâce à des outils intégrant l'apprentissage automatique.

Voici quelques méthodes standard d'analyse des données non structurées :

  • Exploration de texte : cette technique extrait des renseignements précieux à partir de sources textuelles. Par exemple, l'exploration de texte peut analyser les avis des clients pour identifier des schémas et des tendances.
  • Analyse des sentiments: Cette technique identifie les émotions dans les sources textuelles. Par exemple, l'analyse des sentiments peut examiner les publications sur les médias sociaux afin de déterminer les sentiments positifs ou négatifs à l'égard d'une marque ou d'un produit.
  • Apprentissage automatique : cette technique permet de trouver des modèles et des renseignements pertinents dans les données. Par exemple, les outils utilisant l'apprentissage machine peuvent analyser le comportement des clients pour identifier les tendances.

Comment OpenText Knowledge Discovery peut-il vous aider ?

La plateforme d'analyse de données non structurées d'OpenText aide les organisations à analyser ce type d'informations. OpenText Knowledge Discovery inclut des outils et des technologies pour recueillir, traiter et analyser des données non structurées.

Les principales caractéristiques d'OpenText Knowledge Discovery sont les suivantes :

  • Analyse d'images : cette fonctionnalité permet aux entreprises d'extraire du sens des images. Par exemple, l'analyse d'images peut identifier des objets dans une photo ou repérer des visages dans une image encombrée.
  • Analyse audio : cette fonctionnalité permet aux entreprises d’extraire du sens des fichiers audio. Par exemple, l'analyse audio peut identifier des mots-clés dans une conversation ou détecter les émotions dans une voix.
  • Accès aux données du référentiel et connecteurs : les utilisateurs peuvent facilement se connecter à diverses sources de données. Cela inclut les médias sociaux, les applications d'entreprise et les bases de données.
  • Recherche cognitive : OpenText Knowledge Discovery permet aux entreprises de trouver des informations à l’aide de requêtes en langage naturel. Par exemple, la recherche cognitive peut aider les scientifiques des données à trouver des documents contenant un mot-clé ou une expression spécifique.
  • Logiciel d'analyse de données non structurées pour les OEM et les SDK : utilisez notre trousse de développement logiciel pour créer les applications et les API dont vous avez besoin pour tirer parti de vos données non structurées.

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Vous méritez une plateforme de pointe pour diffuser des données non structurées avec une précision et une facilité d'utilisation exceptionnelles. Pour en savoir plus sur OpenText Knowledge Discovery, demandez votre démo en direct dès aujourd'hui. Nous pouvons répondre à toutes vos questions concernant la plateforme et vous aider à prendre une décision éclairée pour améliorer votre analyse de données non structurées.

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