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Qu'est-ce que les données non structurées ?

Illustration des éléments informatiques avec un point d'interrogation en point de mire

Présentation

Les données non structurées sont des informations qui ne résident pas dans une base de données traditionnelle à lignes et à colonnes. Il s'agit généralement d'un texte volumineux qui peut contenir des données telles que des dates, des chiffres et des faits.

Les entreprises de toutes tailles s'appuient sur des données non structurées pour prendre des décisions commerciales cruciales, établir des projections financières et s'engager auprès de leurs clients, mais les data scientists doivent réussir à extraire et à organiser les données non structurées avant de pouvoir les utiliser.

Avec les bons outils, les data scientists peuvent facilement extrapoler, analyser et utiliser les données non structurées pour atteindre les objectifs de l'entreprise.

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 :

  • E-mail
  • PDFs
  • Images
  • Fichiers audio
  • Fichiers vidéo
  • Messages dans 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 dégager des tendances et des idées. Pour ce faire, les entreprises doivent investir dans des technologies de big data 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 de manière prédéfinie. Il s'agit notamment de données disposées dans des tableaux avec des lignes et des colonnes. Ce type de données réside généralement dans une base de données relationnelle. Les données structurées sont souvent plus faciles à consulter, à gérer et à analyser.

Les données non structurées n'ont pas de modèle ou de structure de données prédéfini. Parmi les exemples courants de données non structurées figurent les informations sur les clients, les catalogues de produits et les dossiers financiers. Comme ce type de données n'est pas organisé de manière prédéfinie, il est plus difficile de les traiter et de les 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 les suivants :

  • Fichiers texte (PDF et courriels)
  • Fichiers d'images (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 data scientists 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 offrir un meilleur service à la clientèle en analysant le sentiment des clients dans les messages des médias sociaux et les avis en ligne.
  • Campagnes de marketing ciblées : Les équipes marketing peuvent utiliser des données non structurées pour identifier les besoins et les attentes des clients. Ces informations peuvent ensuite les aider à créer des campagnes de marketing ciblées.
  • De meilleures décisions commerciales : Les données non structurées permettent aux entreprises de trouver des tendances et des informations qui seraient autrement difficiles à identifier. Ces informations aident en fin de compte les parties prenantes à formuler des jugements précis et à améliorer leurs entreprises.

Que peuvent faire les entreprises 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 du langage naturel (NLP). Ces technologies aident les organisations à passer au crible de grandes quantités de données non structurées pour trouver les pépites d'information qu'elles recherchent. De plus, l'analyse des données non structurées présente plusieurs avantages importants, tels que

  • Limitless utilisation: Les données non structurées ne sont pas prédéfinies, ce qui signifie que les propriétaires peuvent les utiliser de manière illimitée.
  • Formatage polyvalent: Les utilisateurs peuvent stocker des données non structurées dans différents formats.
  • Coût de stockage abordable: Les entreprises disposent de plus de données brutes et non structurées que d'informations structurées. Le stockage de données non structurées est à la fois pratique et rentable.
  • Extraction de fichiers: Tirez davantage parti de vos données grâce à la prise en charge de plus de 1 500 formats de fichiers, à un lecteur de documents et à l'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, les dialogues en langage naturel sont tirés de nombreuses sources différentes afin de fournir des réponses parfaitement adaptées aux questions. Les visiteurs de votre site peuvent discuter avec un assistant numérique automatisé en langage naturel.
  • Vidéosurveillance AI & Analytics: Contrôle automatique de milliers de caméras de vidéosurveillance en temps réel ou rétrospectivement. Marquez les vidéos, envoyez des alertes, examinez-les et distribuez-les aux parties intéressées. Comprend la reconnaissance faciale, l'analyse des événements, la reconnaissance des plaques d'immatriculation, etc.
  • Application Aviator Search dans OpenText™ Knowledge Discovery: Accède à une variété de sources pour trouver des réponses hautement adaptées et répond dans un format de langage naturel. Créez une expérience de chat avec dialogue humain pour les clients grâce à l'IA et à la ML.

Quels sont les défis posés par les données non structurées ?

Travailler avec des données non structurées peut s'avérer difficile. Ce type d'information n'étant pas organisé de manière prédéfinie, il est plus difficile de l'analyser.

En outre, les données non structurées sont souvent stockées dans une base de données non relationnelle, ce qui les rend plus difficiles à interroger. Les données non structurées posent les problèmes suivants :

  • Risques pour la sécurité : La sécurisation des données non structurées peut s'avérer complexe car les utilisateurs peuvent disperser ces informations dans de nombreux formats et emplacements de stockage.
  • Une mauvaise indexation : En raison de sa nature arbitraire, l'indexation est généralement un processus à la fois difficile et sujet aux erreurs.
  • Besoin de scientifiques des données : Les données non structurées nécessitent généralement l'intervention de data scientists pour les analyser et les interpréter.
  • Un équipement d'analyse de données coûteux : Les logiciels d'analyse de données avancés sont nécessaires pour analyser les données non structurées, mais ils peuvent être hors de portée des entreprises dont le budget est serré.
  • 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 existe de nombreuses façons d'analyser les données non structurées. Les utilisateurs peuvent traiter des données non structurées à l'aide de techniques NLP telles que l'exploration de texte et l'analyse des sentiments. En outre, les parties prenantes peuvent analyser des données non structurées à l'aide d'outils dotés de fonctions d'apprentissage automatique.

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

  • Exploration de texte : Cette technique permet d'extraire des informations précieuses de sources textuelles. Par exemple, le text mining permet d'analyser les commentaires des clients afin d'identifier des modèles et des tendances.
  • L'analyse des sentiments: Cette technique permet d'identifier les émotions dans les sources textuelles. Par exemple, l'analyse des sentiments peut examiner les messages des médias sociaux pour 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 idées dans les données. Par exemple, les outils dotés de fonctions d'apprentissage automatique peuvent inspecter le comportement des clients afin d'identifier les tendances.

Comment OpenText Knowledge Discovery peut-il vous aider ?

La plateforme d'analyse des données non structurées d'OpenText aide les organisations à analyser ce type d'informations. OpenText Knowledge Discovery comprend des outils et des technologies qui collectent, traitent et analysent des données non structurées.

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

  • Analyse d'images : Cette fonction permet aux entreprises d'extraire le sens des images. Par exemple, l'analyse d'images permet d'identifier des objets dans une image ou de trouver des visages dans une image très fréquentée.
  • Analyse audio : Cette fonction permet aux entreprises d'extraire le sens des fichiers audio. Par exemple, l'analyse audio permet d'identifier des mots-clés dans une conversation ou de détecter des 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 à trouver des documents contenant un certain mot clé ou une certaine phrase.
  • Logiciel d'analyse des données non structurées pour les OEM & SDK : Utilisez notre kit de développement logiciel pour créer les applications et les API dont vous avez besoin pour tirer parti de vos données non structurées.

En savoir plus sur OpenText Knowledge Discovery

Vous méritez une plateforme de pointe pour diffuser des données non structurées avec une précision et une facilité déconcertantes. Si vous souhaitez en savoir plus sur OpenText Knowledge Discovery, demandez une démonstration en direct dès aujourd'hui. Nous pouvons répondre à toutes vos questions sur la plateforme et vous aider à prendre une décision éclairée pour améliorer l'analyse de vos données non structurées.

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