Extraire des informations avec la gestion des données non structurées

80% des données dans le monde aujourd'hui ne sont pas structurées, qui continue de croître rapidement. Pour illustrer davantage, les bases de données d'entreprise structurées peuvent contenir jusqu'à des dizaines de téraoctets de données (y compris les sauvegardes et les enregistrements dupliqués). Mais lorsque nous parlons d'ensembles de données non structurés, tels que ceux générés à partir d'appareils IoT, la taille peut être en exaoctets (millions de téraoctets). Ce volume et cette complexité sont des facteurs qui rendent la gestion des données non structurées (UDM) une tâche difficile.

Que sont les données non structurées?

Les données non structurées peuvent être définies comme des données sous n'importe quelle forme qui n'a pas de modèle ou de format prédéfini. Ce type de données est généré à partir de diverses sources, notamment des fichiers audio, des vidéos, des images, des publications sur les réseaux sociaux et des fichiers texte.

La plupart des organisations disposent de stratégies robustes pour gérer et analyser leurs données structurées. Mais, la vraie valeur réside dans la gestion de cette nouvelle vague de données semi-structurées ou de contenus non structurés. Cet article de blog présente les principes fondamentaux des solutions de gestion de données non structurées pour les équipes informatiques et les propriétaires d'entreprise.

Opportunités disponibles

L'exploitation et l'utilisation de grands volumes de données peuvent ouvrir de nombreuses opportunités pour les organisations. Les entreprises peuvent afficher des informations dans de nouvelles dimensions en analysant des données non structurées, améliorant ainsi la prise de décision. Voici deux domaines clés dans lesquels la gestion des données non structurées peut être bénéfique :

1. L'intelligence d'entreprise: Une bonne approche de l'informatique décisionnelle consiste à utiliser des données internes et externes pour l'analyse des données. Il est facile d'accéder à des données structurées à partir d'une base de données interne, mais il est difficile d'utiliser des informations piégées dans des API tierces et des ensembles de données open source disponibles sur le Web. En effet, les utilisateurs doivent traiter ces données avant de les introduire dans un système BI. Cependant, l'utilisation de données non structurées peut vous aider à évaluer les informations sous de nouveaux angles. Par exemple, vous pouvez identifier les goulots d'étranglement dans le parcours client de votre boutique en ligne en étudiant les interactions avec les clients à l'aide d'un outil comme Hotjar. Vous pouvez utiliser ces informations pour améliorer la conception globale de votre site Web et rendre les appels à l'action plus efficaces, ce qui a finalement un impact positif sur le taux de conversion.
2. Développement de produit Chaque organisation souhaite apprendre à améliorer son processus de développement de produits. La capture et l'analyse de données non structurées peuvent aider à cela. Par exemple, si vous savez de quoi vos clients parlent sur les réseaux sociaux, vous pouvez en savoir plus sur leurs intérêts et leurs comportements. Ensuite, votre équipe de développement de produits peut utiliser toutes ces informations pour lancer de nouveaux produits et services à forte demande, entraînant éventuellement une augmentation des ventes.

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Gestion des données non structurées vs gestion des données structurées

Données structurées la gestion est simple et pratique, notamment parce que ce type de données est très organisé et bien formaté. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles et les générateurs de schémas ne sont que deux exemples des centaines d'outils disponibles pour stocker, accéder et gérer des données structurées.

D'autre part, la gestion des données non structurées (UDM) n'est pas aussi simple en raison du volume de données nettement plus élevé et de l'absence d'un format cohérent. La plupart des données non structurées sont générées par la machine (par exemple, via un appareil IoT), sans mise en forme ni cohérence appropriées. De plus, la disponibilité de moins d'outils et de techniques rend également difficile la gestion des données non structurées. Cependant, investir dans la gestion du stockage de données non structurées est recommandé malgré ses complications. À long terme, une solution de gestion de données non structurées peut vous fournir un déluge d'informations significatives.

L'une des principales différences entre les données structurées et non structurées est le type d'informations qu'elles fournissent. Vous êtes limité aux seules données descriptives ou diagnostiques avec une base de données structurée. Mais avec des données non structurées, vous pouvez appliquer des algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour obtenir des données prédictives et prescriptives.

Les organisations prospères du monde entier utilisent désormais des données non structurées pour débloquer des informations qui sont autrement masquées à l'aide des données traditionnelles. extraction de données Techniques.

Exigences clés

La gestion des données non structurées peut être difficile, mais l'utilisation des bonnes techniques et des bons outils peut simplifier le processus. Vous trouverez ci-dessous deux exigences clés que vous devez remplir pour indexer des données non structurées :

1. Tout stocker: La première exigence clé pour gérer les données est de commencer à stocker TOUTE données que vous générez. Le coût de stockage des données devenant moins cher, la conservation des données à long terme peut vous coûter aussi peu que quelques dollars par téraoctet par an sur les solutions de stockage basées sur le cloud.
2. Séparez les données du stockage: Maintenant que vous stockez toutes ces informations, l'étape suivante consiste à utiliser ces données pour obtenir des informations. Utilisation d'outils sur site, tels que ReportMiner, peut vous aider extrait données non structurées provenant de diverses sources et l'intégrer avec vos données structurées pour avoir toutes les informations disponibles pour vos outils d'analyse de données.

Exemple de gestion de données non structurées

Pour illustrer comment ces exigences peuvent aider à la gestion des données non structurées, considérons un exemple. Supposons que XYZ Corporation collecte des données sur le comportement des clients à partir des médias sociaux et des cartes thermiques du site Web. Il s'agit de données non structurées stockées dans des fichiers PDF et Excel.

Voici des exemples de données non structurées d'un fichier journal :

P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203

Une fois qu'ils ont généré ces informations à partir de différents sites Web, ils peuvent extrait il utilise ReportMiner et stockez-les dans une base de données locale avec d'autres informations sur les clients. Ils peuvent intégrer ces données à d'autres données client stockées dans leur solution CRM, puis les transmettre à un outil d'informatique décisionnelle pour obtenir des détails importants sur les besoins des clients. À l'aide de ces informations, l'entreprise peut planifier et élaborer une stratégie pour sa campagne de marketing et de vente afin d'augmenter ses revenus.

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Solutions de gestion de données non structurées peut aider les entreprises à découvrir la voie vers une prise de décision efficace grâce à de meilleures informations et à des analyses améliorées. L'utilisation de toutes les données disponibles peut vous aider à acquérir une perspective plus large de votre entreprise, de vos clients et de vos produits.

ReportMiner est un sur site moderne non structuré logiciel d'extraction de données conçu pour aider à extraire des données structurées et non structurées. Le logiciel peut vous aider à simplifier le processus autrement complexe de l'UDM en offrant une interface utilisateur visuelle et des capacités d'automatisation.