Gestion des données non structurées: défis et opportunités expliqués

By |2022-09-12T10:17:29+00:00Avril 23rd, 2020|

80 %  des données dans le monde aujourd'hui ne sont pas structurées, et ce nombre continue de croître rapidement. Pour illustrer davantage cette statistique, 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.

gestion des données non structurées

Que sont les données non structurées?

Les données non structurées peuvent être définies comme des données, sous toutes leurs formes, qui n'ont pas de modèle ou de format prédéfinis. Ce type de données est généré à partir de diverses sources, notamment audio, vidéo, images et texte.

La plupart des organisations ont des 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 contenu non structuré. 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

Pouvoir exploiter et utiliser des volumes de données volumineux (gestion de données non structurées) peut ouvrir de nombreuses opportunités aux organisations. En analysant des données non structurées, les entreprises peuvent afficher des informations dans de nouvelles dimensions qui améliorent considérablement 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 provenant de sources 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, ces données doivent être traitées avant d'être introduites 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 tel que Hotjar. Vous pouvez utiliser ses informations pour améliorer la conception globale de votre site Web et rendre les appels à l'action plus efficaces, ce qui aura finalement un impact positif sur le taux de conversion.
  2. Développement de produit Chaque organisation veut savoir comment elle peut améliorer son processus de développement de produits. La capture et l'analyse de données non structurées peuvent vous y aider. Par exemple, si vous saviez de quoi parlaient vos clients sur les réseaux sociaux, vous pouvez en savoir plus sur leurs intérêts et leurs comportements. Toutes ces informations peuvent être utilisées par votre équipe de développement de produits pour lancer de nouveaux produits et services à forte demande, entraînant éventuellement une augmentation des ventes.

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'un autre côté, 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 une machine (par exemple, via un appareil IoT), elles manquent donc de formatage et de cohérence appropriés. De plus, la disponibilité de moins d'outils et de techniques fait également de la gestion des données non structurées un défi. Cependant, investir dans la gestion du stockage de données non structuré est recommandé malgré ses complications car, à long terme, une solution de gestion de données non structurée peut vous fournir un barrage d'informations significatives.

L'une des principales différences entre les données structurées et non structurées est le type d'informations qu'elles fournissent. Avec les données structurées, vous êtes limité aux données descriptives ou diagnostiques. Mais avec des données non structurées, vous pouvez appliquer l'intelligence artificielle et des algorithmes 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 le processus peut être simplifié grâce à l'utilisation des bonnes techniques et outils. Vous trouverez ci-dessous deux exigences clés à remplir pour l'indexation de données non structurées:

  1. Tout stocker: La première exigence clé pour gérer les données est de commencer à stocker tous les données que vous générez, quelle que soit leur forme ou leur provenance. 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 des 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 des données non structurées provenant de diverses sources et intégrer avec vos données structurées afin que vous ayez 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 le stocker dans une base de données locale, où d'autres informations client sont également stockées. Ils peuvent intégrer ces données avec d'autres données clients stockées dans leur solution CRM, puis les alimenter dans un outil de veille stratégique pour connaître les détails importants sur les besoins de leurs clients. En utilisant ces informations, l'entreprise peut ensuite planifier et élaborer une stratégie de sa campagne de marketing et de vente pour augmenter ses revenus.

Gestion des données non structurées avec ReportMiner

Les solutions de gestion de données non structurées peuvent aider les entreprises à découvrir la voie vers une prise de décision efficace grâce à de meilleures informations et des analyses améliorées. Ils peuvent vous aider à obtenir une perspective plus large de votre entreprise, de vos clients et de vos produits en utilisant toutes les données disponibles.

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.

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