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Qu'est-ce que l'analyse de données non structurées ? Un guide complet
Les entreprises modernes continuent d'adopter la transformation numérique à grande échelle, avec l'analyse commerciale au premier plan de cette révolution. Dans tous les secteurs, les organisations génèrent un volume massif de données. Ceux qui utilisent l'analyse à leur avantage sont plus susceptibles d'être plus performants.
Investir dans des outils d'analyse et d'intelligence d'affaires (BI) permet aux chefs d'entreprise de prendre des décisions plus éclairées. Cela les aide également à atteindre plusieurs objectifs stratégiques, tels que l'optimisation des opérations, l'obtention d'informations sur les consommateurs, la mesure des performances, etc.
L'essor de l'analyse de données non structurées
Jusqu'à récemment, les entreprises s'appuyaient uniquement sur des données structurées pour prendre des décisions commerciales, car les logiciels conventionnels ne pouvaient pas ingérer, traiter et extraire les informations d'un texte non structuré principalement en raison… du manque de structure. Les données non structurées n'ont pas de schéma prédéfini, elles ne peuvent donc pas être stockées dans une base de données traditionnelle tant qu'elles ne sont pas converties dans un format structuré.
Mais les données non structurées ne sont plus des données sombres, indisponibles pour l'analyse. Les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) permettent désormais aux organisations d'ouvrir des portes auparavant fermées au Big Data qui offrent une mine d'informations inexploitées.
Les analystes de données peuvent désormais extraire des informations précieuses de données non structurées pour améliorer la précision et l'efficacité de leur BI et de leurs analyses de données.
Pourquoi l'analyse de données non structurées est-elle importante ?
Étant donné que plus de 80% des données d'entreprise ne sont pas structurées, elles ne peuvent tout simplement pas être ignorées pour l'analyse. Il peut offrir une mine d'informations et fournir une image plus précise et détaillée d'une entreprise.
L'analyse de données non structurées est un concept relativement « nouveau » qui évolue encore. Mais les entreprises doivent éviter de passer à côté des avantages que cela apporte à la table. C'est juste, étant donné que les données non structurées peuvent contenir des informations précieuses pour augmenter la compétitivité d'une entreprise sur le marché.
Les données non structurées sont de nature qualitative et plus catégorique. Il ne contient pas de modèle de données ou de schéma prédéterminé mais possède une structure interne. À l'aide d'outils d'extraction de données modernes alimentés par l'IA, il peut être converti en un format facilement gérable pour l'analyse.
Par exemple, les documents commerciaux importants tels que les factures, les bons de commande, les reçus, les formulaires de commentaires, les factures de services publics, etc., sont disponibles dans un format non structuré. Par conséquent, ceux-ci ne peuvent pas être utilisés dans l'analyse.
En revanche, les données structurées stockées dans un fichier Excel ou un fichier de base de données peuvent facilement être exportées vers des outils de BI pour obtenir des informations significatives.
Les entreprises prospères comme Amazon s'appuient fortement sur l'analyse de données non structurées pour comprendre le comportement des consommateurs. En transformant les données non structurées en informations sur les clients, les entreprises attirent de nouveaux clients, réduisent le taux de désabonnement et maximisent la satisfaction.
Avantages de l'analyse de données non structurées
Bénéficiez d'un avantage concurrentiel
Les rapports conventionnels préparés par calcul numérique ne fournissent généralement pas d'informations à un niveau granulaire comme les sources non structurées. Par exemple, les données générées par le biais d'e-mails, d'entretiens, d'enquêtes et d'essais sur le terrain permettent aux entreprises de démêler des informations essentielles sur les tendances et les performances actuelles du marché.
L'utilisation de ces informations offre des opportunités de R&D aux organisations qui anticipent les changements et élaborent des stratégies en conséquence.
Débloquez les informations sur les consommateurs
Les données non structurées des questionnaires remplis par des groupes ciblés et des formulaires d'enquête peuvent contenir une mine d'informations pour le service marketing. Il peut contenir des informations précieuses sur le comportement des consommateurs et leurs habitudes de consommation en fonction de la géolocalisation et de plusieurs autres facteurs.
Avoir l'information ciblée facilite les gestionnaires dans le développement de produits et les activités de marketing.
Améliorez l'expérience client
Les entreprises peuvent analyser les données non structurées obtenues à partir des discussions du service client, des e-mails, des formulaires de commentaires et de diverses autres sources pour offrir une meilleure expérience client.
Par exemple, l'analyse des sentiments peut fournir une meilleure compréhension des perspectives des clients autour de la marque, ce qui peut conduire à des optimisations de produits, au déploiement de nouvelles fonctionnalités et à des améliorations de performances.
Conformité réglementaire
Les organisations opérant dans un environnement hautement réglementé sont prudentes. Ils se conforment à toutes les réglementations pour éviter de lourdes amendes et pénalités, car cela pourrait nuire à leurs performances financières.
Un référentiel centralisé de données non structurées permet aux entreprises d'être plus proactives. Il leur permet de découvrir la conformité potentielle et les problèmes réglementaires avant qu'ils ne s'aggravent, protégeant ainsi leurs ressources et leur réputation.
Activation de l'analyse de données non structurées
Les outils d'extraction de données basés sur l'IA permettent désormais aux entreprises d'extraire automatiquement des données semi-structurées et non structurées. Les analystes peuvent les convertir en ensembles de données structurés pour analyser et tirer des informations significatives. Alimentées par l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, ces solutions peuvent reconnaître des modèles de données, ce qui permet une extraction plus rapide des données.
La combinaison de données structurées et non structurées permet aux entreprises d'effectuer de nombreuses analyses commerciales. Celles-ci incluent des analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives pour identifier les tendances et les modèles. Les entreprises peuvent également trouver les causes et les effets, prévoir les résultats futurs et déterminer la meilleure approche pour les décisions stratégiques, tactiques et opérationnelles.
Par exemple, les utilisateurs peuvent télécharger des formulaires de commentaires des clients, et la solution extraira des mots-clés, des noms, des adresses, des coordonnées, des commentaires et d'autres informations pertinentes, puis structurera ces ensembles de données dans un format tabulaire.
Comment Astera ReportMiner S'intègre
Astera ReportMiner est un moderne solution d'extraction de données spécialement conçu pour automatiser et rationaliser la gestion des données non structurées. Combinant la puissance d'un moteur ETL de niveau entreprise et une extraction de données basée sur des règles, il s'agit d'une solution puissante qui permet aux organisations d'extraire les données piégées dans des documents non structurés avec une grande précision et efficacité.
Prenons un exemple de formulaires de commentaires des clients ci-dessus. Utilisant Astera ReportMiner, une entreprise peut construire modèles d'extraction de données réutilisables pour capturer les régions de données pertinentes dans les formulaires. Avec les documents désormais organisés, les utilisateurs professionnels peuvent effectuer des analyses pertinentes pour améliorer l'expérience client.
Notre solution d'extraction de données de niveau entreprise dispose d'une plate-forme intuitive et sans code qui permet aux utilisateurs professionnels de créer des modèles d'extraction réutilisables pour extraire des données à partir de gros volumes de documents non structurés sans aucun problème. La fonctionnalité d'orchestration des processus automatise les tâches d'exploration et de téléchargement de rapports afin d'optimiser l'efficacité et de minimiser les coûts.
De plus, Astera ReportMinerla fonction d'extraction de données basée sur l'IA de, Capture IA, accélère et simplifie considérablement le processus de capture de données à partir de documents non structurés.
En utilisant des algorithmes de détection de table et de traitement du langage naturel, ReportMiner peut identifier et créer les régions et les champs de données en un seul clic. Désormais, les utilisateurs peuvent créer des modèles d'extraction pour les documents non structurés en quelques secondes.
Conclusion
L'analyse de données non structurées peut dynamiser les initiatives d'intelligence d'affaires des entreprises et les aider à prospérer dans des environnements hautement concurrentiels.
Si vous souhaitez capitaliser sur la croissance explosive des données non structurées pour en tirer des avantages pour votre organisation, contactez notre équipe commerciale pour planifier une démo ou en savoir plus sur notre produit.
