Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de structure prédéfinie. C'est l'un des trois principaux types de données, avec formats structurés et semi-structurés.

Les exemples de données non structurées incluent les journaux d’appels, les transcriptions de chat, les contrats et les données de capteur, car ces ensembles de données ne sont pas organisés selon un modèle de données prédéfini. Données non structurées Les données doivent être normalisées et structurées en colonnes et en lignes pour être lisibles par machine, c'est-à-dire prêtes à être analysées et interprétées. Cela complique les choses et conduit à de multiples problèmes de données non structurées.

Les données non structurées revêtent une importance croissante, compte tenu de plus de 80% des données d'entreprise sont disponibles dans un format non structuré. Si cela ne suffisait pas, les données non structurées sont devrait croître rapidement en 2025 et au-delà.

De plus, il ne s'agit pas seulement de volume : les sources de données non structurées contiennent des informations précieuses. Les factures d'achat, par exemple, peuvent aider un fournisseur de télécommunications à segmenter ses clients en fonction de leurs caractéristiques démographiques et économiques. Ce n'est qu'un exemple : les données non structurées peuvent être utilisées de nombreuses façons pour démêler des modèles et des tendances afin d'améliorer la prise de décision.

Malgré leur importance, de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés pour accéder aux données non structurées et les utiliser. Voici quelques-uns des défis liés aux données non structurées :

• Incapacité à traiter des volumes de données croissants
• Accéder aux données cloisonnées
• Non-conformité réglementaire
• Utilisation réduite des données
• Vulnérabilité accrue aux cyberattaques

Discutons de ces facteurs plus en détail et de la manière dont les entreprises peuvent les surmonter.

Surmonter les défis des données non structurées

Défi n° 1 : Incapacité à traiter des volumes de données croissants

Les entreprises collectent aujourd’hui des quantités toujours croissantes d’informations. Le volume de données mondiales devrait augmenter de 100 à 150 millions de dollars. Zettaoctets 221 par 2026. Cela présente le défi de capturer ces données avec précision et en temps opportun.

Les entreprises doivent capturer et stocker des données non structurées pour en extraire des informations précieuses. Mais sans une planification et une solution de stockage appropriées, ces volumes de données croissants exercent une pression sur la capacité de stockage existante. Bien entendu, les solutions de stockage traditionnelles sur site ne peuvent pas gérer des données à l'échelle du pétaoctet.

Entrez dans le stockage basé sur le cloud. La migration des données vers le cloud fait partie d'une approche flexible et évolutive du stockage des données. Les entrepôts de données en ligne offrent de nombreux avantages, tels que la connectivité à plusieurs sources de données non structurées, une analyse plus rapide et une reprise après sinistre plus fluide.

Un outil d'intégration de données robuste simplifie la connexion au stockage cloud. Astera Générateur de pipeline de données rationalise la migration des données vers le cloud tout en préservant la qualité des données dans un environnement sans code. De plus, ses capacités d'automatisation permettent aux utilisateurs professionnels de capturer et de transférer des données non structurées en temps réel.

Défi n° 2 : Accéder aux données cloisonnées

Dans l'environnement de travail numérisé d'aujourd'hui, les employés exigent une plus grande transparence de leurs employeurs. Les lois sur la protection de la vie privée telles que CPRA et GDPR ont mis l'accent sur la protection des informations des employés et l'amélioration de l'accès des employés à leurs données.

De plus, les demandes des employés pour accéder à leurs données personnelles augmentent. Le défi consiste à fournir un accès transparent aux informations sensibles stockées dans des silos de données sur plusieurs destinations, telles que les chats, les e-mails et les journaux audio.

La première étape vers la résolution de ce défi consiste à découvrir les sources d'information des employés. L'étape suivante consiste à combiner des informations disparates stockées sur plusieurs systèmes et à créer un référentiel unique. Par la suite, les employeurs doivent mettre en place un mécanisme robuste de vérification d'identité et de masquage des données pour éviter les fuites de données.

La gestion éthique des données des employés, leur fourniture sur demande et la communication des nouvelles lois concernant la confidentialité des employés aident à cultiver un environnement de confiance au sein d'une organisation.

Défi n° 3 : Non-conformité réglementaire

Les données non structurées ne sont souvent pas contrôlées car elles sont difficiles à stocker et à analyser. Selon IDC, environ 90% de ces données restent inutilisées et la plupart des entreprises ne savent pas où elles résident. Les données non réglementées peuvent entraîner de nombreux risques juridiques et de conformité, par exemple :

• Des informations sensibles, telles que les détails des clients, peuvent être perdues lors d'une violation de données si elles ne sont pas correctement sécurisées.
• L'utilisation de données non structurées à des fins de marketing peut porter atteinte au consentement obtenu lors de la collecte de données. Par exemple, l'utilisation de factures de clients réels pour présenter les fonctionnalités d'un logiciel constitue une atteinte à la vie privée pouvant donner lieu à des poursuites judiciaires.
• Les données non catégorisées peuvent être stockées dans un stockage secondaire. Les réglementations en matière de confidentialité obligent les entreprises à stocker les informations sensibles dans leur stockage principal.
• Le non-respect des demandes de récupération et de suppression d'informations des employés peut nuire à la réputation d'une entreprise.

Le non-respect des demandes de récupération et de suppression d'informations des employés peut nuire à la réputation d'une entreprise. Comment les entreprises peuvent-elles rester dans les limites des lois sur la confidentialité ? En donnant la priorité à l'identification des données non étiquetées et en donnant aux travailleurs les moyens de les reconnaître et de les examiner.

Une entreprise doit localiser des sources de données non structurées au sein de l'entreprise et établir des directives sur ce qui constitue des informations personnellement identifiables (PII). Toutes les informations sensibles doivent être marquées et stockées en toute sécurité et ne doivent être accessibles qu'aux utilisateurs autorisés.

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Défi n° 4 : Facilité d'utilisation réduite des données

La facilité d'utilisation réduite des données présente un autre défi pour l'utilisation de données non structurées. Les entreprises doivent se transformer données non structurées dans un format lisible par machine avant de le traiter. Ces données ont également besoin d'une indexation et d'un schéma pour être utiles. Les exigences supplémentaires en matière de traitement des données augmentent le délai d'obtention d'informations, ce qui peut entraîner des retards dans la prise de décision.

Par exemple, les reçus numérisés ne peuvent pas être analysés directement et doivent être transmis via un outil OCR pour capturer les données pertinentes. De même, les publications sur les réseaux sociaux doivent être extraites et converties dans un format structuré pour effectuer une analyse des sentiments.

De nos jours, les outils d'extraction de données peuvent automatiser l'extraction, le traitement et le chargement des données, essentiellement l'ensemble du processus. Ces solutions peuvent récupérer et traiter des données non structurées à grande échelle. La plupart des entreprises préfèrent les solutions sans code qui leur permettent de structurer des données non structurées sans écrire de code.

Astera ReportMiner est un outil puissant, basé sur l'IA, qui simplifie l'extraction, le traitement et la gestion des données non structurées. Il permet aux utilisateurs de générer des modèles en un seul clic et garantit l'exactitude et l'exhaustivité des données grâce à des contrôles approfondis de la qualité des données.

Défi n° 5 : Vulnérabilité accrue aux cyberattaques

Rapport sur les tendances de la gouvernance des données 2021 d'Egnyte déclare que la croissance incontrôlée des données et la désorganisation augmentent le cyber-risque. Cela est particulièrement vrai pour les données non structurées, car elles sont plus sujettes à une mauvaise gestion et stockées dans des systèmes de données cloisonnés.

Les petites et moyennes entreprises sont plus exposées aux violations de données. En plus de la perte de données, les cyberattaques peuvent entraîner une perte de confiance des clients et de lourdes amendes. Elles peuvent nuire de manière permanente à la crédibilité et à la réputation d'une marque.

La solution à l'augmentation des menaces à la sécurité des données ne consiste pas seulement à renforcer les protocoles de sécurité. Les entreprises doivent identifier les données dispersées et les consolider dans un référentiel centralisé afin de minimiser la vulnérabilité politique. Ils doivent également créer une procédure pour stocker en toute sécurité les nouvelles données entrantes.

Un outil d'intégration de données de bout en bout est une excellente option pour consolider les données provenant de plusieurs sources non structurées. Choisissez une solution qui offre des fonctionnalités de sécurité et d'autorisation utilisateur robustes pour garantir l'intégrité et la sécurité des données.

Outre les cinq défis mentionnés ci-dessus, il existe d'autres obstacles à l'utilisation efficace des données non structurées. Douglas Laney, une autorité de premier plan en matière de données et d'analyse, a expliqué certains de ces défis lors d'un récent webinaire.

Comment les entreprises peuvent utiliser les données non structurées - Une perspective télécom

Nous avons discuté des défis de la gestion des données non structurées. Voyons maintenant comment ces données peuvent aider à créer de la valeur. L'industrie des télécommunications est un excellent cas car les fournisseurs de télécommunications (telcos) collectent de grandes quantités d'informations via les appels, le réseau et les données clients. Ces informations peuvent être analysées pour en extraire des informations précieuses.

Les opérateurs de télécommunications prévoient le risque de désabonnement de chaque client en analysant leurs achats passés. La prévision du taux de désabonnement des clients implique de comparer les données actuelles des clients aux données des clients ayant déjà quitté le service et de créer un modèle de prédiction via un algorithme de classification. Par conséquent, les opérateurs de télécommunications peuvent cibler les clients présentant un risque élevé de désabonnement grâce à des forfaits personnalisés.

Le ciblage proactif peut réduire considérablement le taux de désabonnement des clients et vous faire gagner du temps et de l'argent pour attirer de nouveaux clients. Parmi les autres avantages, citons une clientèle plus satisfaite avec une LTV plus élevée.

Il existe d'autres applications de l'exploration de données en dehors de la prédiction de désabonnement. En analysant les enregistrements détaillés des appels, ils peuvent trouver les endroits les plus appelés par leurs clients. Peut-être qu'un grand sous-ensemble de clients effectue des appels réguliers vers l'Espagne. Ces informations les aident à concevoir des plans d'appels internationaux pertinents.

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L'analyse des données aide à découvrir des informations rentables pour les fournisseurs de télécommunications. Outre la création de campagnes marketing pertinentes, il existe des avantages supplémentaires. Les informations tirées de l'analyse des données peuvent aider à réduire la fraude aux appels et à améliorer l'optimisation du réseau.

Cependant, une analyse efficace nécessite des ensembles de données structurés et nettoyés. Même l'outil d'analyse le plus puissant sera inefficace sans données précises. L'extraction, la préparation et la combinaison de données provenant de plusieurs sources sont essentielles pour obtenir une image complète.

Un outil d'entreprise alimenté par l'IA tel que Astera Data Pipeline Builder peut améliorer considérablement la façon dont les entreprises utilisent leurs données structurées et non structurées pour obtenir des informations. ADPB permet aux entreprises de combiner et de normaliser les données provenant de sources disparates, de les préparer à l'analyse et de s'assurer qu'elles sont prêtes pour une variété d'applications en aval.

L'outil prend également en charge différentes latences de données, propose des outils de préparation de données basés sur le cloud et permet aux utilisateurs de développer et d'automatiser des pipelines à l'aide de commandes en anglais. Astera Data Pipeline Builder est conçu pour gagner du temps et augmenter la précision des processus ETL, ELT et de préparation des données.

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