D’après Gartner80 à 90 % des données mondiales actuelles sont non structurées et augmentent à un rythme annuel de 61 %. 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 atteindre exaoctets (millions de téraoctets).

Ce volume et cette complexité rendent la gestion des données non structurées de plus en plus importante pour les organisations de toutes tailles. Au cours des deux dernières décennies, le type de données que les entreprises stockent et la manière dont elles les traitent ont considérablement changé. La croissance simultanée du stockage dans le cloud et du big data a également contribué à l'essor des données non structurées.

Mais avant de parler de la gestion des données non structurées et de son importance, ayons une idée claire de ce que sont les données non structurées pour les entreprises et en quoi elles diffèrent des données structurées.

Nous examinerons également certains défis des données non structurées, comment les surmonter et ce que vous pouvez faire pour en tirer parti données non structurées pour l'analyse et des fonctions de business intelligence (BI).

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 solides pour gérer et analyser leurs données structurées. Mais la véritable valeur réside dans la gestion de cette nouvelle vague de données semi-structurées ou de contenu non structuré.

Lire la suite: Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées

Importance de la gestion des données non structurées

Les données constituent l’actif non humain le plus important dont disposent les organisations, et pourtant, très peu d’entre elles sont en mesure d’extraire toute la valeur des énormes volumes de données non structurées à leur disposition.

Cependant, l'exploitation et la valorisation des volumes de données volumineuses peuvent ouvrir de nombreuses opportunités aux entreprises. Les organisations peuvent visualiser les informations sous 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 :

Business Intelligence

Une bonne approche de la veille stratégique consiste à utiliser des données internes et externes pour l'analyse des donnéesIl est facile d'accéder aux données structurées à partir d'un base de données, mais l'utilisation des informations contenues dans des API tierces et des ensembles de données open source disponibles sur le Web est un défi. En effet, les utilisateurs doivent traiter ces données avant de les alimenter 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 d'achat des clients de votre boutique en ligne en étudiant les interactions avec ces derniers 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 aura un impact positif sur le taux de conversion.

Développement de produits

Toute organisation souhaite améliorer son processus de développement de produits. La capture et l’analyse de données non structurées peuvent y contribuer. Les données provenant de sources telles que les réseaux sociaux sont en grande partie non structurées, mais elles contiennent des informations précieuses qui peuvent aider les entreprises à développer des produits répondant à des besoins non satisfaits.

Par exemple, si vous savez de quoi parlent vos clients sur les réseaux sociaux, vous pouvez en apprendre davantage sur leurs centres d’intérêt et leurs comportements. Votre équipe de développement de produits peut ensuite utiliser toutes ces informations pour lancer de nouveaux produits et services en s’appuyant sur des prévisions de la demande basées sur des données, ce qui se traduira par une augmentation des ventes.

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Gestion des données non structurées et structurées

La gestion des données structurées est simple et pratique, notamment parce que ce type de données est hautement organisé et bien formaté. 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 réside dans le type d'informations qu'elles fournissent. Avec une base de données structurée, vous êtes limité à des données descriptives ou diagnostiques. 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. Examinons une comparaison plus détaillée entre les deux types :

Exigences clés pour la gestion des données non structurées

La gestion efficace des données non structurées nécessite l'utilisation de techniques et d'outils adaptés qui peuvent simplifier le processus. Vous trouverez ci-dessous deux exigences clés que vous devez respecter pour indexer des 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. 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 avez stocké toutes ces informations, l’étape suivante consiste à utiliser ces données pour obtenir des informations. Outils de gestion des données tels que Astera, peut vous aider extraire des données non structurées de diverses sources et l'intégrer avec vos données structurées pour avoir toutes les informations disponibles pour vos outils d'analyse de données

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Les défis de la gestion des données non structurées

La gestion des données non structurées s'accompagne d'un ensemble de défis uniques en raison de leur complexité et de leur diversité inhérentes. Voici quelques-uns des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles traitent des données non structurées :

1. Manque de normalisation

Contrairement aux données structurées, les données non structurées ne disposent pas d'un schéma prédéfini, ce qui les rend difficiles à classer, à indexer et à stocker efficacement. Cette variabilité peut créer des défis importants dans la création d'un ensemble cohérent cadre de gestion des données.

Solution: La mise en œuvre de solutions de classification et d’indexation basées sur l’IA qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique (ML) peut aider à identifier des modèles et à catégoriser les données non structurées. Ces technologies génèrent dynamiquement des métadonnées et établissent un cadre flexible pour un stockage et une récupération efficaces sans nécessiter de schémas prédéfinis.

2. Volume et évolutivité

Les volumes toujours croissants de données non structurées, souvent mesurés en pétaoctets ou en exaoctets, rendent le stockage, la récupération et l'analyse difficiles. Les systèmes traditionnels sont souvent incapables d'évoluer pour gérer efficacement ce déluge.

Solution: Les plateformes de stockage et de traitement basées sur le cloud et dotées d'une évolutivité élastique peuvent gérer des ensembles de données volumineux et dynamiques. L'association de ces solutions à des systèmes de fichiers distribués et à des cadres de traitement parallèles peut optimiser l'efficacité du stockage et permettre une analyse des données à grande vitesse et à grande échelle.

3. Intégration des données

L’intégration de données non structurées avec des systèmes de données structurés est complexe, car les systèmes de gestion de bases de données relationnelles ne sont pas conçus pour gérer les données non structurées.

Solution: En tirant parti des outils d’intégration hybrides qui utilisent des API, lacs de données, et les intergiciels peuvent relier les systèmes de données structurés et non structurés. Ces outils permettent un flux de données transparent entre divers systèmes et permettent une intégration en temps réel tout en préservant l'intégrité et la cohérence des données.

4. Qualité et cohérence des données

Les données non structurées proviennent souvent de plusieurs sources, telles que des appareils IoT, des réseaux sociaux ou des e-mails, ce qui peut entraîner des incohérences et des inexactitudes. qualité des données peut entraver l’analyse et la prise de décision.

Solution: Déploiement solutions de qualité des données Les outils qui exploitent l’IA peuvent automatiser la détection et la correction des incohérences entre les sources de données. Grâce à ces outils, les utilisateurs peuvent mettre en œuvre des cadres de validation qui standardisent les formats et vérifient l’exactitude des données lors de l’ingestion afin de maintenir la fiabilité des analyses.

5. Disponibilité limitée des outils

Si les données structurées peuvent être gérées à l’aide de bases de données relationnelles bien établies, les données non structurées ne disposent pas d’outils similaires. Des solutions spécialisées sont nécessaires, ce qui peut impliquer des investissements importants dans les technologies d’IA et d’apprentissage automatique.

Solution: Les entreprises peuvent investir dans des solutions d'IA et d'apprentissage automatique spécialisées, adaptées à la gestion des données non structurées, telles que celles basées sur l'apprentissage profond. outils d'extraction de données ou des systèmes de recherche sémantique. Ces outils sont de plus en plus accessibles et peuvent offrir un retour sur investissement élevé.

6. Sécurité et conformité

Il est difficile de garantir la sécurité et la confidentialité des données non structurées, car elles contiennent souvent des informations sensibles dispersées dans plusieurs formats et emplacements. En raison de cette nature dispersée, la conformité aux réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA devient complexe.

Solution: Les plateformes de gouvernance des données équipées de fonctions de chiffrement, de contrôle d'accès et d'audit automatisé peuvent contribuer à sécuriser les données non structurées. L'intégration d'outils qui cartographient les informations sensibles et fournissent des rapports détaillés sur les réglementations telles que le RGPD ou la loi HIPAA garantit la conformité.

7. Coûts de traitement élevés

Le traitement de données non structurées nécessite des ressources informatiques robustes et des algorithmes avancés, ce qui peut augmenter les dépenses d’infrastructure et d’exploitation.

Solution: Les coûts de traitement peuvent être réduits en utilisant des solutions cloud rentables offrant des modèles de paiement à l'utilisation et une optimisation basée sur l'IA pour réduire la consommation de ressources.

8. Recherche et récupération

Sans indexation ou balisage prédéfinis, la localisation d’informations spécifiques dans des ensembles de données non structurés peut être un processus long et gourmand en ressources.

Solution: La mise en œuvre de technologies de recherche intelligente, telles que les moteurs de recherche sémantique et les systèmes de balisage basés sur l'IA, améliore l'efficacité de la recherche. Ces solutions permettent des recherches contextuelles, garantissant des résultats plus rapides et plus précis, même au sein de vastes ensembles de données non structurées.

Exploitez les données non structurées pour obtenir des informations avec AsteraLa solution basée sur l'IA de

Bien que les défis entourant les données non structurées persistent depuis un certain temps, les avancées dans les technologies d'IA permettent des solutions de gestion de données telles que Astera pour aider les entreprises à exploiter leurs données non structurées. Astera Intelligence, nos capacités d'IA, aident à rationaliser et à automatiser la gestion des données non structurées. Voici comment :

• Cartographie sémantique des données : En utilisant des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique (ML), Astera L’intelligence peut analyser la signification des données, quel que soit leur format, et les cartographier en conséquence.
• Extraction alimentée par l'IA : En exploitant l’IA pour extraire des données de documents non structurés, vous pouvez automatiser le processus d’extraction pour économiser des heures de travail manuel et des milliers de dollars.
• Type de fichier pris en charge : Vous n'êtes plus limité par les types de fichiers. Que vos données non structurées soient au format PDF ou Excel, vous pouvez facilement les extraire avec le même niveau de précision.
• Contrôles de validation intégrés : La qualité des données est de la plus haute importance, c'est pourquoi vous pouvez compter sur nos contrôles de validation intégrés et économiser des heures qui auraient été consacrées à revérifier la sortie.
• Recherche intelligente de vos données : Avec notre solution basée sur RAG, vous pouvez effectuer des recherches intelligentes pour extraire des détails clés contextuellement pertinents en quelques secondes.
• Précision et efficacité supérieures : Gérez des téraoctets de données non structurées avec une précision et une efficacité inégalées grâce à notre plateforme basée sur l'IA.
• Intégrez sans effort : Déployez des workflows en quelques heures et intégrez vos données en quelques minutes grâce à notre vaste bibliothèque de connecteurs et à notre compatibilité avec toutes les solutions sur site et cloud populaires.

AsteraSolution d'extraction de données basée sur l'IA est conçu pour extraire des données structurées et non structurées. En offrant une interface utilisateur visuelle et des capacités d'automatisation, le logiciel peut simplifier le processus complexe de gestion des données non structurées.

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