Données non structurées

Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées se réfèrent à des données qualitatives, complexes et non organisées sous forme de fichiers texte, audio et visuels. Quelques exemples de sources de données non structurées incluent les publications sur les réseaux sociaux, les avis clients générés par les utilisateurs, les PDF, les e-mails et les enregistrements vidéo. 

L'absence d'organisation et de formatage prédéfini rend difficile la collecte et l'analyse de ce type de données, mais lorsqu'elles sont interprétées et analysées correctement, les données non structurées peuvent fournir des informations précieuses. Les entreprises utilisent des logiciels d'analyse statistique pour effectuer des analyses complexes, y compris l'organisation, l'interprétation et la présentation des ensembles de données.

Types de données non structurées

Les données non structurées peuvent être textuelles, non textuelles, générées par l'homme ou par machine. Voici quelques types typiques de données non structurées :

• Texte comprend des documents, des messages e-mail, des présentations ou des messages texte. 
• Données géospatiales incluent des informations de système de positionnement global (GPS) ou des données de localisation partagées via des téléphones mobiles.
• Données multimédias couvrent des données non structurées telles que des images, des vidéos et des fichiers audio.
• Données de capteurs sont générées par des capteurs comme les accéléromètres et d'autres dispositifs.
• Données web sont traitées à partir de sites web sous forme de langage de balisage hypertexte (HTML), de feuilles de style en cascade (CSS) ou de Javascript. 
• Données financières incluent des factures, des relevés bancaires et d'autres documents fiscaux.
• Médias riches englobent toutes les plateformes publicitaires ou médiatiques telles que les réseaux sociaux, le divertissement, la surveillance ou les podcasts.

Exemples de données non structurées

Les individus et les entreprises génèrent de grands volumes de données non structurées dans leur vie quotidienne et leurs opérations. Elles se présentent sous diverses formes, telles que :

• E-mails. Les données non structurées se trouvent couramment sous forme d'e-mails. Les e-mails contiennent généralement des blocs de données texte non structurées et des pièces jointes de différents types et sources.

• Fichiers texte et documents. Les fichiers texte brut, les documents Microsoft Word, les Google Docs, les fichiers PDF, les fichiers HTML et d'autres formats de traitement de texte peuvent contenir des données non structurées dans le contenu écrit. 

• Fichiers journaux. De nombreux systèmes et applications génèrent des fichiers journaux de données non structurées concernant divers événements et activités. Les journaux système, les journaux d'application, les journaux de sécurité et les journaux de serveur web en sont des exemples. 

• Images. Les fichiers JPEG, PNG, GIF et TIFF sont différents types d'images contenant des données non structurées. Les fichiers image stockent des informations et des données visuelles. 

• Vidéos. Les fichiers MP4, MOV et AVI sont différents types de fichiers vidéo de données non structurées. Cela peut inclure du contenu enregistré, du streaming média et des clips vidéo. 

• Fichiers audio. Les fichiers MP3, WAV et FLAC sont différents types de fichiers audio avec des données non structurées. Quelques exemples courants de fichiers audio sur le lieu de travail incluent les enregistrements vocaux, les appels de service client et les interviews.

• Données de capteurs. Différents dispositifs utilisent des capteurs pour mesurer et enregistrer des données physiques et environnementales. Cela inclut les données GPS et les enregistrements de thermomètres. 

• Données des réseaux sociaux. Les publications et histoires Instagram, les mises à jour de statut Facebook et les publications sur X sont toutes des données non structurées des réseaux sociaux. Elles n'ont pas de structure prédéfinie, qu'elles soient basées sur du texte, une image ou du contenu multimédia.

• Données de l'Internet des objets (IoT). L'IoT offre des données telles que les statuts des dispositifs, les métadonnées, les lectures de capteurs ou les images de vidéosurveillance. 
• Dossiers médicaux. Le secteur de la santé produit d'énormes volumes de données non structurées générées par l'homme et par machine, ce qui aide les professionnels de la santé à fournir un traitement approprié. Les dispositifs d'imagerie médicale comme les endoscopes, les laparoscopes, les robots chirurgicaux et les données de biosignal sont des exemples de big data générés par machine.

Avantages des données non structurées

Les données non structurées incluent divers types de contenu et présentent plusieurs avantages et informations approfondies malgré leur manque de structure. Certains des principaux avantages des données non structurées incluent les suivants.

• Faciles à collecter et à stocker. Étant donné que les données non structurées ne suivent pas un format spécifique, elles peuvent être collectées rapidement, sous leur forme brute, sans schémas prédéfinis, tables ou autres modèles de données. Une fois les données collectées, les organisations peuvent les stocker sur des serveurs cloud partagés ou hybrides. 

• Fournissent des informations plus granulaires que les données structurées. Les données non structurées sont brutes et non filtrées, ce qui signifie qu'elles peuvent offrir des informations plus détaillées. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des données et un vocabulaire spécifiques dans les e-mails de service client pour améliorer les performances de leur équipe de service client et créer un centre de connaissances basé sur différents aspects des données des e-mails.

• Utilisables de multiples façons, plus d'une fois. Les équipes peuvent utiliser les données non structurées plus d'une fois et les analyser à des fins multiples car elles n'ont pas de structure prédéfinie ou ne suivent pas un ensemble de règles. Les entreprises peuvent extraire des connaissances des informations subjectives, des opinions et des nuances des ensembles de données non structurées.

• Conduisent à un meilleur service client. Les données non structurées sont collectées à partir du suivi des e-mails, des messages, des chats en direct et des tickets soulevés par les clients. Les entreprises identifient les domaines d'amélioration en analysant ces données.
• Utile en marketing. Les équipes marketing déterminent les besoins des clients et les schémas d'achat en évaluant les données non structurées. Cela aide à planifier des campagnes marketing dédiées. 
• Résultats en une meilleure prise de décision. Les organisations utilisent les données non structurées pour trouver des tendances qui pourraient bénéficier à l'entreprise. Cela donne à la direction et aux parties prenantes clés plus d'informations pour prendre des décisions efficaces.
• Ramène les clients. Les données non structurées, ou big data, révèlent beaucoup sur les besoins, les préférences, les goûts et les aversions d'un client, ou son comportement d'achat. Les entreprises peuvent évaluer les données pour prendre de meilleures décisions sur la façon de conserver les clients existants tout en en acquérant de nouveaux.
• Fonctionne bien avec le stockage de lac de données. Les lacs de données accueillent un stockage massif pour les données non structurées. Ils ont également une tarification à l'utilisation qui aide les organisations à réduire les coûts.

Défis des données non structurées

Même avec tous les nombreux avantages des données non structurées, elles présentent des défis pour les organisations en raison de leur absence de format prédéfini. Certains des principaux défis des données non structurées incluent :

• Problèmes de volume et de scalabilité. Les données non structurées s'accumulent souvent rapidement. Bien que certaines puissent occuper peu d'espace, les fichiers plus volumineux consomment l'espace de stockage disponible, mettant à rude épreuve les ressources et créant des problèmes de croissance. Les solutions de stockage peuvent également être coûteuses si personne ne s'occupe de la maintenance des données non structurées.

• Qualité. Bien que les données non structurées puissent être plus granulaires que les données structurées, elles contiennent souvent des erreurs et des incohérences. Extraire des informations perspicaces à partir d'ensembles de données contenant des erreurs, des informations inutiles et des incohérences nécessite un traitement complexe. 

• Accès aux données en silo. Les données non structurées résident parfois dans des sources de données et des référentiels isolés et déconnectés qui ne peuvent pas être intégrés. Ces silos conduisent à des données redondantes qui gaspillent de l'espace. D'un autre côté, sans capacités d'intégration, les organisations peuvent avoir besoin d'exclure certaines données en silo, ce qui peut entraîner des lacunes dans l'identification des modèles et des tendances.

Données non structurées vs. données structurées

Il existe des différences clés entre les données non structurées et les données structurées qu'il est important de comprendre.

Les données non structurées n'ont pas de structure prédéfinie ; elles incluent divers formats et types, tels que des images, de l'audio, du texte et des vidéos. En raison de leur format brut et de l'absence de cadre, les données non structurées nécessitent des technologies avancées, comme l'analyse statistique et les techniques de traitement du langage naturel, pour tirer des leçons utiles des informations. 

En comparaison, les données structurées sont hautement organisées avec un schéma explicite qui définit les types de données et les relations entre les éléments d'information. Elles sont plus faciles à traiter et à analyser que les données non structurées.

Les données non structurées sont un type de big data. Lisez plus pour en savoir plus sur le big data et l'analyse des données.