Qu’est-ce qu’une donnée non structurée ? – Différents types de données

Différences entre les données structurées, semi-structurées et non structurées

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die in einer nicht-normalisierten und nicht identifizierbaren Datenstruktur vorliegen. Klassischerweise gehören dazu Text-, Bild-, Audio- und Videodateien, die nicht in Datenbanken gespeichert sind. Gerade im Umfeld von Big Data sind unstrukturierte Daten von enormer Bedeutung.

Différentes formes de données

Les données numériques peuvent être classées en trois catégories différentes. Celles-ci se distinguent principalement par différents degrés de structuration :

Données non structurées

Le type de fichier est connu, mais le contenu est complètement indépendant en soi. Ils ne sont pas situés dans des bases de données définies et sont donc très difficiles à analyser. En outre, la majorité des données disponibles dans les entreprises sont non structurées.

  • Les actifs numériques d’entreprise en sont un exemple :
    • Présentations
    • Vidéos
    • Images
    • Textes
    • etc.

Données semi-structurées

Une certaine structure de base est présente, mais le contenu lui-même n’est pas structuré. Ces fichiers contiennent certaines informations, comme des métadonnées, mais ne sont toujours pas faciles à traiter car la plupart des informations ne sont pas structurées. Ils doivent donc être classés entre les données structurées et les données non structurées.

  • Les courriers électroniques en sont un exemple : l’objet, le destinataire et l’expéditeur sont définis, mais le reste des données est indéfini.

Données structurées

Les données structurées ont toujours un format prédéfini en lignes et en colonnes (par exemple, les systèmes CRM). Ainsi, d’une part, elles sont faciles à trouver/traiter à l’aide d’une base de données SQL, mais, si elles sont construites sur un modèle relationnel, elles évitent également la duplication des informations (redondance des données).

Des exemples de données structurées sont, par exemple, les codes-barres, les statistiques des journaux ou les bases de données clients. Les tableaux Excel contiennent également des données structurées créées manuellement.

Connaissance du contenu des données non structurées

Les connaissances stockées dans des données non structurées sont initialement plus « riches » que celles stockées sous forme structurée. Cela est dû au fait que l’on peut souvent déduire beaucoup plus de choses du contexte (par exemple, les émotions et le contexte d’un e-mail) qu’avec des données structurées. Avec les données structurées, le contexte détaillé est souvent perdu. Les données non structurées sont donc beaucoup plus difficiles à interpréter et font souvent appel à des spécialistes des données.

Une confusion qui est souvent faite est entre le Big Data et les données non structurées. Le Big Data n’est pas nécessairement non structuré, mais peut aussi être sous forme structurée (par exemple, les données en continu chez Netflix). Parallèlement, il existe des données non structurées qui n’appartiennent pas au Big Data, comme les actifs médias individuels tels que les images ou les vidéos.

Défis et solutions

Le problème des données non structurées est que les ordinateurs ont beaucoup de mal à affecter, analyser et traiter ces données. Les informations les plus pertinentes dans les entreprises sont généralement disponibles sous forme non structurée. Afin de pouvoir les traiter automatiquement, des méthodes issues du domaine de l’intelligence artificielle, telles que le traitement du langage naturel ou le Deep Learning, sont utilisées. L’objectif est d’extraire des informations à l’aide de ces technologies et de les rendre compréhensibles pour un logiciel. Ce logiciel peut ensuite traiter les informations de différentes manières, comme un moteur de recherche d’entreprise.

Le grand défi consiste à analyser et à traiter en temps réel de grandes quantités de données provenant de sources et de formats de fichiers différents. Ce n’est pas possible avec les solutions actuelles. Il faut plutôt des solutions évolutives capables de traiter les volumes de données croissants de l’avenir.

Exemple :

Les contrats sont le résultat de diverses négociations, protocoles et modifications. Si l’on ne regarde que le résultat, il est difficile de savoir quels éléments étaient pertinents pour les parties contractantes et lesquels ont influencé la conclusion du contrat. Dans le passé, les employés pouvaient le faire en évaluant les documents pertinents, tels que les lettres de réclamation ou les problèmes de livraison des fournisseurs. Il était possible de se fier à l’intuition et aux connaissances de l’employé. Aujourd’hui, cependant, la quantité de données submerge les employés et les entreprises parce que tant de connaissances sont stockées, mais elles ne sont tout simplement plus accessibles efficacement aux employés.

Aujourd’hui, générer et stocker des données n’est plus un problème. Chaque outil stocke les données et les rend facilement accessibles. Les entreprises ont aujourd’hui besoin de solutions évolutives capables de traiter efficacement les informations correspondantes et de les numériser.

L’avenir des données non structurées

La proportion de données non structurées continuera d’augmenter à l’avenir en raison des médias sociaux, des assistants vocaux et d’autres producteurs de données. Il est donc encore plus important pour les entreprises d’aujourd’hui de développer une bonne stratégie pour traiter les données non structurées, car cela est essentiel pour le succès futur de l’entreprise. Cette stratégie ne doit pas seulement se baser sur les fichiers texte non structurés, mais également inclure d’autres formats de fichiers en croissance rapide, tels que les images, les fichiers audio et vidéo. En outre, il ne faut pas négliger cet aspect, car les entreprises produisent toujours des informations sur différents supports (prospectus, podcasts, vidéos explicatives, etc…).

Conclusion

La majorité des connaissances au sein d’une entreprise sont stockées sous forme non structurée. Les entreprises doivent se positionner pour l’avenir de manière à rendre les connaissances accessibles aux employés et à utiliser les méthodes évolutives correspondantes. De nombreuses technologies prometteuses sont développées rapidement et de manière prometteuse, notamment par des startups, et les exemples de réussite abondent. Ceux qui parviennent à innover à un stade précoce et à faire confiance aux nouvelles technologies et à les comprendre pourront non seulement maintenir leur avantage concurrentiel, mais même le développer.

Bastian Maiworm ist der Gründer des Enterprise-Search-Tech-Startups ambeRoad. Als Jungunternehmer spricht er über die neuesten Entwicklungen im Bereich Startup und Enterprise Search. Bei ambeRoad war er maßgeblich an der Entwicklung der Vertriebsstrategie beteiligt und kennt aufgrund seiner Erfahrung die Probleme, die sich bei Kooperationen zwischen Konzernen und Startups ergeben, sehr genau. Dies nutzt er, um die Digitalisierung und Zusammenarbeit zwischen Startups und Konzernen weiter voranzutreiben und zu optimieren.

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