Qu'est-ce qu'une donnée non structurée ?
Les données non structurées sont des informations telles que du texte, de la vidéo ou de l'audio qui n'ont pas de format ou de schéma prédéfini. Les données non structurées sont généralement générées par l'homme, mais elles peuvent également être générées par des machines. Quelle que soit leur origine, les données non structurées ne correspondent pas à un modèle ou à un schéma de données prédéfini et ne peuvent donc pas être stockées dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) traditionnel.
La plupart des données générées et collectées par les entreprises sont des données non structurées. Ces données contiennent des informations cruciales pour prendre des décisions commerciales éclairées, mais comme elles manquent de structure, les entreprises doivent généralement utiliser des techniques avancées pour les analyser. Pour relever ce défi, les entreprises se tournent vers les outils d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage machine (ML) pour alimenter leurs applications analytiques.
Cette page couvre :
- Données non structurées et données structurées
- Exemples de données non structurées
- Cas d'utilisation des données non structurées
- Avantages et inconvénients des données non structurées
- Comment analyser les données non structurées
- Outils pour les données non structurées
- Conclusion
Données non structurées et données structurées
Les données non structurées et structurées présentent des différences marquées, notamment en ce qui concerne les types d'analyse pour lesquels vous pouvez utiliser les données, le schéma utilisé pour organiser les données, le format des données et la manière dont les données sont stockées.
Les données structurées sont généralement stockées dans une base de données relationnelle où elles peuvent être facilement mises en correspondance avec des champs désignés. Par exemple, les clients peuvent être identifiés par des détails cohérents tels que les numéros de téléphone et les adresses. Les informations sont classées dans un format rigide, ce qui garantit leur cohérence et facilite la recherche, le traitement et l'analyse des données par les humains et les algorithmes. Pour rechercher efficacement des données dans les bases de données relationnelles, les administrateurs de bases de données utilisent souvent un langage de requête structuré (SQL).
Les données non structurées, en revanche, ne peuvent pas être stockées dans une base de données relationnelle traditionnelle parce qu'elles n'ont pas de structure interne cohérente. Ce manque de structure offre l'avantage de la flexibilité, mais rend les ensembles de données plus difficiles à rechercher, à traiter et à analyser.
Exemples de données non structurées
Parmi les exemples de données non structurées générées par l'homme, on peut citer les textes, les courriels, les médias sociaux, les documents, les pages web, les photos, les fichiers audio, les vidéos et bien d'autres choses encore.
Les données non structurées générées par des machines peuvent être des fichiers journaux provenant de sites web, de serveurs, de réseaux et d'applications. Il peut également s'agir d'images satellite, de séquences de surveillance et de données de capteurs provenant d'appareils connectés à l'IdO.
Cas d'utilisation des données non structurées
- Intelligence économique : Des informations pour de meilleures décisions commerciales
- Analyse de la clientèle : Utiliser les données pour mieux comprendre et servir les clients
- Analyse des communications : Assurer la conformité réglementaire
- Suivi des médias sociaux : Analyser les modèles de conversation et d'interaction
- Maintenance prédictive : Les fabricants utilisent des capteurs pour détecter les défaillances potentielles
Avantages et inconvénients des données non structurées
Les données non structurées présentent des avantages et des inconvénients notables en termes de flexibilité, d'informations commerciales et de traitement des ensembles de données.
Pour
- Flexible : Vous pouvez maintenir les ensembles de données dans des formats différents qui ne sont pas uniformes.
- Perspicace : Les décisions fondées sur des données permettent d'obtenir des résultats commerciaux meilleurs et plus prévisibles.
- Abondant : Les données non structurées constituent la majorité des données générées par les entreprises.
Cons
- Difficulté de recherche, de traitement et d'analyse : Le manque d'uniformité constitue un défi.
- Ressources intensives : Gérer, maintenir et utiliser efficacement des volumes massifs de données non structurées peut s'avérer presque impossible.
- Difficile à partager : Collaborer efficacement sur de grands ensembles de données est complexe et nécessite des investissements importants.
Comment analyser les données non structurées
Les outils et techniques d'analyse des données non structurées sont nombreux :
- Exploration de données : Ce processus fait appel à des techniques telles que le nettoyage des données, la classification, le regroupement et la visualisation pour découvrir des modèles et des relations dans les données non structurées. Une fois organisées, les données sont plus faciles à interpréter et à exploiter.
- L'apprentissage automatique : La ML est adaptée à l'analyse de données non structurées car elle permet d'analyser de grands ensembles de données. Les données doivent d'abord être transformées dans un format spécifique pour les algorithmes de ML, puis des méthodes telles que la classification de texte, le clustering, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage profond sont utilisées pour l'analyse.
- Analyse prédictive : Après avoir converti des données non structurées en données structurées, vous pouvez utiliser des modèles prédictifs tels que la régression, les arbres de décision ou les réseaux neuronaux pour établir des prévisions. Les connaissances acquises grâce aux modèles prédictifs aident une organisation à prendre des décisions et à planifier l'avenir.
- Analyse des sentiments : Il s'agit de nettoyer et de tokeniser le texte non structuré, puis d'utiliser des méthodes d'analyse des sentiments (basées sur le lexique ou la ML) pour déterminer si le sentiment du texte est positif, négatif ou neutre. Ces données sont utilisées pour mieux comprendre l'expérience du client et prendre des décisions en conséquence.
- Traitement du langage naturel : Le NLP utilise des méthodes telles que la tokenisation, la lemmatisation, la suppression des mots vides et la modélisation des sujets pour traiter les données. L'utilisation du NLP pour l'analyse de données non structurées est particulièrement utile dans les cas suivants soins de santé, financer, et le marketing.
Outils pour les données non structurées
- Couchbase: Une base de données distribuée qui prend en charge les modèles de données clé-valeur et documentaires.
- MongoDB™ : Une base de données orientée documents qui stocke les données dans des documents de type JSON.
- Apache Cassandra : Une base de données distribuée qui stocke les données dans un format de famille de colonnes.
- Redis : Un magasin de valeurs clés que vous pouvez utiliser comme base de données, cache et courtier de messages.
- Amazon DynamoDB : Un service de base de données NoSQL géré fourni par Amazon Web Services (AWS).
- Neo4j : Une base de données graphique qui stocke les données sous forme de nœuds et d'arêtes.
Conclusion
Globalement, les données non structurées représentent la majorité des données générées et collectées par les organisations, et elles offrent une opportunité considérable d'améliorer la prise de décision. Les organisations doivent disposer de la plateforme et des outils appropriés pour maximiser cette opportunité.
Non relationnel les bases de données, ou Bases de données NoSQL, Les systèmes de gestion des données (SGD) sont de plus en plus populaires en raison de leur capacité à traiter des données non structurées ou semi-structurées. Ils utilisent une variété de modèles de données pour s'adapter à divers types et structures de données, ce qui les rend bien adaptés au traitement de grands ensembles de données complexes susceptibles d'évoluer.
