Analyse des données non structurées : découvrez ce que vous ignorez

09/09/2014

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Analyse des données non structurées : découvrez ce que vous ignorez

donnéesnonstructuréesNous utilisons tous énormément les moteurs de recherche. Nous introduisons un mot-clé déterminé et espérons ensuite trouver des informations qui y sont liées. Mais que faire si vous ne savez pas ce que vous cherchez ? Comment trouver des informations que vous ne connaissez pas encore ?

De plus en plus d'entreprises veulent trouver des corrélations inconnues jusqu’à présent. Elles veulent plutôt se mettre à la recherche de quelque chose au lieu de partir à sa découverte. Elles veulent utiliser des données non structurées afin d'identifier de nouveaux modèles, relations et concepts.

Dans cet article, nous étudions ce type d'analyses de données : pourquoi voudrions-nous analyser des données non structurées ? Dans quel but et pour qui cela est-il pertinent ?


Les données non structurées

L'on estime que 15 % à peine des données d'entreprises sont des données structurées.Les 85 % restants sont semi- ou non structurées. Ce gros pourcentage est dû à l'époque actuelle où les e-mails, les smartphones et les fichiers PDF constituent une partie essentielle de l' « information cloud » des entreprises Ces données méritent naturellement tout autant d'attention que les données structurées, car nous devons également être en mesure d’utiliser ces informations.


Pourquoi analyser les données non structurées ?

Les données structurées sont donc difficiles à analyser. Toutefois, en tant qu'entreprise, ces données peuvent vous apporter de nombreuses connaissances, qu'il s'agisse de vos propres données ou de données externes.

Les entreprises peuvent avoir divers motifs pour vouloir analyser les données non structurées :

  • Découvrir :
    Quelles informations et quelles relations y sont cachées ? Quelles tendances peut-on y découvrir ? 
     
  • Comprendre
    Pourquoi les gens se comportent-ils selon certains modèles. 
     
  • Anticiper : 
    Que peut-on attendre de certaines personnes ou groupes de personnes, sur la base des données existantes ? 
     
  • Résumer
    Quelle est l'essence même d’une montagne de textes ? 


Pour qui ces données non structurées sont-elles intéressantes ?

Nous abordions jusqu'ici de manière très abstraite les « entreprises » détenant des données non structurées, mais nous allons définir cela plus en détail. Presque chaque entreprise de chaque secteur est en effet confrontée aux données non structurées. Ainsi, les hôpitaux disposent-ils de dossiers médicaux électroniques grâce auxquels de nombreuses nouvelles corrélations peuvent être découvertes. Les journalistes veulent des résumés d'articles de fond existants sur un sujet déterminé. Les bureaux d'étude veulent avoir une vue sur ce qui se dit sur les réseaux sociaux. Les psychiatres veulent établir des liens entre les patients internés et non internés. Les astronomes veulent analyser des milliards d'objets célestes. Et cætera

Tout bien considéré, les données non structurées offrent de nombreuses possibilités pour les entreprises diversifiées. Mais il faut naturellement pouvoir les analyser. Afin d'anticiper la demande des entreprises, l'on ne cesse de développer de nouveaux outils. L'un de ces outils est le nôtre. Il s'agit d'iKnow: une technologie d'indexation et d'analyse de texte de données non structurées. Il permet d'analyser des bases de données non structurées en un rien de temps pour des finalités diverses.
 

Êtes-vous déjà conscient des données non structurées au sein de votre entreprise ? Le cas échéant, comment essayez-vous d'avoir une vue sur celles-ci ? Nous sommes curieux de connaître votre réaction !

 Analyse sémantique de données dans le Big Data

 

 

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THÈMES: Données non structurées

David Majster
David Majster
David Majster a été directeur marketing chez InterSystems Benelux entre 2003 et 2018. Il a combiné son enthousiasme pour les technologies TI avec une approche pragmatique. David est connu pour son bon sens de l'humour et son ingéniosité.

 


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