Les données non structurées sont des informations, sous de nombreuses formes différentes, qui ne répondent pas aux modèles de données conventionnels et qui, par conséquent, ne conviennent généralement pas à une base de données relationnelle classique. Grâce à l’émergence de plateformes alternatives pour le stockage et la gestion de ces données, elles sont de plus en plus présentes dans les systèmes informatiques et sont utilisées par les organisations dans diverses applications de veille stratégique et d’analyse.
Les données structurées traditionnelles, telles que les données de transaction des systèmes financiers et d’autres applications commerciales, se conforment à un format rigide pour assurer la cohérence de leur traitement et de leur analyse. Les ensembles de données non structurées, en revanche, peuvent être conservés dans des formats qui ne sont pas uniformes, ce qui libère les équipes d’analystes qui peuvent travailler avec toutes les données disponibles sans nécessairement devoir les consolider et les normaliser au préalable. Cela permet des analyses plus complètes que celles qui seraient autrement possibles.
Types de données non structurées
L’un des types de données non structurées les plus courants est le texte. Le texte non structuré est généré et collecté sous un large éventail de formes, notamment des documents Word, des messages électroniques, des présentations PowerPoint, des réponses à des enquêtes, des transcriptions d’interactions avec des centres d’appels et des messages provenant de blogs et de sites de médias sociaux.
Les autres types de données non structurées comprennent les images, les fichiers audio et vidéo. Les données machine constituent une autre catégorie, qui se développe rapidement dans de nombreuses organisations. Par exemple, les fichiers journaux des sites Web, des serveurs, des réseaux et des applications — notamment mobiles — produisent un trésor de données sur l’activité et les performances. En outre, les entreprises capturent et analysent de plus en plus de données provenant de capteurs sur des équipements de fabrication et d’autres appareils connectés à l’internet des objets (IoT).
Dans certains cas, ces données peuvent être considérées comme semi-structurées — par exemple, si des balises de métadonnées sont ajoutées pour fournir des informations et un contexte sur le contenu des données. La ligne entre les données non structurées et semi-structurées n’est cependant pas absolue ; certains consultants en gestion de données soutiennent que toutes les données, même celles qui ne sont pas structurées, présentent un certain niveau de structure.
Analyse des données non structurées
De par leur nature, les données non structurées ne sont pas adaptées aux applications de traitement des transactions, qui sont la province des données structurées. Au lieu de cela, elles sont principalement utilisées pour la BI et l’analytique. Une application populaire est l’analyse de la clientèle. Les détaillants, les fabricants et d’autres entreprises analysent les données non structurées pour améliorer les processus de gestion de la relation client et permettre un marketing plus ciblé ; ils procèdent également à une analyse des sentiments pour identifier les opinions positives et négatives sur les produits, le service client et les entités de l’entreprise, telles qu’exprimées par les clients sur les réseaux sociaux et dans d’autres forums.
La maintenance prédictive est un cas d’utilisation analytique émergent pour les données non structurées. Par exemple, les fabricants peuvent analyser les données des capteurs pour tenter de détecter les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent dans les systèmes de l’usine ou les produits finis sur le terrain. Les pipelines d’énergie peuvent également être surveillés et vérifiés pour détecter des problèmes potentiels à l’aide de données non structurées collectées à partir de capteurs IoT.
L’analyse des données de journal des systèmes informatiques met en évidence les tendances d’utilisation, identifie les limitations de capacité et identifie la cause des erreurs d’application, des pannes de système, des goulets d’étranglement de performance et d’autres problèmes. L’analyse des données non structurées facilite également les efforts de conformité réglementaire, notamment en aidant les organisations à comprendre ce que contiennent les documents et les enregistrements de l’entreprise.
Techniques et plateformes de données non structurées
Les cabinets d’analystes signalent que la grande majorité des nouvelles données générées sont non structurées. Par le passé, ce type d’information était souvent enfermé dans des systèmes de gestion de documents en silo, des appareils de fabrication individuels et autres — ce qui en fait ce que l’on appelle des données sombres, non disponibles pour l’analyse.
Mais les choses ont changé avec le développement des plateformes de big data, principalement les clusters Hadoop, les bases de données NoSQL et le service de stockage simple Amazon (S3). Elles fournissent l’infrastructure nécessaire pour traiter, stocker et gérer de grands volumes de données non structurées sans imposer un modèle de données commun et un schéma de base de données unique, comme dans les bases de données relationnelles et les entrepôts de données.
Une variété de techniques et d’outils d’analyse sont utilisés pour analyser les données non structurées dans les environnements big data. Les outils d’analyse de texte recherchent des modèles, des mots-clés et des sentiments dans les données textuelles ; à un niveau plus avancé, la technologie de traitement du langage naturel est une forme d’intelligence artificielle qui cherche à comprendre le sens et le contexte du texte et de la parole humaine, de plus en plus à l’aide d’algorithmes d’apprentissage profond qui utilisent des réseaux neuronaux pour analyser les données. Parmi les autres techniques qui jouent un rôle dans l’analyse des données non structurées, citons l’exploration de données, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive.