Données non structurées Qu’est-ce que les données non structurées ?
Dans le contexte du stockage de données, les données non structurées sont des informations dont le format et le contenu varient considérablement. Constituées de données de fichiers et d’objet, elles jouent un rôle majeur dans l’intelligence artificielle (IA). Ce type de données s’intègre mal dans les modèles de données prédéfinis, ce qui rend leur stockage, leur récupération et leur analyse difficiles. Les données non structurées sont souvent qualitatives et se présentent sous divers formats, tels que courriers électroniques, publications sur les médias sociaux, articles, photos, graphiques, enregistrements, podcasts, films, journaux et flux IoT. Elles sont souvent stockées dans leur format natif. Elles représentent une part importante des données mondiales, et des outils avancés tels que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d’images et l’analyse pilotée par l’IA sont nécessaires pour en extraire des informations exploitables.
- Quels sont les principaux exemples de données non structurées ?
- Quelles sont les opportunités offertes par l’IA en matière de données non structurées ?
- Quelles sont les solutions proposées par HPE en matière de données non structurées ?
Quels sont les principaux exemples de données non structurées ?
Les informations dépourvues de format ou de cadre organisationnel sont difficiles à stocker et à gérer dans des bases de données classiques. Ces données diversifiées proviennent de sources et de formes multiples :
E-mails, publications sur les médias sociaux, articles de blog, avis clients, journaux de discussion, documents PDF et fichiers Word ou Excel : ces données peuvent révéler des informations utiles, mais leur examen nécessite des technologies NLP.
Multimédia : Les photos, les vidéos YouTube, les podcasts et les enregistrements vocaux entrent dans cette catégorie. La reconnaissance d’images, l’analyse vidéo et la transcription de la parole en texte utilisent de plus en plus ces formats.
Capteurs et devices IoT : Par exemple, les trackers d’activité physique, les capteurs de température et d’activité pour la maison intelligente et les enregistreurs pour équipements industriels. Ces données nécessitent généralement un traitement en temps réel et des analyses complexes.
Internet : Les pages HTML, les modèles de navigation par flux de clics et les données de web scraping relèvent de cette catégorie. Ces sources permettent de surveiller le comportement des utilisateurs, d’optimiser les sites web ou d’obtenir des informations sur le marché.
Transcriptions de centre de contacts, réponses à des enquêtes ouvertes et documents juridiques : Ces données sont cruciales pour le service client, les études de marché et les analyses juridiques, mais leur analyse nécessite des algorithmes complexes.
Quelles sont les opportunités offertes par l’IA en matière de données non structurées ?
L’IA offre d’immenses perspectives pour l’interprétation des données non structurées, qui représentent environ 80 % du volume global de données. L’IA est capable de révéler des informations à partir de textes, de photos et de données audio ou vidéo qui ne rentrent pas dans des bases de données standard.
Le traitement du langage naturel (NLP) permet d’analyser des documents, des publications de médias sociaux et des retours de consommateurs pour discerner les sentiments, résumer le contenu et identifier les éléments essentiels. Ces fonctionnalités permettent de mettre en place des chatbots, des assistants virtuels et une classification des contenus afin d’améliorer la communication et les workflows de l’entreprise.
L’IA permet la reconnaissance faciale, l’identification d’objets et la génération de résumés de vidéo pour les besoins de la surveillance, de l’imagerie médicale et du contrôle de contenu. Les mêmes techniques servent à traduire la parole en texte, permettant ainsi la transcription automatique et la reconnaissance vocale, et sont capables d’analyser le ton de la voix pour en tirer des informations émotionnelles.
L’IA est également très efficace pour organiser les liens entre les concepts et extraire des métadonnées de documents non structurés afin de créer des graphes de connaissances. Ces stratégies augmentent la recherchabilité et permettent aux moteurs de recherche sémantique d’obtenir des résultats plus justes et mieux contextualisés. Les données non structurées sont utilisées pour personnaliser les recommandations en fonction des préférences des utilisateurs, des avis et des téléchargements multimédias.
L’IA aide à diagnostiquer et à traiter les patients en extrayant des informations à partir d’images médicales et de documents cliniques. Les logiciels d’analyse du support client examinent les enregistrements de discussions pour déceler des tendances dans les retours et améliorer le service. L’analyse prédictive exploite les techniques d’IA pour révéler des tendances et des anomalies qui facilitent la détection des fraudes et les décisions d’analyse de marché. L’IA décèle les biais textuels et visuels et surveille les données de communication afin de détecter les infractions réglementaires, améliorant ainsi la conformité et l’éthique. Ces applications favorisent les normes et l’équité, aidant ainsi l’IA à produire des informations utiles qui permettent aux entreprises d’élaborer des plans d’action et de stimuler l’innovation.
Quelles sont les solutions proposées par HPE en matière de données non structurées ?
HPE propose une variété de produits et de services pour les données non structurées, notamment :
- HPE Alletra Storage MP X10000 : Une solution de stockage de données d’objet rapide qui libère le potentiel de vos données non structurées avec une gestion évolutive, hautes performances et simple pour stimuler l’innovation et accélérer le retour sur investissement.
- HPE Greenlake for File Storage : Une solution de stockage de données de fichiers qui accélère les applications IA et les autres charges de travail à forte intensité de données en conjuguant performances d’entreprise, simplicité et efficacité améliorée, le tout à l’échelle de l’IA. Cette solution déploie une expérience HPE GreenLake de bout en bout pour le stockage et la gestion des données de fichiers.
- HPE Ezmeral : Une plateforme intégrée pour le traitement et l’analyse de données non structurées. Celle-ci prend en charge les architectures de lac de données, l’analytique avancée et les workflows de machine learning, ce qui facilite l’extraction d’informations exploitables à partir de diverses sources telles que les données texte, image et vidéo.
- HPE GreenLake : Avec son modèle as-a-service, HPE GreenLake propose des solutions évolutives de type cloud pour la gestion des données non structurées. Cette plateforme réunit des services de stockage, d’analyse et de traitement guidés par l’IA qui offrent aux entreprises un moyen flexible et économique de gérer leurs données.
- HPE AIOps avec Data Services Cloud Console : Un plan de contrôle de gestion unifié qui comprend des analyses prédictives guidées par l’IA permettant de gérer et d’optimiser les données structurées. Il aide les entreprises à garantir la fiabilité, les performances et l’efficacité de leurs systèmes de stockage de données en identifiant et en résolvant de manière proactive les problèmes potentiels.
- HPE StoreOnce : HPE StoreOnce offre une protection complète des données non structurées grâce à des capacités efficaces de sauvegarde, de récupération et de déduplication. Son chiffrement intégré et ses contrôles d’accès garantissent la sécurité et l’intégrité des informations sensibles.
- Partenariats de HPE avec les écosystèmes d’IA : HPE collabore avec des frameworks d’IA de premier plan comme Apache Hadoop, TensorFlow et Spark pour améliorer ses plateformes. Ces partenariats permettent aux entreprises de créer des modèles d’IA avancés pour des applications telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et la visibilité sur les clients.
La gamme de produits et les partenariats de HPE offrent des solutions de bout en bout pour le stockage, la gestion, l’analyse et la sécurisation des données non structurées, permettant ainsi aux entreprises de maximiser le potentiel de leurs données.
Données non structurées et données structurées
Caractéristiques | Données non structurées | Données structurées |
|---|---|---|
| Format | Absence de format prédéfini ou de structure organisationnelle | Organisées selon un schéma prédéfini (p. ex., des lignes et des colonnes dans une base de données) |
| Stockage | Stockées dans des lacs de données, des bases de données NoSQL ou des systèmes de stockage de fichier ou d’objet | Stockées dans des bases de données relationnelles (p. ex., SQL) |
| Exemples | - Publications de médias sociaux - Images, vidéos, fichiers audio - Contenu d’e-mail | - Données client (nom, âge, adresse e-mail) dans un CRM - Données de stock dans Excel |
| Interrogation | Nécessite un système de stockage de fichier ou d’objet, ainsi que des outils spécialisés tels que l’IA, le NLP ou le machine learning pour l’analyse | Facile à interroger à l’aide des outils SQL ou d’autres outils similaires |
| Volume | Généralement de plus grande taille, avec une croissance rapide du nombre de fichiers et/ou d’objets | Généralement plus petit et plus facile à gérer |
| Analyse | Nécessite des techniques d’analyse avancées telles que l’IA et le machine learning | Facile à analyser avec les outils BI classiques |
| Applications | Analyse des sentiments, reconnaissance d’images, analyse vidéo, prévision de tendances | Rapports financiers, gestion des stocks, bases de données opérationnelles |
| Flexibilité | Grande flexibilité, avec possibilité de gérer des formats de données divers et évolutifs | Aucune flexibilité : les changements de schéma nécessitent des ajustements importants |
| Sources de données | Plateformes de médias sociaux, devices IoT, e-mails, contenu multimédia | Systèmes transactionnels, enquêtes structurées |
