Si le Big Data est en théorie ouvert à toutes les données, l’exploitation analytique des données non structurées demande une approche organisée. Plus simplement, les données non structurées demandent une démarche structurée.

Les données non structurées – qui ne peuvent entrer dans une structuration de base de données en lignes et en colonnes, comme les mails, les documents textuels, les images, les sons, les vidéos, etc. - représentent jusqu’à 90 % des données disponibles pour les entreprises. Elles représentent plus de contenu que les bases de données de l’entreprise, principalement issues des ERP, des RH et des fichiers clients/produits, ne pourront jamais produire.

C’est donc naturellement que l’entreprise, au travers en particulier du Big Data, s’intéresse à ces documents non-structurés, dont l’étendue des informations rendues accessibles permet d’alimenter les moteurs analytiques de l’entreprise afin d’obtenir des meilleurs résultats et d’affiner la prise de décision.

Structurer les processus

Cependant, avant de maîtriser l’analyse des données non structurées, l’entreprise doit créer et déployer des processus qui vont permettre d’alimenter les moteurs analytiques et d’automatiser cette démarche. Certes, les volumes de données rendues accessibles sont colossaux, mais l’extraction d’une valeur commerciale significative n’est envisageable qu’après un traitement efficace de collecte, d’analyse, de nettoyage, de catégorisation et d’affinage de la donnée et de ses source, et d’automatisation des analytiques.

Cette démarche concerne également la plupart des données historiques de l’entreprise, qui représentent un vrai défi, celui de leur conversion en un format reconnu par un moteur d’analyse automatisé. C’est ainsi que le contenu non structuré représente des centaines de formats couvrant des générations d'applications, souvent dans des formats non consultables, et même dans plusieurs langues !

La bonne stratégie pour la bonne donnée

Il peut être difficile de voir comment traiter ce contenu dans un format utilisable sans y affecter des dizaines de personnes et des moyens financiers importants ! Voilà pourquoi la mise en œuvre d’une méthodologie de traitement des volumineuses données non structurées, aussi appelées ‘données sombres’, en préalable à leur exploitation par des outils d’analyse, augmente considérablement la qualité de l’information business produite.

Pour surmonter l’inertie des énormes volumes de données complexes, la mise en œuvre de la bonne stratégie devra passer par trois étapes simples :

1Etape 1 : Adopter une approche progressive

Surmontez l'inertie en réduisant le processus à des étapes importantes et atteignables. Commencez par une validation de principe axée sur un processus d'entreprise bien défini, avec des exigences claires, puis planifiez un projet échelonné qui aborde des secteurs d'activité distincts, un à la fois. Concentrez-vous sur les zones enrichies à portée de main offrant un maximum de valeur avec un risque technique minimal, et construisez sur les victoires précoces pour créer une dynamique pour les phases futures.

2Etape 2 : Adopter d'une solution d'entreprise

L'ampleur des défis imposés par la plupart des données non structurées de l'entreprise nécessite des outils de qualité professionnelle, conçus pour fonctionner dans des situations de volume élevé. Les outils doivent avoir des capacités complètes pour gérer la plus large collection de sources et de formats de contenu. La plateforme doit être hautement configurable pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise au fil du temps.

3Etape 3 : Concevoir et mettre en œuvre la bonne méthode de traitement

Quand il s'agit de traiter du contenu non structuré, la dernière étape consiste pour une entreprise à définir la bonne méthodologie. Le processus commence par la suppression automatique de tout le contenu en double et la préparation de ce qui reste à traiter. Ensuite, le contenu doit être normalisé à un format commun, interrogeable. C’est ainsi que le contenu traité est prêt pour l'amélioration et l'extraction des valeurs qui peuvent être introduites dans les moteurs d'analyse.

Bien que les défis associés à la gestion des données non structurées ne soient pas négligeables, la technologie existe aujourd'hui pour rendre le traitement automatisé possible. Les entreprises qui mettent en œuvre des méthodes efficaces d'analyse de données non structurées pour alimenter un contenu plus important et de meilleure qualité dans leurs moteurs d'analyse de données volumineuses sont celles qui en tireront des avantages compétitifs significatifs.

Image d’entête 841151418 @ iStock Maxger

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