La gestion des données non structurées consiste à collecter, stocker, tenir à jour, surveiller et traiter des données qui ne sont pas prédéfinies et qui sont difficiles à stocker dans des tables de bases de données, comme une feuille de calcul Excel.
Données non structurées : de quoi s’agit-il exactement ?
La plupart des données actuelles (jusqu’à 90 % des données d’entreprise selon les experts) sont des données non structurées, c’est-à-dire des données qui n’obéissent à aucun modèle ou schéma de données traditionnel, comme une base de données relationnelle classique (pensez aux colonnes et aux lignes organisées d’un tableur Excel).
Les données non structurées peuvent être générées par des activités humaines ou par des machines ; il s’agit par exemple de texte contenu dans des documents Word, de contenus d’e-mails, de fichiers image et vidéo, de contenus de réseaux sociaux, de présentations PowerPoint, d’images satellite, de journaux de données de smartphones, de conversations enregistrées, etc.
Différences entre données structurées et non structurées
Les données structurées peuvent être organisées dans des tableurs clairs et ordonnés, et sont habituellement bien plus simples à gérer que des données non structurées. Elles comprennent des informations telles que des fichiers client, des listes d’inventaires, des données comptables et des réservations de voyages.
Comme indiqué ci-dessus, les données non structurées se distinguent des données structurées par leur format, mais leurs modalités d’utilisation sont également différentes. Ces données sont plus qualitatives que quantitatives par nature ; elles ont tendance à représenter davantage des idées, des réflexions et des sentiments que de simples nombres et valeurs relationnels.
Bien qu’elles soient potentiellement plus difficiles à gérer que des données structurées, les données non structurées recèlent une mine de précieuses connaissances. Imaginez que vous ayez la possibilité d’observer des données non structurées et de repérer les meilleurs moments de la journée pour attirer des clients dans des centres commerciaux, ou que vous puissiez analyser des données de conduite et des données météorologiques en temps réel pour déterminer comment, quand et pourquoi des bouchons de circulation se forment en environnement urbain. Et si vous pouviez examiner du contenu de réseaux sociaux pour jauger la réaction de vos clients face au lancement d’un nouveau produit ou pour évaluer l’effet d’un rappel de produit sur la réputation de votre marque ? C’est là précisément toute la puissance des données non structurées.
Données non structurées, analytique et Big Data
Les données non structurées constituent le type de données que les organisations cherchent aujourd’hui à analyser en priorité. Comme le suggèrent les exemples ci-dessus, le fait d’analyser des données structurées au moyen de systèmes d’analyse capables de passer les chiffres au crible et qui intègrent des fonctionnalités d’IA et d’apprentissage machine peut aider à révéler d’incroyables connaissances qu’aucun humain ne pourrait découvrir, ou tout du moins ne pourrait obtenir aussi rapidement. Les applications d’analyse de données peuvent examiner plusieurs flux de données non connectées (par exemple, les chiffres de vente de l’année passée, des données météorologiques, les activités de réseaux sociaux, l’actualité récente, etc.) pour identifier des schémas inédits et établir des corrélations jamais envisagées jusqu’à présent. En obtenant une visibilité sur ces schémas, les organisations peuvent identifier des moyens plus efficaces de personnaliser l’expérience client, d’offrir des services plus efficaces et de meilleure qualité, de créer de nouveaux flux de revenus, de réagir plus rapidement aux clients, aux tendances du marché et à l’évolution de la demande, etc.
Outils et bases de données d’analyse et d’administration des données structurées
Bien que les données non structurées soient plus compliquées à stocker, administrer, analyser et traiter que les données structurées, il existe aujourd’hui de nombreux outils et applications conçus pour aider les organisations à gérer leurs données non structurées et à dévoiler la valeur cachée qu’elles renferment. Voyons ici en détail les outils et bases de données d’analyse et d’administration qui simplifient le traitement des données non structurées.
Outils d’analyse de données non structurées les plus populaires
Les meilleurs outils analytiques conçus pour les données non structurées sont généralement ceux qui intègrent des fonctionnalités d’IA et d’apprentissage machine. Ces outils comportent aussi souvent des fonctions de traitement en langage naturel (NLP), c’est-à-dire une forme d’intelligence artificielle capable d’analyser des informations non structurées sans le format traditionnellement défini. Ces outils peuvent analyser le contenu d’e-mails, de réseaux sociaux, de dossiers de support client, etc. pour comprendre le contexte et la signification des données. Ils peuvent également intégrer des fonctionnalités d’extraction de connaissances, d’analyse scientifique du contenu, d’analyse d’auteur et de stylométrie de texte.
Vous trouverez ci-dessous une liste des outils d’analyse de données non structurées qui comptent parmi les plus populaires :
- MongoDB Charts : fournit des visualisations robustes pour des connaissances en temps réel et une analytique intégrée
- Power BI de Microsoft : offre une intégration de données et des visualisations robustes pour extraire de meilleures connaissances
- Apache Hadoop : contient une suite d’outils qui simplifient l’analyse de datasets complexes
- Apache Spark : offre un traitement rapide pour l’analytique en temps réel
- Tableau : fournit de puissantes visualisations adaptées aux utilisateurs sans bagage technique
- MonkeyLearn : outil tout en un complet conçu pour la visualisation et l’analytique de données
- RapidMiner : offre une plateforme robuste pour créer des modèles de données prédictifs
- KNIME : offre open source qui procure un haut degré de personnalisation avancée
Bases de données non structurées les plus populaires
Comme nous l’avons indiqué, les données non structurées ne sont pas conformes aux bases de données relationnelles traditionnelles, qui s’appuient généralement sur le langage SQL. Pour leurs données non structurées, la plupart des organisations utilisent donc des bases de données NoSQL, ce qui signifie « Not Only SQL » et renvoie à une base de données non relationnelle. Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL ne divisent pas les données dans des tables distinctes ; elles ne présentent donc pas un format tabulaire. On distingue quatre différents types de bases de données NoSQL : bases de données orientées document, magasins de clés-valeurs, bases de données orientées colonne et bases de données orientées graphe.
Les bases de données NoSQL suivantes comptent parmi les plus communément utilisées pour le stockage de données non structurées :
- MongoDB : base de données orientée document la plus populaire, qui fournit une vue unique de toutes les données stockées.
- Apache Cassandra : système distribué et open source de base de données orientée colonne, réputé pour son extrême évolutivité et sa grande rapidité.
- ElasticSearch : idéal pour la recherche en texte intégral, ce système de base de données NoSQL distribué et open source est capable de stocker d’importants volumes de données et d’y effectuer des recherches en utilisant une technique de mise en correspondance partielle (qui renvoie des résultats correspondant approximativement au terme de recherche).
- Amazon DynamoDB : cette base de données distribuée et hautement évolutive, qui repose sur un système de paires clé-valeur, peut traiter facilement 10 trillions de requêtes chaque jour.
- Apache HBase : hautement évolutif, cet autre système de base de données distribué et open source est idéal pour les grands volumes de données (d’au moins plusieurs pétaoctets) et est capable de fournir un accès aux données aléatoire et en temps réel.
- Neo4j : cette base de données orientée graphe convient pour les applications d’analytique et de Big Data ; elle est souvent utilisée dans les scénarios qui impliquent des graphes de connaissances, la gestion de réseaux, la détection de fraude, la personnalisation, etc.
- Redis : ce magasin de données open source In-Memory peut être utilisé comme cache, comme courtier de messages et comme base de données pour délivrer des performances rapides.
- OrientDB : ce projet open source regroupe des documents et des graphes dans une seule base de données et assure des opérations de lecture/écriture rapides.
Outils d’administration de données non structurées les plus populaires
Si vous recherchez le meilleur outil pour administrer vos données non structurées, vous devez tenir compte de certains éléments essentiels. Vous devez privilégier les outils capables de vous aider à :
- stocker et organiser les données pour les rendre accessibles et faciliter leur recherche : les fournisseurs de cloud comme AWS ou Microsoft Azure offrent un stockage évolutif pour les données structurées, sous la forme d’une base de données, d’un data warehouse ou d’un data lake. Les entreprises choisissent parfois de stocker leurs données non structurées particulièrement sensibles dans une solution de stockage on-premises ;
- nettoyer vos données non structurées : cette étape importante consiste à unifier la structure des données, à standardiser les datasets, à corriger les erreurs au niveau des données, à résoudre les erreurs de syntaxe, à combler les failles, etc. Différents outils sont disponibles à cet égard, notamment OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite et Data Ladder ;
- visualiser vos données non structurées : Gartner définit la visualisation de données comme « un moyen de représenter des informations sous forme de graphique qui met en évidence les schémas et les tendances, et qui aide le lecteur à en extraire rapidement des informations stratégiques ». Étant donné que la visualisation est une composante de l’analytique de données, la plupart des outils d’analytique cités plus haut peuvent être exploités à cette fin. D’autres solutions comme Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio et Qlik Sense peuvent également être utilisées.
Gestion des données structurées et non structurées
Nous avons déjà exploré les différences générales qui opposent les données structurées aux données non structurées, mais voyons à présent plus en détail comment gérer chacun de ces types de données.
Les données structurées présentent l’avantage d’être faciles à analyser par des applications d’apprentissage machine. Leur nature organisée simplifient leur manipulation et l’exécution de requêtes. Les données structurées sont également plus faciles à exploiter par des utilisateurs qui ne sont pas spécialistes des données ; il existe par ailleurs de nombreuses solutions matures et validées qui facilitent leur analyse, leur recherche et leur traitement.
Mais si les données structurées s’intègrent parfaitement dans des bases de données relationnelles, elles peuvent être difficiles à configurer. De plus, leur caractère très organisé peut compliquer les changements de configuration ultérieurs. Comme elles obéissent à une structure prédéfinie, ces informations ne peuvent généralement être utilisées que dans les scénarios pour lesquels elles ont été conçues. Qui plus est, les données structurées sont habituellement stockées dans des data warehouses, réputés rigides et strictement définis. Une organisation qui cherche à exploiter ces données de manière différente devra donc engager de lourds efforts pour y parvenir.
Les données non structurées, en revanche, ne sont pas stockées dans un format prédéfini. Comme elles sont stockées dans leur format natif, elles peuvent être utilisées de manière assez flexible dans divers scénarios en réponse à différents besoins. De même, les données non structurées n’étant pas prédéfinies, leur collecte se fait généralement de façon simple et rapide. Elles sont le plus souvent stockées dans des data lakes (et non dans des data warehouses), qui sont extrêmement évolutifs et capables de gérer de vastes volumes de données.
Elles présentent cependant l’inconvénient d’être plus complexes à préparer et analyser. Les données non structurées supposent de faire appel à des spécialistes des données dûment formés au nettoyage et à l’utilisation de ces données, et qui sont capables de comprendre la relation entre différents datasets. Leur analyse nécessite également des outils plus spécialisés. Et bien que les solutions aient gagné en maturité, elles demeurent encore « jeunes » par rapport aux outils utilisés pour l’analyse des données structurées ; elles ont encore un long chemin à faire pour rivaliser avec les capacités de manipulation et d’analyse des données structurées qui se sont banalisées.
Pourquoi il est plus difficile de gérer les données non structurées
Les données non structurées sont plus difficiles à gérer pour la simple raison qu’elles ne sont pas structurées. C’est cette complexité même qui soulève toutes les problématiques que nous avons déjà abordées : ces données sont difficiles à organiser, analyser, traiter, stocker et extraire. Il est également plus difficile d’exécuter des requêtes ou de lancer des recherches sur ce type de données faute de formats fixes ou prédéfinis et en raison de l’immense diversité de types de données qu’elles renferment.
Les données non structurées peuvent aussi présenter des problèmes d’évolutivité, car les systèmes de stockage traditionnels peuvent évoluer en mode scale-out à condition d’ajouter des disques ou des nœuds de stockage supplémentaires au système. Ce modèle scale-out n’est pas infini et peut également finir par devenir coûteux au fil du temps.
Les données non structurées ont besoin d’un stockage capable d’évoluer en mode scale-out de manière à la fois efficace et économique. La plupart des solutions de stockage dédiées aux données non structurées sont des solutions de stockage d’objets, car le stockage d’objets comprend des métadonnées détaillées et un identifiant unique qui simplifient l’accès aux données et leur extraction. Le stockage des données non structurées doit aussi, si possible, être suffisamment flexible pour prendre en charge différents types de données et pour simplifier l’accès aux données archivées.
Bien qu’il soit généralement plus difficile de gérer et d’utiliser les données non structurées, ce type de données mérite que l’on y engage des efforts. Les données non structurées renferment une grande richesse, avec des schémas et des connaissances cachées qui peuvent donner à votre organisation de nouveaux moyens innovants de défier la concurrence et de s’imposer sur un marché actuel extrêmement tendu.
