Vidéo: Conférence SNT : Les données structurées et leur traitement 2024
Les données recueillies dans le passé étaient structurées et pouvaient être rangées dans des lignes et des colonnes bien rangées. Un exemple de ceci serait une feuille de calcul Excel avec des données délimitées (données qui ont été séparées par un caractère spécifique, comme une virgule). La plupart des spécialistes de l'information interne se contentaient d'afficher ces données (telles que les dossiers des clients) dans de longues feuilles de calcul. Ils ont été chargés de rapporter ce que les données disaient, et tout le monde a utilisé les mêmes résultats.
Avec les données structurées, il n'y avait aucune possibilité de visualiser l'histoire que les données racontaient pour extraire des informations précieuses. Les données n'étaient pas interactives et ne permettaient pas la personnalisation. C'était précieux jusqu'à un certain point, mais il n'y avait aucun moyen de comprendre ce que le client pensait du produit après l'avoir acheté. Vous ne savez que que le produit a été acheté. Et cette donnée n'est qu'une partie du puzzle.
Aujourd'hui, les entreprises sont confrontées à une montagne de données d'un nouveau type: les données non structurées, qui ne sont pas toujours présentées dans un package cohérent. Voici quelques exemples de ce type de données:
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Opinions: Les opinions sont recueillies par des sites de critiques tels que Yelp, comme le montre la figure suivante. Vous pouvez accéder directement aux avis ou utiliser un outil qui récupère les données du site afin que vous puissiez les mettre dans votre propre outil de données.
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Visuels: Les visuels sont choisis par les utilisateurs de sites tels que Pinterest, montré dans la figure ci-dessous. Dans le cas de Pinterest, vous pouvez accéder au site pour voir quelles images et par votre entreprise ont été épinglés par les clients qui recherchent le nom de votre entreprise. Vous pouvez avoir des données sur les broches que votre entreprise a mises sur Pinterest, ainsi que des données sur des personnes qui ont vu le produit ou l'image de votre entreprise ailleurs sur le web et les ont épinglées directement sur Pinterest pour que d'autres puissent les trouver.
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Données du smartphone: Les enregistrements du téléphone, les e-mails et d'autres données de recherche sont disponibles sur votre téléphone.
Ce contenu non structuré représente des données incroyablement précieuses pour toute entreprise en ligne. La clé de l'utilisation des données est d'utiliser des logiciels (tels que SAP) qui vous permettent de combiner des données structurées avec des données non structurées pour acquérir une meilleure compréhension de l'entreprise et de ses clients. À partir de cette analyse, les entreprises peuvent commencer à faire des prédictions sur le comportement des clients et la génération de revenus.
Généralement, les organisations qui utilisent des données non structurées utilisent un logiciel de traitement du langage naturel pour l'analyser.
