Compréhension des données non structurées - les nuls

Partie du Big Data For Dummies Cheat Sheet

Les données non structurées sont différentes des données structurées. la structure est imprévisible. Des exemples de données non structurées comprennent des documents, des e-mails, des blogs, des images numériques, des vidéos et des images satellite. Il comprend également certaines données générées par des machines ou des capteurs. En fait, les données non structurées représentent la majorité des données qui se trouvent dans les locaux de votre entreprise ainsi qu'à l'extérieur de votre entreprise dans des sources privées et publiques en ligne telles que Twitter et Facebook.

Dans le passé, la plupart des entreprises n'étaient pas en mesure de capturer ou stocker cette grande quantité de données. C'était simplement trop cher ou trop écrasant. Même si les entreprises étaient capables de capturer les données, elles n'avaient pas les outils pour analyser facilement les données et utiliser les résultats pour prendre des décisions. Très peu d'outils pourraient donner un sens à ces vastes quantités de données. Les outils qui existaient étaient complexes à utiliser et ne produisaient pas de résultats dans un délai raisonnable.

Une approche de plus en plus appréciée pour obtenir de la valeur commerciale à partir de données non structurées est

l'analyse textuelle, le processus d'analyse de texte non structuré, d'extraction d'informations pertinentes et de être mis à profit de diverses manières. Les processus d'analyse et d'extraction tirent parti des techniques issues de la linguistique computationnelle, des statistiques et d'autres disciplines de l'informatique.