Qu’est-ce que la gestion des données non structurées ? Outils, bases de données, analyse

Artificial Intelligence transforme le fonctionnement des entreprises, et les données non structurées sont le moteur de cette révolution. Selon une étude du secteur, jusqu’à 90 % des données d’entreprise ne sont pas structurées, et la plupart des organisations ne disposent pas de stratégies efficaces pour les gérer. Alors que les entreprises sont confrontées à des volumes de l’ordre du pétaoctet tout en s’efforçant de déployer des initiatives d’AI, l’écart entre le chaos des données et la valeur des données n’a jamais été aussi important.

La gestion des données non structurées est la collecte, le stockage, la maintenance, la surveillance et le traitement de données qui ne sont pas prédéfinies et qui ne sont pas facilement stockées dans des tables de base de données, comme une feuille de calcul Excel. Ce guide examine les outils, bases de données et stratégies qui permettent une gestion efficace des données non structurées tout en préparant l’infrastructure pour les charges de travail d’AI.

Qu’est-ce que les données non structurées, exactement ?

La plupart des données actuelles sont non structurées, ce qui signifie qu’elles ne sont pas conformes à un modèle ou à un schéma de données traditionnel, comme une base de données relationnelle classique (par exemple, les colonnes et lignes organisées d’une feuille de calcul Excel).

Les données non structurées peuvent être générées par des activités humaines ou par des machines, et comprennent du texte dans des documents Word, du contenu d’e-mails, des fichiers d’images et de vidéos, du contenu de réseaux sociaux, des présentations PowerPoint, des images satellites, des journaux de données de téléphone portable et des conversations enregistrées. La révolution de l’AI a ajouté de nouvelles catégories : jeux de données d’entraînement pour les modèles de Machine Learning, intégrations et représentations vectorielles, et données conversationnelles des agents de l’AI.

Données non structurées ou structurées

Les données structurées peuvent être organisées en feuilles de calcul nettes et ordonnées, et ont toujours été beaucoup plus faciles à gérer que les données non structurées. Elles comprennent des informations telles que des fichiers client, des listes d’inventaires, des données comptables et des réservations de voyages.

Bien que les données non structurées diffèrent des données structurées dans leur format, elles diffèrent également des données structurées dans leur mode d’utilisation. Elle est plus qualitative que quantitative et tend à représenter des idées, des pensées et des sentiments plus que de simples chiffres 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 tout le pouvoir des données non structurées.

Analytique des données non structurées et du 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, comme les chiffres de vente de l’année passée, les données météorologiques, l’activité sur les réseaux sociaux et les événements récents, afin de trouver des schémas et des corrélations jamais envisagés auparavant. Grâce à Insight de ces schémas, les organisations peuvent trouver des moyens plus efficaces de personnaliser l’expérience utilisateur, de fournir des services plus performants et plus efficaces, de créer de nouvelles sources de revenus, de réagir plus rapidement aux tendances des clients et du marché, à l’évolution des demandes, etc.

L’analytique moderne va au-delà de la Business Intelligence traditionnelle. Le traitement du langage naturel extrait le sentiment des tickets du support client. La vision par ordinateur analyse l’imagerie satellite pour optimiser la chaîne logistique. L’analyse chronologique prédit les pannes d’équipement à partir des données des capteurs IoT. La révolution de l’AI a fait de la gestion des données non structurées un impératif stratégique, mais si environ 85 % des chefs d’entreprise estiment que les données non structurées contiennent des informations précieuses, seulement environ 25 % ont mis en œuvre des stratégies complètes pour y réagir.

Outils et bases de données d’analyse et de gestion pour les données non structurées

Bien que les données non structurées soient plus complexes à stocker, gérer, analyser et traiter que les données structurées, de nombreux outils et applications peuvent aider les organisations à les gérer et à extraire de la valeur cachée. Examinons de plus près les outils et bases de données d’analyse et de gestion des données qui peuvent rendre les données non structurées moins complexes.

Outils d’analyse de données non structurées les plus populaires

Les meilleurs outils d’analytique de données non structurées incluent généralement des fonctionnalités d’AI et de Machine Learning. Elles sont également souvent équipées du traitement du langage naturel (NLP), un type d’Artificial Intelligence qui analyse et analyse les informations non structurées sans format prédéfini. Ces outils peuvent analyser le contenu des e-mails, des réseaux sociaux, des dossiers de support client, etc., pour comprendre le contexte et l’importance 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 :

Bases de données non structurées populaires

Les données non structurées ne sont pas conformes à la structure des bases de données relationnelles traditionnelles, qui utilisent généralement le langage de requête structuré (SQL). Pour leurs données non structurées, la plupart des organisations utilisent donc des bases de données NoSQL, NoSQL signifie « pas seulement SQL » et fait référence aux bases de données non relationnelles. Il ne divise pas les données en tables distinctes, comme le font les bases de données relationnelles, ce qui signifie qu'elles ne sont pas « tabulaires ». Il existe quatre types de bases de données NoSQL : les bases de données basées sur des documents, les bases de données à valeur clé, les bases de données à colonne large et les bases de données graphiques.

Les bases de données NoSQL suivantes comptent parmi les plus communément utilisées pour le stockage de données non structurées :

Outils de gestion des données non structurées 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 :

• Stockez et organisez vos données pour les rendre accessibles et consultables : Les fournisseurs de cloud comme AWS et Microsoft Azure proposent des options de stockage évolutives pour les données non structurées, notamment une base de données, un data warehouse ou 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 : Il s’agit d’une étape importante qui consiste à unifier les structures de données, à normaliser les ensembles de données, à corriger les erreurs de données, à résoudre les erreurs de syntaxe, à identifier et à corriger les lacunes dans vos données, etc. Différents outils sont disponibles à cet égard, notamment OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite et Data Ladder ;
• Visualisez vos données non structurées : Dans le cadre de l’analytique de données, de nombreux outils mentionnés ci-dessus peuvent vous aider à visualiser vos données. D’autres solutions comme Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio et Qlik Sense peuvent également être utilisées.

Gestion des données structurées ou non structurées

Nous avons déjà mentionné la différence entre les données structurées et les données non structurées en général, mais examinons maintenant de plus près la différence entre leur gestion.

Données structurées

Les données structurées organisent les informations en tables, lignes et colonnes prédéfinies. Pensez aux feuilles de calcul ou aux bases de données relationnelles. Cette organisation rigide offre des avantages spécifiques tout en imposant des contraintes claires.

Principaux avantages :

• Facile à interroger et à analyser : Les requêtes SQL standard extraient rapidement des informations stratégiques sans compétences spécialisées
• Accessible aux utilisateurs non techniques : Les analystes métier peuvent travailler directement avec les données à l’aide d’outils familiers
• Écosystème d’outillage mature : Des dizaines d’années de développement ont produit des solutions fiables et testées

Principales limites :

• Schémas rigides : La modification des structures de données nécessite des efforts et une planification considérables
• Conception à usage unique : Les données organisées pour un cas d’utilisation s’adaptent rarement bien aux autres
• Contraintes de stockage : Les data warehouses exigent une conception préalable soigneuse et une maintenance continue
• Coûts de modification élevés : Restructuration des données existantes qui consomment beaucoup de temps et de ressources

Données non structurées

Les données non structurées existent dans leur format natif : images, vidéos, documents, lectures de capteurs, publications sur les réseaux sociaux. Cette flexibilité crée des avantages et des défis différents par rapport aux approches structurées.

Principaux avantages :

• Flexibilité des formats : Stocker les données telles quelles sans les forcer à entrer dans des structures prédéfinies
• Utilitaire polyvalent : Le même ensemble de données répond à différents besoins analytiques sans restructuration
• Collecte rapide : Pas de conception ou de validation du schéma pour ralentir l’ingestion des données
• Évolutivité massive : Les lacs de données gèrent la croissance exponentielle plus efficacement que les entrepôts traditionnels

Principales limites :

• Exigences d’analyse complexes : L’extraction d’informations nécessite des compétences et des outils spécialisés
• Requiert une expertise en science des données : Les équipes ont besoin d’une formation sur le nettoyage, la préparation et l’interprétation de différents types de données
• Problèmes de cartographie des relations : Comprendre les connexions entre les ensembles de données nécessite une analyse minutieuse
• Évolution des outils : Tout en s’améliorant rapidement, les outils de données non structurées n’ont pas atteint le niveau de maturité des solutions de données structurées

Choisir la bonne approche

La plupart des organisations ne choisissent pas entre les données structurées et non structurées, elles ont besoin des deux. Les centres de décision sur lesquels les types de données répondent à des objectifs commerciaux spécifiques :

Utilisez des données structurées lorsque :

• Exécution de systèmes transactionnels (CRM, ERP, bases de données financières)
• Génération de rapports et de tableaux de bord standardisés
• Nécessite une validation et une intégrité des données cohérentes
• Travailler avec des processus clairement définis et reproductibles

Utilisez des données non structurées lorsque :

• Entraînement aux modèles d’AI et de Machine Learning
• Stockage de fichiers multimédias, de documents ou de données de capteurs
• Soutenir l’analytique et la recherche exploratoires
• Gestion rapide des types de données changeants ou non définis

La tendance aux approches hybrides reflète la réalité de l’entreprise : Les données structurées sous-tendent toujours les opérations de base, tandis que les données non structurées sont de plus en plus utilisées par les organisations pour obtenir de nouvelles informations stratégiques, innover et se démarquer de la concurrence.

Pourquoi la gestion des données non structurées est-elle plus difficile ?

Les données non structurées sont plus difficiles à gérer avec précision, car elles sont non structurées. Cela entraîne de nombreux problèmes que nous avons déjà mentionnés. Il est plus difficile d’organiser, d’analyser, de traiter, de stocker et de récupérer. 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 s’avérer coûteux au fil du temps.

Les charges de travail d’AI posent des défis uniques. L’entraînement de modèles linguistiques volumineux nécessite d’accéder à des milliards de documents avec un débit élevé. Les agents d’AI doivent découvrir et accéder aux données sur plusieurs référentiels. Les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) dépendent de la recherche rapide et de l’indexation des métadonnées. Les bases de données vectorielles stockant des intégrations nécessitent une optimisation différente de celle des systèmes de fichiers traditionnels.

Sans hiérarchisation intelligente pour transférer les données froides vers un stockage moins coûteux, les budgets s’intensifient. Selon les estimations, environ 60 % des données stockées sont « froides » et peuvent être déplacées vers des niveaux moins coûteux. Ransomware ciblent souvent les contenus non structurés de grande valeur — documents, images, partages de fichiers — ainsi que les bases de données stratégiques, ce qui rend leur protection essentielle.

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 regorgent de schémas et d’informations cachés qui peuvent donner à votre organisation des moyens nouveaux et innovants de rivaliser et de réussir sur le marché actuel de plus en plus concurrentiel.

Comment Everpure facilite la gestion des données non structurées

La gestion moderne des données non structurées nécessite une infrastructure capable d’évoluer en volumes de pétaoctets, de fournir les performances exigées par les charges de travail d’AI et de fournir la sécurité dont les entreprises ont besoin.

FlashBlade pour l'évolutivité et les performances

FlashBlade® offre un stockage rapide unifié en mode fichier et objet optimisé pour les charges de travail de données non structurées. Son architecture scale-out passe de dizaines de téraoctets à plusieurs pétaoctets sans dégradation des performances. FlashBlade prend en charge plusieurs protocoles, notamment NFS, SMB et S3, ce qui permet aux applications traditionnelles et aux charges de travail cloud natives d’accéder aux mêmes données, éliminant ainsi les silos de données.

FlashBlade évolue de manière linéaire en fonction de la demande, offrant jusqu’à 75GB/s avec un déploiement multichâssis entièrement configuré et une latence inférieure à la milliseconde critique pour les charges de travail analytiques traitant des milliards de fichiers. La compatibilité native avec les API S3 permet une intégration transparente avec les frameworks d’AI et les plateformes d’analyse de données.

AIRI – AI-Ready Infrastructure

À mesure que les initiatives d’AI s’étendent, FlashBlade//EXA™ offre le débit et les performances de métadonnées extrêmes exigés par l’entraînement de modèles en grande langue. La prise en charge des bases de données vectorielles est native, offrant les schémas d’accès à faible latence dont les systèmes RAG et les agents d’AI ont besoin. L’intégration à PyTorch, TensorFlow, Ray et NVIDIA AI Enterprise permet aux spécialistes des données de se concentrer sur le développement de modèles plutôt que sur la configuration du stockage.

Sécurité et cyber-résilience

Les snapshots SafeMode™ fournissent des sauvegardes immuables que le Ransomware ne peut ni chiffrer ni supprimer, ce qui permet une reprise rapide après les cyberattaques. Les entreprises conservent de nombreux points de reprise grâce à une réduction intelligente des données. Le chiffrement au REST utilise des algorithmes AES-256 et les transferts utilisent le chiffrement en vol.

Gestion simplifiée

Pure1® assure une gestion pilotée par l’AI sur toutes les baies Everpure à partir d’une interface unifiée. L’analytique prédictive prévoit des besoins en capacité plusieurs mois à l’avance. Le modèle d’abonnement Evergreen//One™ transforme le stockage en un service basé sur la consommation. La réduction de données intégrée permet généralement d’atteindre un rapport de 3 :1 ou plus, triplant efficacement la capacité tout en réduisant le TCO par rapport aux architectures précédentes.

Conclusion

La gestion des données non structurées est passée d’un problème d’infrastructure informatique à un impératif commercial stratégique. Les données non structurées représentant 90 % des informations d’entreprise et l’AI exigeant un accès sans précédent, les organisations ont besoin d’une infrastructure moderne capable de faire évoluer, d’exécuter et de sécuriser ces charges de travail critiques.

FlashBlade et FlashBlade//EXA offrent une infrastructure spécialement conçue pour une évolutivité massive, l’optimisation des charges de travail d’AI, la protection contre les cybermenaces et l’automatisation intelligente. Associées à une protection avancée des données et à des fonctionnalités compatibles avec l’AI d’Everpure, les organisations peuvent transformer les données non structurées en un avantage concurrentiel.