Libérer la puissance des données non structurées : un guide pour appliquer l'intelligence artificielle

Alors que presque toutes les industries verticales passent au numérique, on dit souvent que « les données sont le nouveau pétrole ». Ce que l’on ne comprend souvent pas, cependant, c’est que le pétrole n’est pas adapté à l’alimentation de nos machines tant qu’il n’est pas raffiné et n’existe pas sous la forme souhaitée, comme le diesel, l’essence, le gaz naturel ou le carburant d’aviation. La situation est sensiblement la même avec les données non structurées. .

On estime que les données non structurées représentent environ 80 % des données générées et stockées par les organisations dans le monde. À mesure que les volumes de données augmentent, les entreprises sont confrontées à de nombreux défis, notamment la nécessité de stocker les données en toute sécurité et d'en tirer des informations exploitables à grande échelle et rapidement. Aujourd’hui, le processus consistant à extraire des données pertinentes à partir d’une variété de sources non structurées telles que des documents texte, des images, des fichiers audio et vidéo, puis à les normaliser pour créer des rapports et des entrées, et enfin à intégrer les résultats dans les processus opérationnels, est plus facile à dire qu’à faire.

On estime que la génération de données dans des secteurs tels que les services financiers s'accélère. On s’attend à ce que d’ici 2025, les entreprises mondiales génèrent 175 ZB (1 ZB = 1 000 milliards de Go) de données, dont environ 80 % ne seront pas structurées. Pour la plupart des entreprises contemporaines, transformer ces données en business intelligence significative est une tâche ardue.

Les méthodes traditionnelles de traitement des données non structurées sont lentes, sujettes aux erreurs et coûteuses. Avec l’afflux constant de données non structurées, il existe toujours un risque d’erreur humaine, d’oubli et de fatigue qui peut submerger même le personnel le plus expérimenté. Les outils de reconnaissance optique de caractères (OCR) peuvent aider à numériser les données dans une certaine mesure, mais ils ne peuvent pas y ajouter de contexte. Contenu réécrit : Les méthodes traditionnelles de traitement des données non structurées sont lentes, sujettes aux erreurs et coûteuses. Avec l’afflux constant de données non structurées, il existe toujours un risque d’erreur humaine, d’oubli et de fatigue qui peut submerger même le personnel le plus expérimenté. Les outils de reconnaissance optique de caractères (OCR) peuvent aider à numériser les données dans une certaine mesure, mais ne peuvent pas y ajouter de contexte

Même dans les entreprises qui adoptent l'automatisation robotisée des processus (RPA), bien qu'ils puissent le faire en récupérant les données de la source et les convertir en ajouté à une base de données pour compiler des données, mais il ne peut pas effectuer de modifications de formatage, de structuration des données ou toute autre tâche. La transformation de données non structurées en informations structurées et exploitables peut aider les entreprises à transformer l'expérience client, à faciliter une prise de décision supérieure et à stimuler l'innovation. et des produits. Développer, réduire les risques, réduire les coûts et offrir aux entreprises un avantage concurrentiel. C’est pourquoi libérer la puissance des données non structurées grâce à l’intelligence artificielle est une nécessité absolue.

Selon les rapports, les organisations qui utilisent des données non structurées peuvent augmenter leurs revenus de 10 à 20 % et réduire leurs coûts de 20 à 50 %. Le marché mondial de la technologie NLP devrait atteindre 43,3 milliards de dollars d’ici 2025, ce qui indique la demande croissante d’analyse de données textuelles non structurées.

Les grandes entreprises technologiques ont rapidement réagi à ces prédictions et développé des solutions visant à résoudre le problème. Par exemple, Amazon a lancé Texttract et Google a lancé diverses API telles que Vision, Document, AutoML et NLP. Microsoft permet également le traitement de données non structurées dans sa suite de services cognitifs, et IBM propose également Datacap. Il ne fait aucun doute que toutes ces solutions sont efficaces lorsqu’il s’agit de gérer de grandes quantités de données non structurées, de les explorer et même de les utiliser pour créer des prototypes.

Cependant, ces outils sont indépendants du secteur et ont souvent du mal à fournir des informations suffisantes et précises sur un domaine spécifique. Des erreurs peuvent survenir en raison d’une mauvaise compréhension de la terminologie du secteur et d’une mauvaise compréhension des complexités ou des points communs entre les différents ensembles de données. Par conséquent, même si l’on est conscient de la nécessité d’exploiter les données non structurées, il n’est pas toujours possible d’obtenir les résultats souhaités grâce à des méthodes populaires ou manuelles.

Pour exploiter tout le potentiel des données non structurées, les entreprises doivent investir dans une analyse avancée des données. outils et techniques. L'exploitation d'outils d'apprentissage profond basés sur le traitement du langage naturel (NLP), l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peut aider les entreprises à obtenir des informations spécifiques à un domaine et à identifier des modèles que les solutions générales ne peuvent pas réaliser

Une meilleure solution La solution consiste à Associez-vous à un fournisseur de services spécialisé dans le traitement des données non structurées et disposant d'une infrastructure technologique étendue et des talents nécessaires pour obtenir des informations précises. Non seulement cette approche aide les entreprises à obtenir des informations plus approfondies de manière régulière, mais elle le fait sans avoir à réaliser d'importants investissements internes dans l'infrastructure, à embaucher du personnel et à développer des outils personnalisés.

Conclusion

L'importance des données non structurées est évidente pour l'entreprise moderne Critique car les informations qu'elle contient peuvent transformer la croissance de l'entreprise, l'efficacité opérationnelle, l'expérience client et les coûts d'exploitation. Cependant, pour en tirer le meilleur parti, les entreprises doivent revoir leur approche de l’analyse et de la structuration des données. Ce processus peut être grandement simplifié en intégrant des outils avancés d’intelligence artificielle et des flux de données. C’est grâce à cette approche professionnelle de l’analyse des données non structurées, basée sur l’intelligence artificielle, qui déterminera l’écart entre les futurs gagnants et perdants dans des domaines verticaux tels que les services financiers !

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