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La gestion des données a toujours été cruciale pour maintenir la continuité des activités des entreprises. Pendant longtemps, cependant, la gestion des données a fait référence au stockage d'informations et à la nécessité occasionnelle d'accéder à ces informations. Et, pendant une grande partie de cette période, l'importance de la gestion des données est arrivé deuxième aux techniques d'analyse de données telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA).
Désormais, en 2022, la nature critique de la gestion des données pour les entreprises ne peut plus être sous-estimée. Les organisations ont tellement de données à passer au crible qu'elles ne peuvent pas se permettre de considérer la gestion des données comme une réflexion après coup dans leurs efforts d'analyse de données, d'autant plus que autant que 90% des données dans le monde ne sont pas structurées. Les entreprises doivent s'appuyer sur des méthodes modernes avec lesquelles elles peuvent analyser des ensembles de données qui sont en grande partie non structurées.
À cette fin, examinons rapidement le besoin actuel des entreprises d'analyser rapidement les données non structurées et examinons plusieurs tendances de gestion des données qui sont très pertinentes en 2022.
La gestion des données commerciales s'automatise
Depuis pratiquement toute l'existence du domaine de la science des données, les entreprises se sont appuyées sur des techniques manuelles pour analyser leurs ensembles de données non structurées. Ces techniques manuelles sont malheureusement très fastidieuses et nécessite la main-d'oeuvre de plusieurs équipes de data scientists juste pour que les données non structurées puissent être analysées et correctement indexées.
Plus d'organisations que jamais se rendent compte que les techniques manuelles pour traiter et catégoriser les données non structurées ne sont plus des solutions réalisables. Au lieu de cela, les entreprises ont besoin de solutions commerciales et automatisées de gestion des données qui permettent aux scientifiques des données d'analyser des pétaoctets de données et de les cataloguer en continu de manière beaucoup plus viable. Ces solutions commerciales utiliseront l'IA pour automatiser le stockage des données non structurées et pourront même recommander aux data scientists des moyens de mieux optimiser leurs méthodes de stockage des données non structurées.
À mesure que les solutions commerciales de gestion des données deviennent plus matures et facilement accessibles au public, les entreprises devraient sérieusement envisager de compléter leurs efforts d'analyse de données avec un logiciel de gestion de projet. Logiciel de gestion de projet robuste qui est livré avec des fonctionnalités essentielles tels que le stockage centralisé sur le Web des fichiers de projet et les outils de suivi de l'avancement des projets peuvent accélérer la vitesse à laquelle les entreprises analysent et traitent leurs grands ensembles de données non structurées.
Une combinaison d'un logiciel de gestion de projet basé sur le cloud et de workflows de gestion de données automatisés peut réduire considérablement le temps nécessaire aux scientifiques des données pour traiter et indexer les données non structurées et leur donne plus de temps pour investir dans des moyens nouveaux et améliorés d'analyser les données avec l'IA et Techniques d'analyse de données basées sur le ML.
L'entreposage de données aide à monétiser les données non structurées
Dans le passé, l'entreprise les organisations ont monétisé leurs ensembles de données (principalement structurées) en analysant leurs systèmes commerciaux pour mieux comprendre les tendances de l'activité de leurs clients. De nos jours, cependant, la pratique de la monétisation des données repose beaucoup plus sur des ensembles de données non structurées.
Considérez le scénario suivant : une entreprise veut utiliser le machine learning pour augmenter ses tarifs de la satisfaction des clients en ce qui concerne ses chats et appels téléphoniques d'assistance. Cette entreprise a besoin d'une méthode avec laquelle elle peut analyser des conversations client disparates, et cette méthode s'appuie sur des innovations telles que l'apprentissage automatique qui ont besoin de données non structurées pour améliorer en permanence les systèmes et les solutions.
Heureusement pour les entreprises qui souhaitent améliorer leurs stratégies de monétisation des données, un nombre croissant d'entreprises proposent désormais des produits tels que l'entreposage de données basé sur le cloud pour mieux prendre en charge les systèmes afin d'analyser des ensembles de données non structurées. Ces entreprises reconnaissent que les données non structurées devient plus utile que les données structurées pour établir des relations avec les clients et les consommateurs, et ils fournissent un entrepôt de données basé sur le cloud qui peut analyser les interactions disparates des clients afin de mieux affiner les informations telles que les tendances du comportement des clients et la demande de produits.
Les capital-risqueurs ont pris note du fait qu'un nombre croissant d'entreprises fournissent des solutions d'entreposage de données pour mieux gérer les données non structurées, ce qui peut contribuer à une plus grande perception publique de l'importance des données non structurées en matière de gestion des données. Cette tendance dans la perception du public peut convaincre un plus grand nombre d'organisations d'investir dans des flux de travail de gestion de données qui reposent sur des flux de travail non structurés et garantissent la protection des données des clients telles que les informations personnellement identifiables (PII).
Cette possibilité ne semble pas trop farfelue étant donné que plus de PII sont transmis entre les clients et les entreprises que jamais auparavant - le nombre de personnes investissant dans une police d'assurance a augmenté de 50% depuis le début de la pandémie, par exemple - et les clients s'attendront probablement à ce que les entreprises aient mis en place des solutions pour protéger leurs informations sensibles et ne pas en perdre la trace.
Les silos de données aident – et non nuisent – à la gestion des données
Les silos de données ont suscité une mauvaise réputation auprès de certains professionnels des données, et pour des raisons compréhensibles. Bien qu'ils puissent sembler inoffensifs, les silos de données peuvent empêcher le partage d'informations entre les parties concernées et peuvent contribuer à l'incohérence des données entre plusieurs services. Certains responsables informatiques peuvent même penser que les silos de données compliquent l'élaboration d'une image globale des données d'une entreprise lorsque des barrières telles que les silos de données existent.
Cela dit, il est très peu probable que les silos de données disparaissent de si tôt. À la lumière de ce fait, il est important que les responsables informatiques adoptent des moyens d'analyser des ensembles de données non structurés et de les sécuriser à travers les silos sans avoir l'impression qu'ils doivent stocker toutes leurs données dans un seul silo.
Une fois qu'ils se sentent plus à l'aise pour adopter les silos de données et les opportunités qu'ils offrent pour rechercher, classer et sécuriser des données non structurées, les responsables informatiques doivent réfléchir à la manière dont les silos de données peuvent améliorer la gestion des balises sur les plates-formes de stockage de données. Gestion des données portables qui existe sur plusieurs plateformes permet aux professionnels des données de transférer plus facilement leurs ensembles de données dans de nouveaux environnements et solutions logicielles basés sur le cloud tout en conservant des balises qui permettent une segmentation rapide des données.
Conclusion
Les données non structurées, les solutions de gestion des données basées sur le cloud et les nouvelles façons de monétiser les données contribuent à une plus grande prise de conscience de l'importance de la gestion des données. Il ne fait aucun doute que les données non structurées deviennent plus essentielles que jamais à la façon dont les entreprises recherchent des informations dans les gigantesques ensembles de données qu'elles génèrent et stockent dans plusieurs silos de données et environnements de stockage.
Considérant que les innovations technologiques comme l'IA et ML sont des composants cruciaux de l'analyse de données moderne, l'importance des données non structurées continuera probablement de croître dans un avenir prévisible, car elles permettent des moyens plus efficaces de prendre des décisions commerciales plus éclairées.
Nahla Davies est un développeur de logiciels et un rédacteur technique. Avant de consacrer son travail à temps plein à la rédaction technique, elle a réussi, entre autres choses intrigantes, à servir de programmeuse principale dans une organisation de marque expérientielle Inc. 5,000 XNUMX dont les clients incluent Samsung, Time Warner, Netflix et Sony.
