Guide sur les données non structurées : définition, cas d’usage et avantages

Les données non structurées regroupent des contenus tels que les images, les documents texte, les publications sur les réseaux sociaux, les données issues de l’Internet des objets (IoT), les vidéos, les e-mails, les photos et les fichiers audio. Elles n’obéissent à aucun format défini et s’organisent difficilement en lignes, colonnes ou champs. Elles sont donc plus complexes à stocker, traiter et exploiter. Pourtant, elles recèlent des informations précieuses : retours clients, perceptions, opinions, tonalité et sentiment. La bonne nouvelle ? Vous en disposez en abondance. On estime en effet que 80 % des données sont non structurées . La mauvaise nouvelle ? Seulement 18 % de ces données sont réellement exploitées. Ainsi, la majeure partie de leur potentiel reste inexploité, ce qui empêche les organisations d’approfondir leur compréhension des consommateurs, d’enrichir davantage les profils clients et de créer des expériences IA et Customer 360 riches en contexte.

Ce guide vous explique ce que sont les données non structurées, comment elles sont utilisées, en quoi elles diffèrent des données structurées. Nous vous montrons également où les trouver pour en tirer pleinement parti.

Vous pouvez vous représenter les données non structurées comme l’enfant turbulent de la famille et les données structurées comme l’enfant discipliné. Chaque nature de données apporte ses propres atouts et son propre potentiel à votre patrimoine de données.

Voyons plus en détail en quoi les données structurées et non structurées se distinguent.

• Format : les données structurées se présentent dans des formats fixes, comme des nombres. Les données non structurées, quant à elles, peuvent prendre n’importe quelle forme : vidéo, audio, image ou texte.
• Stockage : les données structurées peuvent être stockées dans des tableaux et des bases de données SQL. Les données non structurées, de par leur volume et leur nature, nécessitent des solutions de stockage différentes et plus étendues, à savoir les data lakes – généralement des solutions de stockage objet – ainsi que les bases de données NoSQL.
• Exploitabilité : pour obtenir des résultats quantitatifs, l’analyse des données structurées reste la meilleure option. Pour exploiter les données non structurées et en tirer des insights, vous aurez besoin de techniques avancées et intelligentes, comme le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage machine. Les données non structurées vous offrent ce que les données structurées ne peuvent pas : une compréhension fine et qualitative des motivations et des points de friction de vos clients.
• Volume : l’espace nécessaire pour stocker des données structurées dans une base de données relationnelle est une fraction de celui qu’occupent les données non structurées.

Les données semi-structurées occupent un positionnement intermédiaire entre les données structurées et les données non structurées : elles ne suivent pas un schéma prédéfini comme les données structurées, mais elles restent plus faciles à stocker et à interroger que les données non structurées. Les données semi-structurées utilisent des métadonnées, telles que des balises ou des marqueurs sémantiques, pour créer une hiérarchie et distinguer les différents éléments au sein des jeux de données. Par exemple, les données brutes d’un enregistrement audio sont non structurées, tandis que la transcription de cet audio, enrichie d’un titre balisé, d’extraits ou d’un texte alternatif, est semi-structurée.

Les données non structurées se présentent sous de nombreuses formes.

• Fichiers texte : les fichiers texte regorgent de données non structurées. On en trouve dans les e-mails clients, les notes, les journaux d’activité et les conversations avec les chatbots. Vos fichiers PDF peuvent également en contenir.
• Contenus multimédia : si vous avez déjà entendu parler du « big data », vous savez probablement qu’il est majoritairement composé de contenus multimédia. Selon une estimation, notre monde digital génère plus de 400 téraoctets de données chaque jour, dont une grande partie sous forme de vidéos, de photos numériques, de fichiers audio, de podcasts et d’images médicales. Chaque fois que vous participez à une réunion ou à une conférence en ligne, vous générez des données non structurées. Les images de votre caméra de sécurité regorgent de données non structurées, tout comme chaque vidéo client et webinaire que vous enregistrez.
• Réseaux sociaux : X, LinkedIn, Facebook, TikTok, Instagram et YouTube sont quelques-uns des réseaux sociaux les plus populaires. Chacun de ces canaux regorge de données non structurées. Les vidéos YouTube, les entretiens avec les clients, les commentaires Instagram sous votre dernière publication et les publications Facebook sont des exemples de données non structurées.
• Sites web et langages de balisage : le site web de votre entreprise contient une grande quantité de données non structurées. HTML et XHTML fournissent des balises qui servent de blocs de construction pour l’affichage web, mais le contenu entre les balises n’est pas structuré.
• Données mobiles et de communication : combien de temps pouvez-vous vous passer de votre téléphone ? Chaque message vocal que vous générez et récupérez, ainsi que chaque message client, regorge de données non structurées. Les données de messagerie entrent également dans cette catégorie.
• Données provenant de machines et de capteurs : les appareils et capteurs IoT génèrent une grande quantité de données non structurées. Un distributeur alimentaire, par exemple, peut utiliser des capteurs IoT pour surveiller et optimiser les températures de conservation des aliments. Les données issues des tests médicaux, des systèmes de surveillance météorologique, des capteurs de mouvement et des systèmes GPS sont également non structurées.
• Archives historiques : les documents archivés, les enregistrements historiques numérisés et autres données de ce type que vous avez collectées au fil des ans sur des disques durs externes ou des lecteurs réseau sont souvent non structurés. Les agences gouvernementales conservent généralement beaucoup de données historiques non structurées dans leurs archives.

Les données non structurées de votre entreprise peuvent être une source d’insights précieux sur vos clients, votre marché et vos performances.

Voici quatre cas d’usage concrets des données non structurées.

Quel que soit le niveau de sophistication de vos modèles d’IA, leur efficacité dépend entièrement de la qualité des données sur lesquelles ils s’appuient. Pour que les agents IA comprennent vraiment vos clients et votre activité, ils doivent pouvoir accéder à vos données propriétaires. Sans ces informations, qui résident principalement dans des données non structurées, ils produisent des résultats génériques et peu fiables. Mais comment mettre concrètement ces données à disposition des agents IA ? C’est là qu’interviennent les bases de données vectorielles et la génération augmentée de récupération (RAG).

Une base de données vectorielle est conçue pour stocker et gérer des données non structurées en les convertissant en « vecteurs » numériques qui en capturent le sens et les relations. Cela permet à l’IA d’identifier facilement des tendances, comme la reconnaissance d’images similaires ou l’analyse du sentiment dans les avis clients, simplifiant ainsi le traitement et la compréhension de données complexes et non structurées.

Tandis que les modèles de langage de grande taille (LLMs) excellent dans la génération de réponses à partir de données publiques, la RAG enrichit ces réponses en intégrant les données privées d’entreprise qui sont stockées dans des bases de données vectorielles ou des data lakes. Cela apporte davantage de contexte aux questions posées à l’IA et améliore la précision des résultats, ce qui en fait une solution idéale pour des tâches en temps réel ou spécialisées, comme l’assistance à la clientèle ou la production de rapports détaillés.

En résumé : une base de données unifiée et de haute qualité, riche en informations générées par l’IA à partir de l’ensemble de vos données, et en particulier de vos données non structurées, est indispensable. Elle garantit que vos agents IA prennent leurs décisions sur la base des informations les plus précises et les plus récentes sur votre entreprise et vos clients. Des technologies comme les bases de données vectorielles et la RAG permettent d’exploiter les insights issus de données non structurées par les agents IA, en les dotant de la capacité de prendre des décisions et d’agir concrètement. Les données non structurées constituent en définitive le socle qui rend l’IA possible, notamment l’IA générative et l’IA agentique.

Les sources de données non structurées, comme les appels au service client, les transcriptions, les retours clients, les données de capteurs et les réseaux sociaux, offrent de nombreuses façons d’améliorer le service client. Par exemple, l’analyse des transcriptions d’appels vous permet d’identifier les problèmes récurrents et d’optimiser vos options en libre-service, afin que vos clients trouvent plus facilement les réponses dont ils ont besoin. Les données de capteurs issues de produits connectés, comme les véhicules, peuvent aider à anticiper les besoins de maintenance et vous permettre de contacter vos clients avant même qu’un problème ne survienne. Les retours issus des réseaux sociaux vous aident à actualiser et à rendre plus pertinent votre contenu en libre-service, afin que vos clients obtiennent de l’aide plus rapidement. Et en combinant la puissance de l’IA, des données et du CRM pour centraliser toutes ces informations dans des profils clients détaillés, vous pouvez passer à un service proactif et même faire du service client un levier d’opportunités commerciales.

L’analyse des données non structurées issues des e-mails commerciaux, des notes CRM et des enregistrements de réunions vous aide à mieux comprendre vos clients, leur perception de votre produit et leur intention d’achat. Vous pouvez, par exemple, identifier les tendances qui ont conduit à des signatures par le passé, ou repérer les mots-clés fréquemment utilisés par vos acheteurs pour expliquer une récente baisse des ventes.

Ces insights vous permettent d’affiner vos stratégies commerciales, de fidéliser vos clients et de personnaliser vos produits ou services.

La croissance exponentielle du volume de données que nous générons chaque jour s’accompagne d’une augmentation tout aussi importante des cybermenaces. Ces dernières années, la sécurité des données et leur protection sont devenues des priorités absolues pour la grande majorité des dirigeants et des experts en données.

Les données non structurées issues des transactions en ligne, des e-mails, des historiques de conversation et d’autres sources permettent à vos équipes de sécurité d’identifier les anomalies et de signaler les menaces. Par exemple, une formulation inhabituelle ou un schéma de transaction atypique peuvent indiquer une activité frauduleuse. En analysant en profondeur les données non structurées à la recherche de signaux d’alerte grâce à la détection automatisée des fraudes, votre organisation peut surveiller et prévenir les cyberattaques, ainsi que les risques qu’elles font peser, qu’ils soient financiers ou réputationnels.

• Des insights enrichis. Les données non structurées permettent d’accéder à des informations qualitatives qui apportent un contexte précieux et améliorent les décisions critiques de l’entreprise. Avec les bons outils et les bonnes compétences, vous pouvez identifier les points de friction, optimiser vos opérations, améliorer vos produits ou services, et booster vos performances marketing.
• Compréhension de la clientèle. L’analyse des paroles et des réactions de vos clients vous permet de mieux cerner leurs préférences et leurs comportements. En combinant les données non structurées issues des interactions clients et des réseaux sociaux avec des données structurées, comme l’historique des transactions, vous pouvez commencer à construire un profil client unifié, c’est-à-dire une vision complète de qui sont vos clients et de ce qu’ils attendent de vous. Avec cela, vous avez toutes les clés pour atteindre le graal de la satisfaction client : des offres et services personnalisés, proposés au bon moment, à chaque fois que vos clients en ont besoin.
• Avantage concurrentiel. Dans un monde digital où la concurrence est plus intense que jamais, l’exploitation des données non structurées issues des avis en ligne, des vidéos de concurrents et des publications sur les réseaux sociaux vous permet d’anticiper les tendances du marché avant qu’elles n’arrivent à maturité. Vous pouvez utiliser ces informations puissantes pour garder une longueur d’avance sur vos concurrents.

• Volume et échelle des données : les données non structurées peuvent mobiliser un espace de stockage considérable. Dans de nombreuses entreprises, ces données ne sont pas collectées ou sont dispersées dans plusieurs silos, et le problème du stockage ne se pose qu’au moment de les centraliser. Si vous cherchez la bonne solution de stockage pour votre entreprise, réfléchissez dès maintenant au volume de données que vous devrez gérer.
• Complexité des données : en l’absence de structure prédéfinie et d’outils spécialisés, les données non structurées sont difficiles à analyser. Parmi les solutions couramment utilisées figurent le traitement du langage naturel (NLP), les logiciels d’intelligence commerciale comme Tableau , ou encore l’apprentissage machine.
• Analyse des données : les grandes quantités de données dans des formats très variés sont réputées difficiles à analyser. Il est non seulement chronophage d’extraire la valeur des données non structurées sous forme d’insights, mais cela exige également une puissance de traitement « intelligente ».
• Gouvernance et gestion des données : une fois les données mises à disposition, qui peut y accéder ? Comment garantir leur sécurité et leur confidentialité à tout moment, pour tous les utilisateurs et tous les cas d’usage ? Comment s’assurer que les bonnes politiques sont appliquées dans toutes les applications qui utilisent vos données ? Qu’elles soient structurées ou non, vos données doivent rester sécurisées, protégées et conformes en toutes circonstances.

Les bonnes stratégies de données font toute la différence dans la gestion des données tout au long de leur cycle de vie. Voici trois bonnes pratiques pour les données non structurées.

Commencez par identifier vos objectifs clés, qu’il s’agisse d’améliorer l’engagement client, de simplifier vos opérations ou d’affiner votre prise de décision, puis déterminez comment les données non structurées peuvent vous aider à les atteindre. Par exemple, si votre objectif est d’accroître la satisfaction client, analysez les avis clients, les e-mails d’assistance et les réactions sur les réseaux sociaux.

En reliant vos stratégies de données non structurées à des objectifs précis, vous pourrez mieux concentrer vos efforts et mesurer vos résultats. Cela vous aidera également à savoir quels types de données non structurées vous devez collecter et analyser en priorité.

Une plate-forme unifiée de gestion des données consolide et centralise l’ensemble de vos sources de données dans un référentiel unique. La mise en place d’un cadre de données cohérent au sein de votre plate-forme garantit que vos données, quel que soit leur format, restent accessibles, exploitables et sécurisées. Votre cadre de gestion des données devrait idéalement intégrer des protocoles d’ingestion des données, de balisage des métadonnées et des solutions de stockage centralisé telles que les data lakehouses ou les environnements cloud hybrides.

Votre cadre de données doit également intégrer des politiques claires de gouvernance des données. Vous pourrez ainsi garantir la qualité de vos données tout en restant en conformité avec les réglementations en vigueur, ce qui est particulièrement important dans des secteurs comme la finance et la santé.

Data Cloud est une plate-forme qui unifie vos données structurées et non structurées au sein de la plate-forme Salesforce, quelle que soit leur origine. Grâce à son intégration avec le framework de métadonnées Salesforce, vous pouvez transformer vos données en objets et champs standard que vos équipes connaissent déjà et utilisent au quotidien.

Découvrez notre infographie « 5 stratégies gagnantes pour exploiter les données non structurées » et voyez comment product.data transforme les données non structurées inexploitées en valeur métier.

Ensuite, découvrez comment Data Cloud optimise les processus métiers en faisant remonter aux agents IA autonomes un contexte client jusqu’alors enfoui dans des données non structurées, comme des PDF, des fichiers audio et des vidéos.