Gérer les données non structurées sans s’y perdre

Bases de données vectorielles alimentées par l’IA et génération augmentée par la recherche

Les données non structurées sont tout ce qui ne s’inscrit pas proprement dans des colonnes et des lignes : vidéos, images, audio, pages web, etc. La gestion de ce désordre n’est pas seulement difficile. Elle évolue rapidement avec l’utilisation de l’IA non seulement pour la traiter, mais aussi pour la comprendre véritablement. La solution la plus intelligente à l’heure actuelle ? Utilisez des bases de données vectorielles et la génération augmentée par récupération (RAG).

Voici une explication simple. Les systèmes de données traditionnels fonctionnent sur la base de correspondances exactes, en recherchant des mots-clés ou des étiquettes exacts. Avec les bases de données vectorielles, ce n’est plus le cas. Vous entraînez l’IA à saisir le contexte, le sens, la sémantique. Vous donnez au système un document ou un fichier multimédia, et il ne se contente pas de se souvenir des mots, il comprend ce qu’ils signifient. Génération améliorée par extraction intègre ensuite les données pertinentes dans des modèles linguistiques génératifs pour obtenir des résultats qui tiennent compte du contexte et qui sont incroyablement utiles. Cette configuration alimente déjà des moteurs de recherche intelligents, des chatbots réactifs et des systèmes de recommandation de nouvelle génération.

Anbang Xu, fondateur de la startup Jogg.AI, spécialisée dans la vidéo assistée par ordinateur, et ancien ingénieur logiciel principal chez Google, en a fait l’expérience. Son équipe a mis en œuvre des outils d’indexation et de recherche pilotés par l’IA qui transforment essentiellement des piles de données massives et chaotiques en informations sur lesquelles vous pouvez agir. Non pas en théorie, mais dès maintenant. Si vous voulez que votre entreprise extraie de la valeur des formats non structurés, c’est ce type de chaîne d’outils d’IA qui vous permettra d’obtenir des résultats concrets, et pas seulement des discours sur l’infrastructure.

Pour les dirigeants, cela est important car cela améliore l’efficacité. Vous n’embauchez pas d’équipes pour étiqueter, trier et interroger manuellement des fichiers obscurs. Au lieu de cela, vous exploitez les informations directement à partir de vos données non structurées avec une précision significative. Cela rend votre technologie plus intelligente, vos opérations plus rapides et votre personnel plus efficace. C’est le genre d’effet de levier dans lequel il vaut la peine d’investir.

Adopter une approche de lecture de schéma pour plus de flexibilité

Voyons maintenant comment traiter les données non structurées ou semi-structurées sans ralentir votre équipe. Les systèmes de données traditionnels vous obligent à définir une structure rigide dès le départ, un schéma à l’écriture. Cela fonctionne très bien pour les dossiers financiers ou les tables CRM, mais ne suffit pas lorsque les choses deviennent plus imprévisibles. Pensez aux journaux, aux flux de capteurs ou à toute autre donnée générée par une machine. Vous ne savez pas toujours quelle structure elles devraient avoir. C’est là qu’intervient le schéma en lecture.

Le schéma à la lecture inverse le scénario. La structure n’est pas définie tant que les données ne sont pas consultées. Vous stockez librement les données brutes et le schéma n’est appliqué qu’en cas de besoin, lorsque vous les interrogez. Cela permet à vos équipes d’explorer, d’itérer et de s’adapter lorsque les données changent ou deviennent plus complexes. Finies les longues transformations pour obtenir un simple coup d’œil sur vos données. C’est un accès instantané à la vérité dans son état actuel.

Kamal Hathi, premier vice-président et directeur général de Splunk (une société Cisco), dirige une entreprise qui traite des données machine à grande échelle. Il souligne que le schéma sur lecture élimine la rigidité, rendant les données complexes plus faciles à traiter à la volée. Son contexte est celui des journaux de télémétrie, mais la leçon s’applique de manière générale : la flexibilité dans le traitement des données est synonyme de rapidité dans la prise de décision.

C’est essentiel pour les entreprises. Vous ne pouvez pas vous permettre de retarder les cycles de décision parce que votre équipe chargée des données a besoin de plusieurs semaines pour restructurer les pipelines. Schema-on-read rend votre organisation agile. Quel que soit le secteur d’activité (télécommunications, énergie, mobilité ou finance), il est préférable de travailler avec ce que vous avez déjà, plutôt que de forcer les données à entrer dans des moules obsolètes. Utilisez la complexité à votre avantage.

Intégrer des données non structurées à des données structurées sur des plateformes cloud.

La plupart des écosystèmes de données d’entreprise sont fragmentés. Les données structurées, telles que les profils de clients ou les enregistrements de transactions, se trouvent proprement dans des bases de données relationnelles. Les données non structuréesles courriels, les documents, les journaux, les médias, sont dispersées et souvent non gérées. Cela crée des silos. Cela limite la valeur que vous pouvez en extraire. Si vous voulez vraiment obtenir des résultats fondés sur les données dans l’ensemble de l’entreprise, vous devez unifier les deux types de données. Le meilleur endroit pour le faire est le cloud.

Les plateformes cloud modernes sont conçues pour gérer l « échelle et la complexité. Vous pouvez stocker des volumes massifs de données non structurées à côté de sources structurées en temps réel, et les traiter ensemble. Ajoutez l » étiquetage des métadonnées et la classification pilotée par l’IA, et soudain ces ensembles de données chaotiques deviennent prêts à être recherchés et utilisables par toutes les équipes. Cette approche unifiée simplifie l’accès, améliore la gouvernance et permet des analyses rapides et transversales.

Cam Ogden, vice-président senior de Precisely, en fait clairement la démonstration. Il a vu des organisations transformer leurs capacités de prise de décision en intégrant des ensembles de données structurées et non structurées dans des plateformes cloud à l’aide d’une classification alimentée par l’IA. Non seulement cela permet de découvrir les données, mais cela garantit également que les normes de gouvernance et les politiques de sécurité restent appliquées. C’est essentiel pour les secteurs à forte conformité, ou pour toute entreprise ayant des données clients sensibles en jeu.

Du point de vue des dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’analyses plus intelligentes. Il s’agit d’assurer la pérennité des opérations de base. Les données non structurées connaissent une croissance exponentielle. Si vous ne les gérez pas en parallèle avec des sources structurées, vous travaillez avec une intelligence limitée. Le cloud n’est pas seulement une solution de stockage flexible, c’est une infrastructure qui vous permet d’agir en temps réel avec une visibilité globale. Cela signifie des mouvements stratégiques plus rapides et une voie plus claire vers l’automatisation dans toutes les fonctions de l’entreprise.

Classification et indexation alimentées par l’IA pour la recherche de données et la conformité

Si vous ne savez pas où se trouvent vos données ou ce qu’elles contiennent, vous ne pouvez pas les utiliser. Les données non structurées posent un problème fondamental. Les méthodes traditionnelles d’organisation sont dépassées. L’étiquetage manuel n’est pas évolutif. Le tri dans de vastes systèmes de fichiers fait perdre du temps, épuise les équipes et augmente le risque de non-conformité. L’IA s’attaque de front à ce problème grâce à la classification et à l’indexation intelligentes.

En formant des modèles d’apprentissage automatique et en appliquant le traitement du langage naturel (NLP), les données non structurées peuvent être automatiquement catégorisées, étiquetées et indexées sur la base du contenu et du contexte. En d’autres termes, le système comprend le contenu des données sans qu’un humain ait besoin de les étiqueter. Vous étendez votre stockage, qu’il s’agisse d’un lac de données ou d’un magasin d’objets, avec une intelligence de recherche. Cela permet à vos équipes de trouver plus rapidement ce dont elles ont besoin et de s’assurer que les informations critiques sont traitées correctement.

Adhiran Thirmal, Senior Solutions Engineer chez Security Compass, explique que cette classification automatisée réduit considérablement les erreurs humaines tout en améliorant l’efficacité opérationnelle. Il souligne également que l’IA est particulièrement efficace pour signaler et protéger les données sensibles telles que les identifiants personnels ou les dossiers financiers, aidant ainsi les organisations à rester conformes sans une surveillance manuelle constante.

Pour l « équipe dirigeante, cela est directement lié à la gestion des risques et à l » échelle. Avec l’augmentation de la pression réglementaire autour de la confidentialité des données, être capable de faire émerger, d’isoler et de gérer automatiquement les informations sensibles n’est pas optionnel. C’est une exigence stratégique. L’IA réduit le coût de la conformité et accélère votre rythme d’exécution. C’est le type d’avantage dont vous avez besoin dans les industries en évolution rapide, où les erreurs en matière de gouvernance des données peuvent coûter des millions.

Créer une plate-forme de données unifiée pour consolider les types de données

L’entreprise typique fonctionne encore avec des systèmes déconnectés, des données structurées ici, des données non structurées là, avec des formats semi-structurés dispersés dans différentes équipes et outils. Chacun de ces systèmes s’accompagne souvent de son propre stockage, de son propre cadre de sécurité et de son propre protocole de gouvernance. Cette division crée des frictions. Elle augmente les coûts opérationnels et ralentit les initiatives axées sur les données. Une plateforme de données unifiée et souveraine permet de résoudre ce problème en plaçant toutes les formes de données sous un même plan de contrôle.

Grâce à une plateforme unique gérant simultanément les données structurées, semi-structurées et non structurées, les entreprises n’ont plus besoin de jongler avec plusieurs bases de données ou de migrer des données de manière répétée entre les systèmes. Vous réduisez la prolifération et la duplication des données. Le résultat est un environnement consolidé et performant qui simplifie l’accès et la supervision. Ceci est particulièrement crucial lorsque les charges de travail couvrent les pipelines analytiques, transactionnels et d’intelligence artificielle. Une intégration efficace entre les types de données réduit la latence dans l’exécution et stimule le débit dans l’ensemble de votre pile technologique.

Au niveau de l’infrastructure, les plans de contrôle hybrides offrent une visibilité et une gouvernance centralisées, que vos données soient stockées sur site ou dans plusieurs environnements cloud. Il ne s’agit pas seulement d’un avantage technique, mais d’une décision stratégique. Vous gardez le contrôle total de l’emplacement des données, de la manière dont elles sont sécurisées et des personnes qui peuvent y accéder. C’est essentiel dans le paysage géopolitique et réglementaire actuel, où la souveraineté des données et les exigences de conformité sont de plus en plus complexes.

Benjamin Anderson, vice-président senior de la technologie chez EnterpriseDB, a souligné que l’unification des données structurées et non structurées au sein d’une plateforme souveraine améliore les performances et réduit les risques. Il a noté que ce modèle permet d’obtenir la qualité de service nécessaire pour prendre en charge les charges de travail d’IA exigeantes et les opérations commerciales critiques, sans ajouter de couches de complexité.

Pour les dirigeants, cette démarche réduit à la fois les frictions opérationnelles à court terme et les coûts de mise en conformité à long terme. Elle permet d’évoluer sans se fragmenter. Vous ne vous retrouvez pas avec des solutions ponctuelles au fur et à mesure que vos besoins en matière de données évoluent. Au contraire, vous investissez dans une infrastructure qui soutient l’innovation continue, à travers les départements, les marchés et les cas d’utilisation.

Faits marquants

• Utilisez l’IA et la RAG pour une recherche de données plus intelligente : Les dirigeants devraient mettre en œuvre des bases de données vectorielles alimentées par l’IA avec la génération augmentée de recherche pour rendre les données non structurées consultables en fonction de leur signification, ce qui permet d’obtenir des informations plus rapides et plus intuitives sur de vastes types de contenu.
• Privilégiez le schéma en lecture pour plus d’agilité : Les dirigeants qui gèrent une quantité croissante de données générées par des machines devraient passer à un modèle de schéma en lecture pour réduire les charges de travail ETL et permettre une analyse des données flexible et en temps réel sans contraintes structurelles.
• Unifier les données dans le cloud pour obtenir des informations plus approfondies : Les organisations devraient intégrer les données structurées et non structurées sur les plateformes cloud pour éliminer les silos, améliorer la gouvernance et permettre des analyses en temps réel pilotées par la classification de l’IA et le marquage des métadonnées.
• Automatisez la classification pour réduire le risque de conformité : L’adoption d’une classification et d’une indexation pilotées par l’IA réduit le coût du tri manuel, minimise l’erreur humaine et renforce les contrôles de confidentialité des données, ce qui est crucial pour la conformité réglementaire.
• Consolidez les plateformes pour réduire la complexité : La construction d’une plateforme de données souveraine et unifiée permet aux DSI et aux CTO de gérer tous les types de données de manière centralisée, de diminuer les frictions au niveau de l’infrastructure et de rationaliser la prise en charge de l’IA, de l’analytique et des charges de travail transactionnelles.