En ce qui concerne l’analyse des mégadonnées, il existe un grand débat par rapport à la façon d’extraire de la valeur des données non structurées.
Il est estimé que 80 à 90 % des données sont non structurées[i] et nous continuons d’en générer tojours plus. Cela comprend le contenu des sites de médias sociaux comme les publications Facebook, tweets, discussions LinkedIn en plus des blogues et des courriels. Vous avez également des réseaux sociaux au sein de l’entreprise, comme Jive, Yammer, Huddle et Salesforce Chatter. En plus de cela, il y a les données d’appareil à appareil qui émergent de l’Internet des objets.
Il est accepté qu’un meilleur accès plus rapide à la bonne information (structurée ou non structurée) peut apporter d’importants avantages d’affaires : une meilleure productivité et une augmentation des revenus, une réduction des coûts, le lancement rapide de produits plus novateurs sur le marché et une meilleure relation avec les clients.
Mais qu’est-il nécessaire pour obtenir cette information? Posons-nous les bonnes questions?
Extraire de la valeur de données non structurées est un problème classique des mégadonnées. Le fait de simplement organiser l’information avant d’utiliser Hadoop ou MapReduce peut être un projet en soi. Même si les outils de sémantique, de recherche contextuelle et de traitement automatique des langues (TAL) ont fait et continuent de faire du progrès, ces approches assument habituellement que vous connaissez les questions à poser. Je parlerai de ces questions dans un moment. D’abord, regardons comment vous pouvez vous préparer à les poser.
En ce qui concerne l’analyse des mégadonnées, il y a certaines étapes fondamentales pour commencer : recueillir l’information, convertir les documents et les formats de données pour les rendre accessibles et interrogeables, résoudre les silos d’informations (technologiques et organisationnels) et identifier et éliminer les goulots d’étranglement. Cependant, le vrai truc pour extraire de la valeur d’affaires de l’analyse des mégadonnées est de rassembler les bons processus, la bonne technologie et les bonnes personnes afin qu’il y ait plus de probabilités que les bonnes questions soient posées. Si vous partez du bon pied, vous avez plus de chances de poser les bonnes questions.
Les organisations à succès, celles qui ont un « quotient de connaissances » élevé, se démarquent en rassemblant les quatre secteurs de la gestion de l’information : processus, technologie, culture, socialisation.
Donc, pour nous placer en position de succès, nous devrions poser les questions suivantes :
– Comment pouvons-nous changer nos processus et notre technologie pour éliminer et réduire les silos d’informations?
– Quelle technologie pourrait nous aider à réduire les goulots d’étranglement dans la conversion et la cueillette de données afin de les rendre plus accessibles?
– Quel ensemble de compétences d’analyse pourrions-nous avoir besoin, et quelles connaissances expérientielles avons-nous déjà? Par exemple, pouvons-nous mieux utiliser l’expérience de nos professionnels de l’information pour dévoiler la valeur des données non structurées des médias sociaux?
– Avons-nous la compréhension et le soutien organisationnel pour permettre une telle transformation?
Nous savons que d’avoir seulement plus de données n’est pas la réponse : nous travaillons déjà dans un environnement où il y a énormément de données. Révéler la valeur des données non structurées peut nous permettre de prendre de meilleures décisions éclairées et de réaliser les avantages commerciaux de l’analyse des mégadonnées. Le succès dépend de l’obtention des meilleures informations au bon moment et par les bonnes personnes. Et cela repose sur le fait de se poser les bonnes questions.
Nos solutions d’espaces de travail numériques aideront vos équipes à rester connectées, productives et en sécurité afin que vous soyez prêt à vous épanouir (et pas seulement à survivre) sur le marché d’aujourd’hui. Apprenez en plus à propos de comment nous aidons les organisations à s’adapter au présent tout en planifiant pour le futur au RicohChangeMakers.ca.
[1] Cas Purdy. « Infographic: Finding Big Benefits in Big Data » Trustwave. https://www.trustwave.com/trustednews/2013/07/infographic-finding-big-benefits-big-data/#sthash.ogif4DBG.dpbs
