Les équipes informatiques des entreprises du monde entier peinent à gérer les énormes volumes de données non structurées stockées sur plusieurs plateformes. Cela pose aux équipes informatiques un problème de gestion des données : la valeur des données non structurées peut être inaccessible, voire inconnue.
Historiquement, l’objectif était de trouver la solution de stockage de données la moins coûteuse, et non de libérer de la valeur. Pour passer de la gestion des volumes à la création de valeur, il est important d’identifier, d’inspecter, de nettoyer et de trier les objets fichiers avant de les envoyer vers l’environnement d’analytique cible.
En résumé, les entreprises ont besoin d’un moyen de regrouper les données afin de pouvoir les gérer correctement. C’est là qu’intervient le marquage des données dans le cadre de la gestion des données.
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Qu’est-ce que le marquage dans le cadre de la gestion des données non structurées ?
Le marquage est le processus qui consiste à ajouter des libellés pour catégoriser les données non structurées, afin que les utilisateurs puissent facilement rechercher et trouver les données dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin. En termes simples, il s’agit d’ajouter des métadonnées à vos données et de les enrichir.
Des secteurs comme les sciences de la vie ont été parmi les premiers à adopter le marquage des données. Par exemple, les équipements de laboratoire tels que les microscopes appliquent des balises aux images pour identifier le microscope qui a pris l’image, l’identifiant du projet et des informations sur le sujet. Les images peuvent ainsi être découvertes et associées à une étude clinique.
Le marquage s’apparente à l’ajout d’un hashtag à une publication sur les réseaux sociaux. Par exemple, un utilisateur qui écrit à propos de la gestion des données sur LinkedIn ajouterait le hashtag #DataManagement pour aider les personnes recherchant des informations sur ce sujet.
Dans le cadre de la gestion des données non structurées, le marquage offre plusieurs avantages, notamment :
- Permettre aux utilisateurs de localiser rapidement et facilement les données présentant les caractéristiques précises dont ils ont besoin.
- Améliorer la qualité des données non structurées en les rendant plus exploitables.
- Aider à signaler et à filtrer les données douteuses avant que les dirigeants ne les utilisent pour prendre leurs décisions.
- Aider à identifier les informations personnelles identifiables (PII), afin que les entreprises puissent gérer, sécuriser et gouverner correctement ces données.
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Automatiser le marquage
Le marquage peut être effectué manuellement par les employés dans le cadre d’un workflow, lors de la création ou de l’ingestion du contenu, ou à l’aide d’outils de machine learning qui analysent les données selon des paramètres précis. Pour être efficace, le marquage doit être appliqué de manière cohérente et précise, ce qui prend beaucoup de temps lorsqu’il est effectué manuellement.
Heureusement, le processus peut être automatisé grâce au machine learning. L’un des avantages de l’utilisation du machine learning pour marquer automatiquement les données est que le processus peut être exécuté 24/7, et pas uniquement lorsque les employés travaillent. En outre, le marquage automatique réduit les erreurs inhérentes au marquage manuel.
Les plateformes modernes de gestion des données non structurées fournissent un cadre permettant aux utilisateurs d’identifier les jeux de données en fonction des attributs des fichiers et des métadonnées avant d’appliquer des balises.
Parmi les exemples de balises figurent le projet, le propriétaire, le type de données, le centre de coûts, l’unité opérationnelle et la classification de sécurité, ainsi que des balises personnalisées adaptées à des cas d’utilisation plus spécifiques à un secteur ou à un client. Voyez cela comme un index ou un catalogue couvrant l’ensemble de vos silos de stockage et apportant une structure à vos données non structurées.
Des applications telles que l’intelligence artificielle (IA), le machine learning et les outils d’analytique peuvent traiter les données et appliquer des balises en fonction des résultats. Par exemple, une application de ML peut inspecter des images, puis appliquer automatiquement une balise qui catégorise les données. Une fois les balises en place, les utilisateurs et les applications peuvent facilement identifier des jeux de données précis.
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Structurer les données non structurées
Si les entreprises ne manquent pas de données aujourd’hui, les services informatiques ignorent souvent quelles données ils possèdent et comment les exploiter à leur avantage. C’est pourquoi, face à la croissance massive des données non structurées, il est essentiel de les marquer et de les organiser avec précision.
Le marquage permet aux entreprises de fonctionner plus efficacement, de réduire les erreurs, de soutenir les projets d’analytique des données, et d’améliorer la gouvernance, la conformité et la sécurité des données.
À propos de l’auteur :
Steve Pruchniewski, director of product marketing chez Komprise