Résolvez les problèmes de données non structurées grâce au machine learning

​Traducteur | Bugatti

Critique | Sun Shujuan

La révolution des données bat son plein. La quantité de données numériques créées au cours des cinq prochaines années sera le double de la quantité de données générées à ce jour, et les données non structurées définiront cette nouvelle ère d'expériences numériques.

Les données non structurées font référence à des informations qui ne suivent pas les modèles traditionnels ou ne conviennent pas aux formats de bases de données structurées, représentant plus de 80 % de toutes les nouvelles données d'entreprise. Pour se préparer à ce changement, de nombreuses entreprises recherchent des moyens innovants pour gérer, analyser et tirer le meilleur parti de toutes les données disponibles dans une variété d'outils, notamment l'analyse commerciale et l'intelligence artificielle. Mais les décideurs politiques sont également confrontés à un vieux problème : comment maintenir et améliorer la qualité d’ensembles de données volumineux et peu maniables ?

L'apprentissage automatique est la solution. Les progrès de la technologie d’apprentissage automatique permettent désormais aux organisations de traiter efficacement les données non structurées et d’améliorer leurs efforts d’assurance qualité. Alors que la révolution des données approche à grands pas, quelles sont les difficultés de votre entreprise ? Vous êtes confronté à une multitude d’ensembles de données précieux mais ingérables, ou vous utilisez les données pour faire progresser votre entreprise ?

Les données non structurées nécessitent plus qu'un simple copier-coller

La valeur de données précises, opportunes et cohérentes pour les entreprises modernes est incontestable et est aussi importante que le cloud computing et les applications numériques. Pourtant, une mauvaise qualité des données coûte aux entreprises en moyenne 13 millions de dollars par an.

Pour résoudre les problèmes de données, vous utilisez des méthodes statistiques pour mesurer la forme des données, ce qui permet aux équipes chargées des données de suivre les changements, d'éliminer les valeurs aberrantes et d'éliminer la dérive des données. Les contrôles basés sur des méthodes statistiques restent utiles pour juger de la qualité des données et déterminer comment et quand les ensembles de données doivent être utilisés avant que des décisions critiques ne soient prises. Bien que cette méthode statistique soit efficace, elle est généralement réservée à des ensembles de données structurés, adaptés aux mesures objectives et quantitatives.

Mais qu’en est-il des données qui ne tiennent pas tout à fait dans Microsoft Excel ou Google Sheets ? Comprend :

• IoT : données de capteurs, données boursières et données de journal
• Multimédia : photos, audio et vidéo
• Rich Media : données géospatiales, images satellite, données météorologiques et données de surveillance
• Documents : documents de traitement de texte, feuilles de calcul, présentations, e-mails et données de communication

Lorsque ces types de données non structurées entrent en jeu, il est facile que des informations incomplètes ou inexactes entrent dans le modèle. Si les erreurs passent inaperçues, les problèmes de données peuvent s'accumuler, causant des ravages dans tout, des rapports trimestriels aux prévisions et aux prévisions. Une simple approche copier-coller de données structurées vers des données non structurées ne suffit pas et peut même nuire à votre entreprise.

Le dicton courant « garbage in, garbage out » s'applique très bien aux ensembles de données non structurées. Il est peut-être temps d'abandonner votre approche actuelle des données.

Choses à noter lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour garantir la qualité des données

Lorsque vous envisagez des solutions pour les données non structurées, l'apprentissage automatique doit être le premier choix. En effet, l’apprentissage automatique peut analyser des ensembles de données volumineux et trouver rapidement des modèles dans des données désordonnées. Avec la bonne formation, les modèles d’apprentissage automatique peuvent apprendre à interpréter, organiser et classer toute forme de type de données non structurées.

Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre à recommander des règles pour l'analyse, le nettoyage et la mise à l'échelle des données, rendant ainsi le travail dans des secteurs tels que la santé et l'assurance plus efficace et plus précis. De même, les programmes d'apprentissage automatique peuvent identifier et classer les données textuelles par sujet ou sentiment dans des sources de données non structurées, telles que celles des réseaux sociaux ou des enregistrements de courrier électronique.

Lorsque vous améliorez vos efforts en matière de qualité des données grâce à l'apprentissage automatique, gardez quelques considérations clés à l'esprit :

• Automatiser : les opérations manuelles sur les données telles que le découplage et la correction des données sont fastidieuses et prennent beaucoup de temps. Il s'agit également d'opérations de plus en plus obsolètes compte tenu des capacités d'automatisation actuelles, qui prennent en charge les opérations quotidiennes fastidieuses et permettent aux équipes chargées des données de se concentrer sur un travail plus important et plus efficace. Pour intégrer l'automatisation dans votre pipeline de données, assurez-vous simplement d'avoir mis en place des procédures opérationnelles et des modèles de gouvernance standardisés pour encourager des processus rationalisés et prévisibles autour de toutes les activités d'automatisation.
• Ne négligez pas la surveillance humaine : la complexité des données nécessitera toujours un niveau d'expertise et de contexte que seuls les humains peuvent fournir, qu'il s'agisse de données structurées ou non structurées. Même si l’apprentissage automatique et d’autres solutions numériques aideront les équipes chargées des données, ne comptez pas uniquement sur la technologie. Au lieu de cela, donnez aux équipes les moyens de tirer parti de la technologie tout en assurant une surveillance régulière des processus de données individuels. Ce compromis peut corriger des erreurs de données qui ne peuvent être traitées par aucune mesure technique existante. Plus tard, le modèle peut être recyclé en fonction de ces différences.
• Détecter la cause première : lorsqu'une anomalie ou une autre erreur de données se produit, il ne s'agit souvent pas d'un seul événement. Si vous ignorez les problèmes plus profonds lors de la collecte et de l’analyse des données, votre organisation risque de rencontrer des problèmes de qualité omniprésents dans l’ensemble de votre pipeline de données. Même les meilleures initiatives d'apprentissage automatique ne peuvent pas remédier aux erreurs générées en amont, et là encore, une intervention humaine sélective peut solidifier le flux global de données et éviter des erreurs importantes.
• Ne faites pas d'hypothèses sur la qualité : pour analyser la qualité des données sur le long terme, trouvez des moyens de mesurer qualitativement les données non structurées plutôt que de faire des hypothèses sur la forme des données. Vous pouvez créer et tester des scénarios de simulation pour développer vos propres méthodes de mesure, résultats attendus et paramètres. Exécuter des expériences avec vos données fournit un moyen déterministe de calculer la qualité et les performances des données, et vous pouvez mesurer automatiquement la qualité des données elle-même. Cette étape garantit que le contrôle qualité est toujours en place et constitue une caractéristique essentielle du pipeline d’ingestion de données, plutôt qu’une réflexion après coup.

Les données non structurées sont un trésor de nouvelles opportunités et informations. Cependant, seules 18 % des organisations exploitent actuellement leurs données non structurées, et la qualité des données est l’un des principaux facteurs freinant davantage d’entreprises.

Alors que les données non structurées deviennent de plus en plus populaires et plus pertinentes pour les décisions et opérations commerciales quotidiennes, le contrôle qualité basé sur l'apprentissage automatique fournit l'assurance indispensable : vos données sont pertinentes, précises et utiles. Si vous n'êtes pas limité à la qualité des données, vous pouvez vous engager à utiliser les données pour faire avancer votre entreprise.

Pensez aux opportunités qui se présentent lorsque vous prenez le contrôle de vos données, ou mieux encore, laissez l'apprentissage automatique gérer le travail à votre place.

Titre original : ​​Résoudre le problème des données non structurées grâce à l'apprentissage automatique​​​, auteur : Edgar Honing​

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