Prenez le contrôle des données non structurées avant qu’elles ne submergent votre entreprise

Les données non structurées doivent être gérées systématiquement

Environ 80 % de ces données ne sont pas structurées : courriels, vidéos, fichiers CAO, messages sur les médias sociaux, documents numérisés. Elles sont dispersées dans les systèmes, souvent inaccessibles et difficiles à analyser. C’est un problème. Si les données ne sont pas structurées correctement, elles ne valent rien. Pire, elles ralentissent la prise de décision, augmentent les coûts de stockage et limitent l’impact des efforts d’IA et d’automatisation.

L’ampleur du problème est considérable. Chaque jour, les entreprises contribuent aux 402,7 millions de téraoctets de données générées dans le monde, dont une grande partie est totalement inutilisée. De nombreux dirigeants ne savent même pas quelle quantité de données de leur entreprise reste dans l’ombre, inexploitée, inconnue et totalement déconnectée de la planification stratégique. Si l’IA doit façonner l’avenir des entreprises, il ne suffira pas de s’appuyer sur 20 % des données structurées.

Les dirigeants doivent considérer les données non structurées comme un atout et construire activement un cadre pour en extraire de la valeur. Cela signifie qu’il faut définir une méthode claire pour trier, classer et intégrer ces informations dans les processus de base de l’entreprise. Cette méthode n’a pas besoin d’être complexe, mais elle doit être délibérée. Sans une approche structurée, les entreprises restent prisonnières des inefficacités, incapables d’exploiter pleinement leur propre intelligence.

L’enquête menée par Splunk auprès de 1 300 chefs d’entreprise et responsables informatiques reflète cette réalité : plus de la moitié des données d’entreprise sont obscures, ce qui signifie que les entreprises ne savent pas où elles se trouvent, ce qu’elles contiennent ou comment les utiliser. Il s’agit là d’un gaspillage ridicule de potentiel. Les organisations qui résoudront ce problème en premier seront celles qui façonneront l’avenir.

Commencez par une analyse approfondie

La première étape pour prendre le contrôle des données non structurées consiste à comprendre exactement ce à quoi vous avez affaire. Cela signifie qu’il faut déterminer l’origine des données, leur quantité, l’endroit où elles sont stockées et les personnes qui les utilisent. Sans cette connaissance fondamentale, toute tentative de structuration des données sera inefficace. Les organisations ont besoin de visibilité avant de pouvoir mettre en œuvre des solutions significatives.

La plupart des entreprises n’ont pas une vision précise de leur environnement de données non structurées. D’importants volumes de données sont créés quotidiennement – courriers électroniques, fichiers vidéo, journaux de réseau et documents – mais dans de nombreux cas, ils sont stockés sans stratégie, ce qui consomme des ressources inutiles. Les dirigeants devraient exiger une évaluation complète, en mesurant les coûts de stockage, en analysant les schémas d’utilisation et en identifiant les propriétaires des données.

Un audit complet prépare le terrain pour une prise de décision plus intelligente. Il permet de déterminer quelles sont les données essentielles, quels sont les services qui en dépendent et comment elles peuvent être mieux intégrées dans les opérations. Les équipes informatiques et les dirigeants doivent collaborer pour s’assurer que cette évaluation va au-delà des préoccupations techniques et s’aligne sur la stratégie globale de l’entreprise. Les données sont un atout pour l’ensemble de l’entreprise, et les traiter comme tel permet de s’assurer qu’elles contribuent à la croissance, plutôt que de devenir un fardeau opérationnel.

Les entreprises qui génèrent des données non structurées à grande vitesse ont besoin d’une surveillance permanente, c’est-à-dire de systèmes de suivi automatisés qui analysent en permanence le volume et l’utilisation des données. En investissant dans ce niveau de surveillance, les entreprises réduisent les inefficacités, améliorent la conformité et augmentent la valeur stratégique de leurs données. Comprendre vos données est la première véritable étape pour les faire travailler pour vous.

Identifier les silos de données

Les données non structurées sont souvent isolées au sein de départements spécifiques, ce qui les rend inaccessibles au reste de l’organisation. Cette fragmentation est source d’inefficacité : les informations essentielles sont enfermées dans des systèmes distincts, ce qui empêche de les utiliser pour atteindre des objectifs commerciaux plus larges. Lorsque différentes équipes fondent leurs décisions sur des données incomplètes ou contradictoires, l’alignement en pâtit et des opportunités sont manquées. C’est pourquoi l’identification et le traitement des silos de données doivent être une priorité.

De nombreuses organisations fonctionnent avec des environnements de données indépendants – que ce soit dans les domaines de la finance, du marketing, des opérations ou de l’ingénierie – chacun gérant ses propres informations sans une visibilité totale entre les équipes. Certaines de ces données pourraient apporter une valeur stratégique à plusieurs départements, mais sans intégration, elles restent sous-utilisées. Les données non structurées en particulier, telles que les commentaires des clients dans les courriels ou les vidéos de test des produits, peuvent contenir des informations qui pourraient conduire à des améliorations à l’échelle de l’entreprise, mais seulement si elles sont rendues accessibles.

Le décloisonnement nécessite une action directe : identifier où se trouvent les données critiques non structurées, déterminer qui en contrôle l’accès et mettre en œuvre des systèmes qui permettent une intégration plus large. Il s’agit d’un défi à relever à l’échelle de l’entreprise. La direction doit créer une responsabilité en s’assurant que les politiques de données soutiennent la collaboration tout en maintenant la sécurité et la conformité.

Au-delà de l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, l’élimination des silos de données réduit les risques pour l’entreprise. Lorsque différents services s’appuient sur des informations distinctes et parfois contradictoires, des incohérences apparaissent dans la prise de décision, ce qui peut entraîner des erreurs de calcul coûteuses. Les entreprises qui parviennent à unifier leurs données non structurées éliminent les angles morts, améliorent leur agilité et créent une base plus solide pour les informations pilotées par l’IA.

Examiner et optimiser les politiques de conservation des données

Toutes les données ne valent pas la peine d’être conservées. Les entreprises stockent des quantités massives de données non structuréesnon structurées, dont la plupart n’ont pas de valeur commerciale réelle. Il s’agit notamment de documents obsolètes, de fichiers redondants et de données inutiles générées par le système. Sans une approche structurée de la conservation des données, les entreprises gaspillent de l’espace de stockage, augmentent les coûts et ralentissent les processus de gestion des données. Une stratégie de conservation claire permet de s’assurer que seules les données utiles sont conservées et que le reste est éliminé.

Les données non structurées s’accumulent rapidement. Les journaux de réseau, les vieux courriels, les rapports obsolètes et les anciens documents papier restent souvent stockés bien au-delà de leur utilité. Les équipes informatiques doivent travailler en étroite collaboration avec les chefs d’entreprise pour déterminer quelles sont les données qui contribuent aux opérations et à la prise de décision, et quelles sont celles qui ne sont plus pertinentes. Cela nécessite un examen des systèmes de stockage internes et dans le cloud, afin d’identifier les données qui devraient être définitivement archivées, supprimées ou consolidées.

Au-delà des questions de stockage, la gestion des politiques de conservation vise également à améliorer la qualité des données. Lorsque les entreprises laissent s’accumuler des données non pertinentes, elles rendent les recherches inefficaces, augmentent les risques de non-conformité et réduisent la précision des analyses. D’un point de vue financier, la conservation inutile des données se traduit par des coûts opérationnels, qu’il s’agisse de frais de stockage dans le cloud, de coûts d’infrastructure interne ou de temps perdu à naviguer dans des informations obsolètes.

L’optimisation des politiques de conservation est un effort permanent. Les entreprises doivent régulièrement évaluer leurs besoins en matière de stockage, mettre à jour leurs politiques et procéder à l’examen des données afin d’éviter toute accumulation inutile.

« Prendre le contrôle de la conservation des données non structurées, c’est s’assurer que les bonnes informations sont accessibles, gérables et alignées sur les objectifs de l’entreprise ».

Étiqueter et enrichir les données non structurées

Les données non structurées ne sont utiles que si elles peuvent être identifiées, récupérées et utilisées efficacement. Sans une classification appropriée, les organisations ont du mal à les intégrer aux ensembles de données structurées, ce qui limite leur impact sur la prise de décision. L’étiquetage systématique des données permet de s’assurer que les informations sont catégorisées de manière à ce que les équipes puissent les localiser et les exploiter efficacement. Ce processus est essentiel pour améliorer les possibilités de recherche, la gouvernance des données et la facilité d’utilisation globale.

De nombreuses organisations s’appuient encore sur le marquage manuel, où les experts en la matière appliquent des étiquettes aux objets de données non structurées. Ce processus prend beaucoup de temps, mais il est nécessaire pour établir une cohérence dans la manière dont les données sont classées. La normalisation de ces étiquettes dans tous les services permet de s’assurer que les données restent accessibles et organisées logiquement plutôt que d’être fragmentées par des taxonomies différentes. L’investissement dans des solutions de balisage automatisées peut réduire les coûts de main-d’œuvre et améliorer l’évolutivité, en particulier à mesure que les outils alimentés par l’IA progressent dans leur capacité à classer et à organiser les données sur la base de règles prédéfinies.

Au-delà du balisage, l’enrichissement des données améliore la façon dont les données non structurées interagissent avec les ensembles de données structurées. Ce processus implique le nettoyage, le formatage et la normalisation des données afin qu’elles puissent être intégrées dans des référentiels cohérents. Des outils tels que ETL (extraction-transformation-chargement) automatisent une grande partie de cette normalisation, mais les équipes informatiques doivent définir les règles de transformation pour les aligner sur les objectifs de l’entreprise. En outre, des ensembles de données externes, tels que des références sectorielles, des données réglementaires ou des analyses de tiers, peuvent accroître la valeur des informations enrichies.

La capacité à classer, structurer et enrichir efficacement les données non structurées permet d’obtenir de meilleures informations, d’accélérer la prise de décision et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Les organisations qui donnent la priorité à ce processus seront mieux positionnées pour tirer pleinement parti de l’IA, de l’automatisation et des initiatives de veille stratégique. Les données structurées sont depuis longtemps à la base de la prise de décision des entreprises, mais ce sont celles qui maîtrisent les données non structurées qui définiront la prochaine génération d’avantages concurrentiels.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Les données non structurées représentent un risque pour l’entreprise et un atout inexploité : la plupart des données d’entreprise ne sont pas structurées et restent souvent inutilisées, ce qui augmente les coûts et limite le potentiel de l’intelligence artificielle. Les dirigeants doivent mettre en place une gestion structurée des données pour débloquer la valeur stratégique.
• Un audit clair des données est la première étape pour prendre le contrôle : Les entreprises ont besoin d’une visibilité totale sur l’origine des données non structurées, sur la manière dont elles sont stockées et sur les personnes qui les utilisent. Des audits réguliers permettent d’affiner la stratégie en matière de données, de réduire les inefficacités et d’améliorer la gouvernance.
• Le décloisonnement des données permet une meilleure prise de décision : Lorsque les données non structurées sont isolées dans des silos départementaux, les entreprises perdent des informations précieuses. Les dirigeants doivent favoriser l’accès aux données transversales afin d’améliorer la collaboration et l’utilisation des données.
• Une conservation inefficace des données augmente les coûts et crée des risques : L’accumulation incontrôlée de données gaspille les ressources et complique la mise en conformité. Les entreprises doivent appliquer des politiques de conservation qui éliminent les informations obsolètes tout en préservant les données essentielles.
• Le balisage et l’enrichissement des données favorisent l’IA et la veille stratégique : Sans classification, les données non structurées restent difficiles à utiliser. Investir dans des processus automatisés de marquage et d’enrichissement rend les données plus accessibles, exploitables et prêtes pour l’IA.