Publié le : 6 janvier 2025 / Mise à jour à partir du : 6 janvier 2025 - Auteur : Konrad Wolfenstein
Le trésor de données non découvert des entreprises : comment l'IA générative peut découvrir des valeurs cachées - Image : Xpert.Digital
Trésors de données inexploités : pourquoi 80 % de toutes les données de l'entreprise restent inutilisées
Il existe une richesse incommensurable dans les archives d’informations numériques, un trésor de données aux proportions gigantesques qui reste largement intact dans la plupart des entreprises. On estime qu’environ quatre données sur cinq accumulées par les entreprises ne voient jamais le jour dans le monde analytique, même si elles recèlent un immense potentiel pour les applications de l’intelligence artificielle. Ces données inutilisées représentent non seulement une opportunité tentante, mais recèlent également des risques latents, car elles pourraient contenir des informations sensibles dont personne n’a conscience de l’existence et de l’explosivité.
Le potentiel caché des données non structurées
Une partie importante de cette richesse de données inexploitée se manifeste sous la forme de données non structurées – une collection diversifiée d'informations qui défie la catégorisation traditionnelle dans les tables de bases de données. Imaginez les innombrables contrats clients qui dorment dans les archives numériques, chacun étant une mosaïque d'accords, d'obligations et de préférences des clients. Pensez aux spécifications détaillées du produit qui sont le résultat d'un travail de développement intensif et fournissez des informations précieuses sur les décisions de conception et les subtilités techniques. Sans oublier les manuels de l'employé, qui incarnent les connaissances consolidées et les meilleures pratiques d'une entreprise.
Mais le monde des données non structurées s’étend bien au-delà de ces exemples. Cela comprend le flux incessant d'e-mails qui caractérisent les communications quotidiennes, les documents de toutes sortes, depuis les rapports internes jusqu'aux supports marketing, et le flot croissant d'images, de fichiers audio et vidéo qui capturent des moments, documentent des processus et transmettent des connaissances. On estime que ces données non structurées représentent jusqu’à 80 % du volume mondial de données. Elles contiennent souvent une richesse de détails et une complexité qui n’ont tout simplement pas leur place dans les structures ordonnées des bases de données conventionnelles. Ils contiennent les nuances de l'interaction humaine, les subtilités des descriptions techniques et les preuves visuelles et acoustiques de la réalité.
Convient à:
Les défis de la convivialité
Malgré cet immense potentiel, de nombreuses entreprises sont confrontées à d’importantes difficultés pour libérer toute la valeur de leurs données non structurées. Les plus grands obstacles sont le manque de savoir-faire spécialisé et le manque d’outils adéquats. Il y a souvent un manque de professionnels capables d’appliquer les algorithmes et techniques complexes de l’apprentissage automatique pour extraire des modèles et des informations à partir de ce flot de données. Dans le même temps, il existe un manque de solutions logicielles conviviales et puissantes capables de faciliter et d’accélérer le processus d’analyse.
Ces défis se reflètent dans l’acceptation hésitante des technologies correspondantes. Une grande majorité d’entreprises n’ont pas encore réalisé d’investissements significatifs dans des outils qui leur permettraient d’extraire des informations précieuses à partir de leurs données non structurées. En fait, seulement 16 % environ des entreprises ont acheté des outils spécifiques pour accomplir cette tâche. Cela suggère que la plupart des efforts visant à exploiter les données non structurées en sont encore à un stade très précoce, souvent rien de plus que des projets pilotes ou les premières étapes provisoires vers une stratégie de données plus globale. De nombreuses entreprises en sont encore au début du voyage pour réaliser et libérer le véritable potentiel de leurs données non structurées. La complexité des données, le besoin de compétences spécialisées et les coûts d’investissement initiaux représentent d’importantes barrières à l’entrée.
L'IA générative comme clé pour libérer la valeur des données
Au milieu de ces défis, l’IA générative apparaît comme une clé prometteuse pour libérer la valeur cachée des données non structurées. Les progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique ouvrent de nouvelles possibilités pour traiter et structurer automatiquement de grandes quantités d’informations non structurées. Imaginez des formulaires intelligents capables d'extraire des informations pertinentes à partir de documents numérisés ou de notes manuscrites et de les transformer en données structurées. Ou envisagez d’extraire automatiquement des informations détaillées sur les produits à partir d’images, ce qui pourrait réduire considérablement les efforts manuels.
Les outils basés sur l'IA peuvent non seulement aider à la structuration, mais aussi agir comme des observateurs attentifs qui signalent les anomalies dans la qualité des données ou agir comme des assistants numériques pour soutenir les responsables des données dans leurs différentes tâches. Cependant, l’IA générative va encore plus loin. Non seulement elle peut analyser et structurer des données, mais elle peut également créer du nouveau contenu, résumer des textes, développer des idées et proposer des solutions innovantes basées sur les modèles et les informations qu'elle a découverts à partir des données non structurées. Par exemple, les équipes marketing pourraient utiliser l’IA générative pour créer des campagnes publicitaires personnalisées basées sur les préférences contenues dans les e-mails et les commentaires des clients. Les développeurs de produits pourraient utiliser l’IA pour générer de nouvelles idées de conception en analysant les informations contenues dans les spécifications du produit et les commentaires des clients.
La capacité de l’IA générative à reconnaître des relations complexes et à en tirer des solutions créatives en fait un outil puissant pour les entreprises qui souhaitent maximiser la valeur de leurs données non structurées. Cela peut aider à découvrir des modèles cachés, à acquérir de nouvelles connaissances et à développer des produits et services innovants. L'automatisation des tâches de traitement et d'analyse des données grâce à l'IA permet également aux entreprises d'économiser du temps et des ressources et de se concentrer sur les initiatives stratégiques.
Convient à:
Étapes nécessaires pour une utilisation réussie des données
Pour libérer l’immense potentiel de leurs données inexploitées pour l’IA générative et d’autres applications, les entreprises doivent prendre des mesures proactives et repenser fondamentalement leurs stratégies de gestion des données.
1. Investissement dans des systèmes de gestion de données modernes et puissants
Investir dans des systèmes de gestion de données modernes constitue une base solide pour l’utilisation des données. Cela inclut non seulement la mise en œuvre de bases de données et d’entrepôts de données puissants, mais également l’introduction de technologies permettant la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse efficaces de grandes quantités de données. Les solutions basées sur le cloud offrent souvent une infrastructure flexible et évolutive qui répond aux exigences croissantes. La sélection des technologies appropriées doit être adaptée aux besoins spécifiques de l'entreprise et prendre en compte les données structurées et non structurées.
2. Envisagez des architectures telles que le maillage de données
À mesure que les paysages de données deviennent de plus en plus complexes, les entreprises devraient envisager d’adopter des architectures telles que Data Mesh. Data Mesh est une approche décentralisée de la gestion des données dans laquelle les départements assument la responsabilité de leurs propres produits de données. Cela permet une plus grande agilité et flexibilité dans l’utilisation des données et favorise une culture axée sur les données dans l’ensemble de l’organisation. La décentralisation de la responsabilité des données peut briser les silos et améliorer la collaboration entre les différentes équipes.
3. Promouvoir la maîtrise des données par la formation
Les données n’ont de valeur que si les employés possèdent les compétences nécessaires pour les utiliser efficacement. Les entreprises devraient donc proposer une formation complète à la maîtrise des données pour garantir que leurs employés sont capables de prendre des décisions basées sur les données. Ces formations ne doivent pas s'adresser uniquement aux analystes de données et aux experts informatiques, mais doivent couvrir tous les domaines de l'entreprise, des managers aux collaborateurs des métiers opérationnels. Enseigner des connaissances de base sur l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données est crucial pour établir une culture axée sur les données.
4. Mettre en œuvre une plateforme de contenu non structuré évolutive
Le traitement et l'analyse de données non structurées nécessitent des outils et des technologies spécifiques. Les entreprises devraient investir dans une plate-forme évolutive qui leur permet d'intégrer, de traiter et d'analyser du contenu non structuré provenant de diverses sources. Cette plate-forme devrait offrir des capacités d'analyse de texte, de reconnaissance d'images, d'analyse audio et vidéo et d'extraction d'informations pertinentes. L’évolutivité de la plateforme est essentielle pour suivre le volume croissant de données non structurées.
5. Établir des lignes directrices claires pour la gestion de l’IA et des données
L’utilisation de l’IA et l’exploitation des données soulèvent d’importantes questions éthiques et juridiques. Les entreprises doivent établir des politiques claires pour le traitement de l’IA et des données afin de garantir que ces technologies sont utilisées de manière responsable et conformément aux lois et réglementations applicables. Cela inclut des aspects tels que la protection des données, la sécurité des données, la transparence et l'équité. Les lignes directrices doivent être contraignantes pour tous les employés et doivent être régulièrement révisées et ajustées pour refléter les progrès technologiques et l'évolution des attentes sociales.
Du chaos des données à l’avantage concurrentiel : comment les entreprises peuvent libérer leurs trésors de données
En adaptant de manière proactive leurs stratégies de gestion des données aux exigences spécifiques des systèmes d’IA, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel décisif pour l’avenir. Ils peuvent libérer la valeur cachée de leurs données auparavant inutilisées, développer des produits et services innovants, optimiser leurs processus métier et prendre des décisions plus éclairées. Passer d’une entreprise disposant d’un trésor de données à une entreprise qui utilise activement ce trésor nécessite une vision stratégique, des investissements dans la technologie et les compétences, ainsi qu’une culture d’entreprise qui reconnaît et promeut les données comme un atout précieux. L’ère de l’IA générative offre une opportunité unique de libérer le potentiel des données non structurées de manière inimaginable et d’ouvrir un nouveau potentiel de création de valeur. Les entreprises qui saisiront cette opportunité seront en mesure de s’assurer un avantage durable dans un environnement concurrentiel de plus en plus axé sur les données. Le voyage à la découverte du trésor caché des données ne fait que commencer.
Convient à: