A lire sur: http://www.infodsi.com/articles/147921/donnees-inutilisees-sein-entreprises.html
Par Etienne Maraval, Directeur Marketing et Communication de Lexmark France
Selon le cabinet d'analystes Gartner, environ 80% des données au sein d'une entreprise sont considérées comme non structurées. Qu'est-ce que cela signifie ? Et quelles sont ces données si difficiles à classer ?
Dans chaque entreprise, une énorme quantité d'informations provient des documents et présentations textes, graphiques, email, audio, vidéo, pages Web…
Qualifier une donnée de « non structurée » ne signifie pas qu’elle manque de structure, cela veut plutôt dire qu’elle ne trouve pas sa place dans le système d’information des données de l’entreprise.
Les informations stockées en dehors des bases de données représentent la majorité des informations circulant au sein de l’entreprise. Par conséquent, la surabondance de données et de contenus non structurés éloigne les employés des informations dont ils ont vraiment besoin pour être efficace. Demande de prêt, déclaration de sinistre d'assurance, évaluation d’élèves ou de candidats pour un emploi… peu importe leur provenance, les informations papier doivent être capturées et acheminées dans le système interne des entreprises.
Challenge
Aujourd’hui l’ensemble des organisations croule sous le poids de données non structurées. Les moyens de créer de nouvelles données n’ont jamais été aussi variés et la vitesse de propagation de ces informations dans les réseaux et les espaces de stockage plus rapide.
Ainsi, la gestion des données non structurées est primordiale pour une entreprise si elle veut améliorer son efficacité, réduire ses coûts de stockage et de mise en conformité. Cette tâche peut néanmoins se révéler difficile en raison du temps, des ressources et des investissements nécessaires pour intégrer manuellement, traiter et classer l’ensemble de ces données.
Malgré les efforts déployés pour les endiguer, le nombre des données non structurées continue d’augmenter. Les analystes de Gartner prédisent une croissance de 800% au cours des cinq prochaines années.
Cela représente un véritable défi pour les organisations qui souhaitent automatiser leurs processus, améliorer leur capacité à développer leur activité, anticiper les risques et répondre rapidement aux opportunités. Si elles n’ont pas la bonne solution logicielle pour se préparer à ces problématiques de gestion de contenus, elles ont intérêt à se pencher sur le sujet.
L’approche du “tout numérique”
Pire encore, la plupart des processus métier sont encore basés sur les ressources humaines : les employés, qui travaillent principalement à partir de données non structurées sans une approche systématique du cycle de vie des documents et données concernant la saisie, la gestion, la communication des données avec une mesure de la performance et un plan d’amélioration continue. Quand les activités elles-mêmes sont déstructurées, le travail quotidien des employés manque de cohésion et d'efficacité.
Pour de nombreuses entreprises, la réaction instinctive consiste à numériser toutes les données qui passent et à les stocker en lieu sûr. Mais plutôt que de régler le problème, cela peut aggraver la situation. En revanche, si l’information est correctement cataloguée et étiquetée, tous ces nouveaux contenus peuvent facilement être retrouvés.
A une époque où l’information est au cœur de notre environnement professionnel, la façon dont les données critiques sont traitées peut soit booster soit nuire à l’activité de l’entreprise. Une mauvaise gestion des données non structurées risque donc de faire perdre du temps, de l'argent et des clients.
C'est pourquoi il est essentiel de transmettre la bonne information, aux bonnes personnes, au bon moment et au bon format.
Pour en finir avec les données non structurées.
Pour cela, il est essentiel d’introduire un outil intelligent et automatisé dans le processus de capture. Dorénavant, au lieu d'être simplement ajoutés à la pile de données non structurées, les documents sont classés avec précision en fonction de leur contenu. Les informations critiques sont extraites en fonction de leur contexte, puis validées avant d’être intégrées dans les applicatifs métiers et à la chaîne de « workflow ».
La capture intelligente de données avec des niveaux élevés de reconnaissance peut transformer les données non structurées en données structurées. Elles deviennent par conséquent conformes au modèle géré par l’entreprise et peuvent être ainsi indexées et intégrées.
Ce processus de capture peut également s’appliquer à des environnements distribués, décentralisés. Il devient ainsi possible de capturer l’information directement à la source et l’incorporer dans un processus intégré comprenant aussi le traitement, la distribution, le stockage et la recherche d’informations.
Ce processus intelligent répond ainsi à la problématique des données non structurées de manière automatique et précise.
Conclusion
Lorsque cette approche est mise en œuvre correctement et en toute transparence, il devient possible de transformer des processus coûteux et souvent sources d’erreur, en opérations de traitements simplifiées, à plus forte valeur ajoutée et plus économiques. En automatisant ces processus, le personnel peut consacrer plus de temps sur ce qui compte vraiment : la croissance de l’entreprise et la satisfaction client.
De même, en réduisant la quantité d'informations non structurées dans l'entreprise, il devient plus facile d’extraire la valeur ajoutée de ce contenu. Les processus métier et leurs chaînes de « workflow » associés peuvent être davantage automatisés. Et il devient enfin possible de trouver, visualiser et analyser les contenus en dépassant les différents silos internes à l’entreprise.
mercredi 23 avril 2014
Par Etienne Maraval, Directeur Marketing et Communication de Lexmark FranceSelon le cabinet d'analystes Gartner, environ 80% des données au sein d'une entreprise sont considérées comme non structurées. Qu'est-ce que cela signifie ? Et quelles sont ces données si difficiles à classer ?
Dans chaque entreprise, une énorme quantité d'informations provient des documents et présentations textes, graphiques, email, audio, vidéo, pages Web…
Qualifier une donnée de « non structurée » ne signifie pas qu’elle manque de structure, cela veut plutôt dire qu’elle ne trouve pas sa place dans le système d’information des données de l’entreprise.
Les informations stockées en dehors des bases de données représentent la majorité des informations circulant au sein de l’entreprise. Par conséquent, la surabondance de données et de contenus non structurés éloigne les employés des informations dont ils ont vraiment besoin pour être efficace. Demande de prêt, déclaration de sinistre d'assurance, évaluation d’élèves ou de candidats pour un emploi… peu importe leur provenance, les informations papier doivent être capturées et acheminées dans le système interne des entreprises.
Challenge
Aujourd’hui l’ensemble des organisations croule sous le poids de données non structurées. Les moyens de créer de nouvelles données n’ont jamais été aussi variés et la vitesse de propagation de ces informations dans les réseaux et les espaces de stockage plus rapide.
Ainsi, la gestion des données non structurées est primordiale pour une entreprise si elle veut améliorer son efficacité, réduire ses coûts de stockage et de mise en conformité. Cette tâche peut néanmoins se révéler difficile en raison du temps, des ressources et des investissements nécessaires pour intégrer manuellement, traiter et classer l’ensemble de ces données.
Malgré les efforts déployés pour les endiguer, le nombre des données non structurées continue d’augmenter. Les analystes de Gartner prédisent une croissance de 800% au cours des cinq prochaines années.
Cela représente un véritable défi pour les organisations qui souhaitent automatiser leurs processus, améliorer leur capacité à développer leur activité, anticiper les risques et répondre rapidement aux opportunités. Si elles n’ont pas la bonne solution logicielle pour se préparer à ces problématiques de gestion de contenus, elles ont intérêt à se pencher sur le sujet.
L’approche du “tout numérique”
Pire encore, la plupart des processus métier sont encore basés sur les ressources humaines : les employés, qui travaillent principalement à partir de données non structurées sans une approche systématique du cycle de vie des documents et données concernant la saisie, la gestion, la communication des données avec une mesure de la performance et un plan d’amélioration continue. Quand les activités elles-mêmes sont déstructurées, le travail quotidien des employés manque de cohésion et d'efficacité.
Pour de nombreuses entreprises, la réaction instinctive consiste à numériser toutes les données qui passent et à les stocker en lieu sûr. Mais plutôt que de régler le problème, cela peut aggraver la situation. En revanche, si l’information est correctement cataloguée et étiquetée, tous ces nouveaux contenus peuvent facilement être retrouvés.
A une époque où l’information est au cœur de notre environnement professionnel, la façon dont les données critiques sont traitées peut soit booster soit nuire à l’activité de l’entreprise. Une mauvaise gestion des données non structurées risque donc de faire perdre du temps, de l'argent et des clients.
C'est pourquoi il est essentiel de transmettre la bonne information, aux bonnes personnes, au bon moment et au bon format.
Pour en finir avec les données non structurées.
Pour cela, il est essentiel d’introduire un outil intelligent et automatisé dans le processus de capture. Dorénavant, au lieu d'être simplement ajoutés à la pile de données non structurées, les documents sont classés avec précision en fonction de leur contenu. Les informations critiques sont extraites en fonction de leur contexte, puis validées avant d’être intégrées dans les applicatifs métiers et à la chaîne de « workflow ».
La capture intelligente de données avec des niveaux élevés de reconnaissance peut transformer les données non structurées en données structurées. Elles deviennent par conséquent conformes au modèle géré par l’entreprise et peuvent être ainsi indexées et intégrées.
Ce processus de capture peut également s’appliquer à des environnements distribués, décentralisés. Il devient ainsi possible de capturer l’information directement à la source et l’incorporer dans un processus intégré comprenant aussi le traitement, la distribution, le stockage et la recherche d’informations.
Ce processus intelligent répond ainsi à la problématique des données non structurées de manière automatique et précise.
Conclusion
Lorsque cette approche est mise en œuvre correctement et en toute transparence, il devient possible de transformer des processus coûteux et souvent sources d’erreur, en opérations de traitements simplifiées, à plus forte valeur ajoutée et plus économiques. En automatisant ces processus, le personnel peut consacrer plus de temps sur ce qui compte vraiment : la croissance de l’entreprise et la satisfaction client.
De même, en réduisant la quantité d'informations non structurées dans l'entreprise, il devient plus facile d’extraire la valeur ajoutée de ce contenu. Les processus métier et leurs chaînes de « workflow » associés peuvent être davantage automatisés. Et il devient enfin possible de trouver, visualiser et analyser les contenus en dépassant les différents silos internes à l’entreprise.
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire