GESTION DE DOCUMENTS ET EXTRACTION DE DONNÉES EN ENTREPRISE

Le Big Data et l’impact de l’IA sur la gestion des données d’entreprise

Le Big Data est récemment devenu une collection de données dont le volume est énorme, mais qui croît de façon exponentielle avec le temps. Ce phénomène s’est concrétisé du fait que, ces dernières années, les entreprises ont commencé à prendre conscience de l’impact critique que les données de toutes formes ont sur les capacités de croissance de ces entreprises. Cela a conduit au concept et à la pratique de la gestion des données, que l’intelligence artificielle a récemment commencé à améliorer.

Lorsque les entreprises ont commencé à collecter des données, il n’existait pas de processus défini sur la manière dont les données devraient être collectées, organisées ou archivées. Chaque entreprise avait sa propre façon de collecter ces informations, et bon nombre de ces processus uniques avaient leurs propres goulots d’étranglement et problèmes.

Le principal problème avec ces formes archaïques de gestion des données est qu’une grande partie de ces informations importantes serait perdue. Cette perte retient les entreprises de leur potentiel de croissance. De plus, la récupération de ces données perdues coûte aux entreprises un temps et des ressources exorbitants pour restaurer et récupérer les informations. Des études ont montré que 14% des pertes de données sont causées par une erreur humaine.

 

Big Data et Intelligence Artificielle

Avec l’augmentation massive du volume de données que les entreprises utilisent pour analyser et prendre des décisions, les méthodes traditionnelles de gestion des données ne peuvent plus fonctionner efficacement pour répondre aux besoins commerciaux typiques. Ici, l’intelligence artificielle peut fournir une relation symbiotique avec le big data. L’intelligence Artificielle a besoin d’ensembles de données massifs pour apprendre, un ensemble de données trop petit peut empêcher l’IA d’apprendre suffisamment pour fonctionner correctement. Le Big Data a besoin de l’intelligence artificielle pour trier sa quantité massive d’informations, car les humains prennent trop de temps.

 

Les obstacles des données non structurées

Comme beaucoup d’entre nous le savent, certaines personnes ont une écriture illisible. Que se passe-t-il lorsqu’une personne ne peut pas lire l’écriture manuscrite d’une autre personne sur un formulaire sur lequel elle a besoin de collecter des données? Les informations ne sont pas collectées. La même chose se produit lorsque les logiciels traditionnels tels que les OCR ne peuvent pas reconnaître les caractères d’un document numérisé – les informations ne sont pas collectées. Cela s’applique également aux enregistrements numérisés qui ne sont pas classés correctement, les outils de gestion des données ne savent pas quoi faire avec un formulaire qui n’a qu’un numéro sans description de champ de formulaire ni contexte. Cela a été un énorme problème pour les entreprises qui traitent du Big Data, car la quantité de données non structurées qu’elles rencontrent est énorme.

Les technologies d’identification des données non structurées dans les grands ensembles de données, comme le traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel (NLU), sous-jacents l’intelligence artificielle. Ces technologies aident la technologie de l’IA à «apprendre» ce qui est écrit ou tapé, ainsi que la nuance et le contexte des communications humaines. Cela permet à l’IA de déterminer ce qu’une donnée non structurée essayait de communiquer.

 

En conclusion

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Le monde de la gestion des données a énormément changé depuis que la pratique a été entreprise par des entreprises du monde entier, principalement en termes de volume et de complexité des processus. Comme mentionné ci-dessus, le big data rend l’IA plus intelligente en lui permettant «d’étudier» et «d’apprendre» pour établir des liens entre les tendances. L’IA accélère également l’analyse des données grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, ce qui aide les décideurs qui cherchent à extrapoler rapidement des informations. La gestion des données offerte par l’IA apprend tellement qu’elle est capable de sortir des sentiers battus, donnant aux entreprises des suggestions intelligentes sur la façon de gérer les besoins de l’entreprise.

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