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Les entreprises sont le traitement des quantités croissantes de données non structurées (données électroniques qui ne sont pas stockées dans une structure prédéfinie, comme les documents bureautiques, e-mail info web), souvent conservés dans des dépôts qui ont des structures du manque d'efficacité et d'accessibilité. En outre, la structure interne des fichiers n'est généralement pas normalisé et mai ne pas être efficace, en termes de récupération de l'information et la réutilisabilité. Selon des études internationales, plus de 85% des données d'entreprise sont de nature non structurées. L'avènement de contenu web et la nécessité d'utiliser de manière proactive le canal web dans le marché, a encore accru la nécessité de gérer efficacement le contenu de la nature des informations non structurées. La quantité de données augmente rapidement, devenant ainsi ingérable (surabondance d'information). La nécessité croissante de gérer efficacement l'information commerciale, dans un environnement hautement concurrentiel, a tiré les efforts des entreprises pour améliorer les moyens de stockage, l'extraction, l'analyse et la réutilisation des données non structurées. Tous les efforts nécessaires pour objectif de développer une structure signifiante qui doit tenir compte de données non structurées. En d'autres termes pour convertir les données non structurées de données semi-structurées: les données ayant un degré plus élevé de la structure que le précédent (qui n'utilisent pas une structure hautement granulaires que les données stockées dans des champs d'une table de base de données relationnelle, cependant ne pas être stockés dans un lâche et inefficace référentiel de données structurées). Traditionnellement, les techniques et technologies utilisées pour gérer les données structurées (SGBD, SQL) sont incompatibles à celles utilisées pour traiter les données non structurées (serveurs de fichiers, les systèmes de gestion de contenu, outils de collaboration). Le terme de Business Intelligence vient du monde structuré alors que le terme de connaissances ou de gestion de contenu provient du monde non structuré. L'extraction combinée & analyse de l'information (par exemple pour un client) à la fois de données structurées et non structurées, est traditionnellement effectué manuellement. Toutefois, la business intelligence terme ne plus se référer exclusivement au monde des données structurées. Convergence des structurés et non structurés technologies de données, est actuellement expérimenté. L'introduction d'un référentiel de données central, peuvent atténuer l'effet négatif causé par le développement des silos d'informations. Cela s'applique à des actifs des données structurées et non structurées. Afin de développer une structure de traitement des données non structurées, un modèle d'information doit être développée. Ce modèle doit prendre en compte les besoins des différents groupes d'utilisateurs: les clients, les utilisateurs d'informations, les auteurs de contenu, tout en étant structuré de manière significative: par exemple, par ligne de produit, par processus d'affaires. L'utilisation des DTD (Document Type Definition) ou des schémas XML pour la structure du contenu en interne par l'introduction de balises sémantiques, peuvent améliorer la capacité d'extraire et de réutiliser des informations cachées dans les documents. L'utilisation de Sitemaps, balises META et des flux RSS a été en expansion sur le Web, pour décrire le contenu des sites, notamment sur le contenu qui est fréquemment mis à jour (le contenu des nouvelles, par exemple). Site syndication RSS permet, une approche de partager du contenu sur le Web, augmentant ainsi son accessibilité et la diffusion. Copyright 2006 - Kostis Panayotakis |