L’analyse avancée de l’information par fusion de données textuelles et numériques
Résumé
Aujourd’hui, la majorité des compagnies ont à leur disposition une quantité considérable de données, stockées dans un entrepôt de données. En plus des mises en mémoires de ces données structurées, les compagnies ont d’autres sources de données provenant d’une information non structurée (documents, lettres de clients, e-mail, enregistrements de “transactions” entre centres d’appel). La croissance de ce type de données est étroitement liée au développement des centres d’appel, à la généralisation des sites internet mis en place par les compagnies et aux échanges
directs entre clients et compagnies, dans le cadre de l’avancement du rapport affaires et clients.
Cependant, en raison de la nature non structurée de ces données, certaines limites peuvent apparaître dont l’exploitation entière est restée jusqu’à maintenant rare et très difficile. Avec le développement de la transcription automatique de la voix au texte et de la dissémination des méthodes et des techniques relatives au traitement du langage naturel et des technologies d’analyse et de “text mining”, les goulots d’étranglement méthodologiques sont en train de s’éliminer. Il devient donc essentiel aujourd’hui d’exploiter cette valeur ajoutée au capital international et de le faire selon un
processus conjoint et complémentaire correspondant à ce qui a de mieux en matière de banques de données numériques de “Business intelligence” et de traitement d’aide à la décision.
Dans cet article, deux exemples sont analysés, un dans le domaine du marketing, l’autre dans celui de la Défense et de sécurité.