Au-delà de la classique Science des Données, les algorithmes et techniques dans cette discipline ont permis d’aborder dans le système d’information humain, toutes les données dites Non-Structurées. C’est à dire, toute l’information humaine écrite, parlée, annotée, en bref l’information textuelle humaine.
Ce sont des informations brutes, souvent massives, non structurées en champs/enregistrements/tables comme dans l’approche SQL.
Les requêtes et interrogations sont donc plus complexes à analyser et programmer.
La masse de ces données peut être avalée de façon plus optimale par les machines, mais surtout les règles de déductions, d’inférences, les règles stratégiques, sont extraites par ces algorithmes bien au-delà de ce que l’humain est capable d’analyser en tenant compte de contraintes multi-critères massives.
Elle est souvent couplée, avec une analyse dite « Intelligente » (I.A.) et maintenant à des mécanismes d’apprentissages, Machine Learning et « Deep Learning ».
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