Analyse d’informations, focus sur une étape oubliée du cycle de la veille mais porteuse de plus-value pour les utilisateurs.

L’analyse d’informations s’inscrit dans le cycle de la veille en 6 étapes

Les tendances actuelles du big data et de l’infobésité incitent les veilleurs à se focaliser sur la captation de gros volumes d’informations. Parfois au détriment de l’analyse d’informations. La veille devient alors un simple recensement d’informations dans une base de données. Analyser la veille ou mettre à disposition de ses utilisateurs des outils d’analyses apporte alors une véritable plus-value.

L’analyse d’informations répond à une problématique sur 5 points stratégiques

  • Organisation ou la hiérarchisation des données,
  • Mise en relation des informations,
  • Représentation graphique des données : aussi nommée Data Visualisation,
  • Traitement du texte pour mettre en avant les éléments importants de celui-ci,
  • Ajout d’un commentaire, d’une conclusion ou de recommandations d’un expert, etc.

Qualité ou rapidité ? Recherche d’un équilibre dans le cycle de la veille…

Chaque entité pratiquant la veille fait face à un choix. Celui-ci peut être fait en amont dans la procédure de veille ou par les veilleurs selon la nature de chaque information.

Il est possible de diffuser rapidement une information non traitée et non analysée, ce qui présente l’avantage de diffuser l’information en temps réel. La seconde solution est de procéder à des diffusions différées, après analyse d’informations, mais avec le risque de manquer de réactivité. Les entreprises peuvent également choisir une solution intermédiaire et ne traiter que partiellement l’information (en la synthétisant uniquement et sans l’analyser, par exemple), ou encore de diffuser l’information rapidement, en la modifiant ultérieurement pour y ajouter la part d’analyse.

Quels outils d’analyse peuvent être mis à disposition des lecteurs et administrateurs de la veille ?

1/ Automatiser l’analyse d’informations

De nombreuses fonctionnalités permettent d’automatiser l’analyse d’informations dans les articles. Le contenu peut être structuré et hiérarchisé grâce à un classement automatique de l’information. Il existe plusieurs manières de robotiser l’organisation de l’information : des tags sont appliqués à l’article selon sa source, le motif d’alerte ayant permis de relever le document et/ou selon les thèmes traités dans l’article (analyse sémantique du contenu).

Détecter et mettre en avant les éléments importants d’un article peut également être automatisé. L’outil KB Platform analyse sémantiquement les articles pour mettre en lumière des entités nommées de quatre types :

  1. organisations (noms de sociétés, d’organisations),
  2. personnes (personnalités, personnes d’intérêt, influenceurs),
  3. géographiques (lieux d’intérêt)
  4. mots-clés (secteurs d’activité, industrie…).

Chaque entité peut être enrichie par un thésaurus propre à la société.

Ces ontologies permettent de dégager les principaux éléments d’un document afin d’en faciliter la lecture, de trier et regrouper les articles évoquant les mêmes sujets, pour en tirer des tendances par exemple.

2/ Représenter les données grâce à la Data Visualisation

La Data Visualisation permet de représenter les données sous forme de graphique. Il est possible de trier les données que l’on souhaite visualiser : tous les articles dotés d’un tag, tous ceux issus d’une même source ou encore, ceux comprenant la même entité nommée.

Ces graphiques peuvent être de différents types :

  • Analyse d'informations avec graphique de datavisualisation temporelle

    Analyse d’informations avec datavisualisation temporelle

    Temporel : perception la variation du nombre d’articles publiés sur un jour, une semaine ou un mois. Cela permet de repérer les thèmes en développement, les sujets tendances ou au contraire les éléments qui ne sont plus à l’ordre du jour.

    Répartition : visualisation des tags des articles concernés dans un camembert ou dans un graphique en barres. Cela permet de connaître les sujets principaux liés aux articles examinés.

  • Relationnel : mise en évidence les liens entre les tags des articles concernés.
  • Géographique : placement les articles concernés sur différentes cartes, telles que : celle du monde, la carte de France ou une carte présentant l’un des continents par exemple.

 

 

 

Analyse d'informations avec graphique de datavisualisation relationelle

 Analyse d’informations avec data visualisation relationnelle

La Data Visualisation permet à chacun de créer les graphiques qu’il souhaite pour se concentrer sur des articles qu’il souhaite étudier. Elle peut également être utilisée pour créer des tableaux de bord et visualiser une recherche dans différents graphiques choisis.

 

 

 

 

 

3/ Ajouter l’expertise d’un spécialiste

L'analyse d'informations par un expert-métier

L’analyse d’informations par expert-métier augmente la pertinence des décisions stratégiques

Laisser la machine classer ses articles et les utilisateurs créer leur graphique permet de faciliter l’analyse. L’expertise d’un analyste grâce à son « intelligence humaine » permet de mettre à disposition des lecteurs la puissance d’analyse d’un expert-métier.

Il est possible de faire intervenir un analyste dans le processus de publication d’un article, en utilisant les statuts de l’article. Un document collecté est transmis à la plateforme au statut brouillon. Un veilleur effectue un premier tri des documents pour supprimer les non pertinents et valider ceux qui le sont.

L’expert-métier peut ainsi ajouter une analyse d’informations aux articles validés avant de les publier, grâce à un encart spécifique, détaché du corps de l’article. Cet encart est potentiellement mis en avant lors de la lecture des articles, par les utilisateurs, dans la plateforme et les newsletters.

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