La plupart des données non structurées sont du texte, mais elles peuvent également inclure des chiffres, des images et des fichiers audio. Les données non structurées sont utilisées dans toutes les fonctions de l'entreprise. Par exemple : la finance (factures, formulaires), la santé (dossiers médicaux et images), le secteur public (documents, données de recherche), l’industrie (fichiers de conception), le marketing (photos), l’informatique (données IoT), les ventes (échanges par e-mail avec les clients), le service client (réseaux sociaux), etc.
Bien qu'elles évoluent et s'accumulent rapidement, la plupart des données non structurées qui sont collectées et stockées sont traitées manuellement, voire pas du tout. Les e-mails, par exemple, sont généralement traités par un être humain qui les lit, en extrait les éléments importants (parfois en faisant un copier-coller dans un autre e-mail ou dans une application) et prend des mesures en fonction de leur contenu.
Les avancées technologiques de l’IA, notamment le machine learning, la vision artificielle et le traitement automatique du langage naturel, permettent cependant d’exploiter et d’analyser automatiquement une plus grande partie de ces informations non structurées, et donc d’obtenir des informations commerciales plus rapidement.