Les données sont devenues incontournables pour les entreprises cherchant à prendre des décisions éclairées et à atteindre plus efficacement leurs clients. Or, ces données existent sous différentes formes, structurées ou non structurées. Exploiter pleinement le potentiel de ces dernières représente un défi majeur pour les entreprises.
Cet article explore en détail le processus de conversion de données non structurées en données structurées. Nous aborderons l'importance des données structurées dans l'analyse et la prise de décision, ainsi que les avantages de la conversion des données non structurées. En comprenant les enjeux liés aux données structurées et la nécessité de convertir les données non structurées, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de leurs données et obtenir un avantage concurrentiel dans un monde toujours plus data-driven.
Qu'est-ce que les données non structurées ?
Les données non structurées désignent les données qui ne suivent pas de modèle ou de schéma prédéfini, ce qui les rend difficiles à stocker et à traiter de manière automatisée.
Le volume de données non structurées devrait atteindre 175 milliards de téraoctets d'ici 2025.
Exemples de données non structurées
- E-mails, publications sur les réseaux sociaux, conversations instantanées
- Images (photographies numériques, captures d'écran, etc.)
- Fichiers audio (musique, enregistrements vocaux, etc.)
- Vidéos (films, clips YouTube, etc.)
- Données géospatiales
Défis liés aux données non structurées
Bien que les données non structurées constituent une source d'information considérable, leur traitement et leur analyse présentent des défis uniques :
- Difficulté de traitement et d'analyse: L'absence de structure définie rend difficile l'exploitation de ces données par des systèmes automatisés.
- Manque de standardisation: Les données non structurées se présentent sous une multitude de formats, rendant difficile leur traitement uniforme.
- Absence de métadonnées: L'absence de métadonnées complique l'identification et la classification du contenu.
- Extraction de données complexe: Extraire des informations spécifiques à partir de données non structurées peut s'avérer long et fastidieux.
Qu'est-ce que les données structurées ?
Contrairement aux données non structurées, les données structurées sont organisées selon un modèle ou un schéma de données précis. Cela signifie qu'elles peuvent être facilement recherchées, analysées et traitées par des systèmes informatiques.
Exemples de données structurées
Les données structurées, généralement stockées dans des systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), incluent du texte et des chiffres organisés de manière logique :
- Dates et heures
- Informations clients (noms, adresses, numéros de téléphone)
- Détails des factures (numéro, date, articles, montants)
- Informations sur les produits (quantité, description, prix unitaire)
- Remises et totaux
Découvrez les principales différences entre les données non structurées et les données structurées
Pourquoi convertir des données non structurées en données structurées ?
La conversion de données non structurées en données structurées offre de nombreux avantages pour les entreprises :
Analyse et prise de décision éclairée: Les données structurées facilitent l'analyse et la génération de rapports, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées.
Exactitude et cohérence des données: La structure des données garantit une plus grande précision et cohérence, réduisant les erreurs et améliorant la fiabilité des analyses.
Intégration simplifiée: Les données structurées s'intègrent facilement aux systèmes d'information existants, tels que les CRM et les ERP.
Efficacité accrue : L'automatisation du traitement et de l'analyse des données libère du temps et des ressources aux équipes.
Prise de décision data-driven : L'accès à des données structurées et exploitables permet aux entreprises de baser leurs décisions sur des informations fiables et actualisées.
En exploitant efficacement les données structurées, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses, prendre des décisions éclairées et rester compétitives dans un monde axé sur les données.
Comment convertir des données non structurées en données structurées ?
Il existe différentes techniques pour convertir des données non structurées en données structurées. Parmi les plus courantes et accessibles, on retrouve le parsing de données.
Étapes de la conversion de texte non structuré en texte structuré avec Parseur
Parseur est un outil de traitement de documents puissant qui automatise l'extraction de données à partir de documents. Son moteur OCR robuste intégré garantit un haut niveau de précision des données extraites.
Étape 1 : Créer un compte Parseur gratuit
Parseur propose un plan gratuit donnant accès à toutes les fonctionnalités de l'outil. Inscrivez-vous dès aujourd'hui en utilisant le lien ci-dessous.
Étape 2 : Créer une boîte aux lettres Parseur
Avec Parseur, vous pouvez créer un nombre illimité de boîtes aux lettres. Vous trouverez des modèles de boîtes aux lettres préconfigurés pour différents secteurs d'activité (alertes Google, commandes de nourriture, immobilier, etc.) ou créer une boîte aux lettres personnalisée.
Pour cet exemple, nous allons convertir un reçu en données structurées. La boîte aux lettres "Factures" est idéale pour le traitement des factures et des reçus.
Glissez-déposez ou transférez simplement un de vos reçus dans cette boîte aux lettres.
Étape 3 : Conversion automatique des données en données structurées
Parseur utilise des modèles intégrés pour traiter instantanément les données non structurées. Vous pouvez également créer un modèle personnalisé à l'aide de nos modèles assistés par l'IA et indiquer à Parseur quelles données extraire.
L'application Parseur intègre l'OCR IA, l'OCR zonal et l'OCR dynamique pour une conversion et un traitement précis des données. Parseur utilise également le NLP et la vision par ordinateur pour analyser et catégoriser le texte non structuré.
Étape 4 : Analyse des données structurées
Créez un workflow à l'aide de Zapier, Make ou Power Automate pour exporter les données vers d'autres applications à des fins d'analyse.
Vous pouvez également télécharger les données extraites ou les envoyer vers Google Sheets à l'aide de nos formules par défaut.
Parseur simplifie la conversion de données non structurées en données structurées, même sans connaissances techniques particulières. L'outil ne nécessite aucune compétence en codage et repose entièrement sur des modèles intuitifs.
Alternatives à Parseur
D'autres outils permettent de convertir des données non structurées en données structurées :
- Bibliothèques Python (Pandas, NumPy, NLTK)
- Logiciels open source (Hadoop)
- Modèles de langage tels que ChatGPT
- Bases de données SQL
Le choix de l'outil dépendra de vos besoins spécifiques et de la nature des données que vous souhaitez traiter.
Conclusion
Les données non structurées représentent une source d'information précieuse pour les entreprises. La conversion de ces données en un format structuré facilite leur analyse, leur intégration et leur exploitation pour la prise de décision.
En adoptant les outils et techniques appropriés, tels que Parseur, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de leurs données non structurées et prendre une longueur d'avance dans un monde toujours plus data-driven.
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