Convertir des données non structurées en données structurées

Imaginez analyser des milliers d'e-mails clients, de factures ou de tickets d'assistance sans structure. La conversion de données non structurées en données structurées ouvre la voie à de puissantes perspectives et à des opportunités d'automatisation. Aux États-Unis seulement, les données non structurées représentent 80 % à 90 % de toutes les données d'entreprise (Source : Research World). Ce type de données croît à un rythme exponentiel, trois fois plus vite que les données structurées, et devrait représenter 80 % des données mondiales d'ici 2025 (Source : Congruity 360).

Les entreprises qui traitent des e-mails, des PDF et des documents manuscrits se retrouvent souvent submergées par des informations qui manquent de format standardisé. Le volume et la complexité considérables posent des défis importants : environ 95 % des entreprises ont du mal à gérer les données non structurées en raison de leur manque de standardisation (Source : Congruity 360).

Les outils modernes et l'IA peuvent gérer automatiquement cette conversion, débloquant ainsi de précieuses informations sans le travail manuel fastidieux. Que vous cherchiez à analyser les commentaires des clients ou à simplifier les opérations, il existe un moyen de vous aider à transformer vos données brutes en informations exploitables.

Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont des informations brutes et non organisées qui ne sont pas conformes aux formats de bases de données traditionnels ou aux structures de données relationnelles. Contrairement aux données structurées, qui sont soigneusement classées dans des tableaux avec des lignes et des colonnes, les données non structurées sont très variables et manquent d'un format prédéfini. Ce type de données est souvent riche en texte, mais peut également inclure des images, des vidéos et des lectures de capteurs.

Les données non structurées existent sous plusieurs formes, notamment :

• E-mails – Messages contenant des pièces jointes, des factures et des contrats.
• PDF et documents numérisés – États financiers, formulaires fiscaux et rapports officiels.
• Contenu des médias sociaux – Publications, commentaires et contenu généré par les utilisateurs.
• Fichiers multimédias – Enregistrements audio, images et vidéos.
• Fichiers journaux et données IoT – Journaux générés par la machine et données de capteurs en temps réel.

Défis liés aux données non structurées

Bien que les données non structurées constituent une source d'information essentielle, elles posent des défis uniques en matière de traitement et d'analyse.

• Elles ne peuvent pas être traitées ou analysées en raison de la structure non définie.
• Il n'y a pas de standardisation car elles se présentent sous différents formats.
• Comme il n'y a pas de métadonnées, il est difficile d'identifier les caractères et de les catégoriser.
• L'extraction des données ne peut pas être effectuée correctement.

Défis liés au stockage et à l'analyse : seulement environ 10 % des données non structurées sont stockées, et encore moins sont analysées pour en tirer des informations (Source : Article de Research World).

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont hautement organisées et suivent un format spécifique, ce qui facilite leur stockage, leur recherche et leur analyse. Ce type de données comprend :

• Excel ou Google Sheets : feuilles de calcul contenant des données tabulaires.
• Enregistrements CRM : les systèmes de gestion de la relation client stockent les interactions avec les clients.
• Bases de données SQL : les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) sont utilisés pour stocker des informations structurées.
• Formats JSON ou XML : formats standardisés pour l'échange de données structurées entre applications.

Exemples de données structurées :

1. Dates et heures
2. Noms, adresses et numéros de téléphone des clients
3. Détails de la facture (numéro, date)
4. Détails du produit (quantité, description, prix unitaire)
5. Remise et total

Les entreprises axées sur les informations ont un taux de croissance 30 % supérieur à celui de leurs concurrents grâce à une meilleure prise de décision facilitée par une analyse précise des données structurées (Source : Skyone Solutions).

Avantages des données structurées

• Récupération efficace des données – Les données structurées sont facilement consultables et rapidement récupérables à l'aide de requêtes SQL ou d'outils d'analyse.
• Exactitude et cohérence des données – Les formats définis aident à réduire les erreurs et à maintenir l'intégrité des données.
• Intégration avec l'IA et l'automatisation – Les données structurées s'intègrent parfaitement aux modèles d'apprentissage automatique et aux outils de veille économique.
• Conformité et sécurité améliorées – Permet une meilleure gouvernance des données et une meilleure conformité réglementaire.
• Évolutivité – Permet aux entreprises de gérer efficacement des ensembles de données croissants tout en maintenant les performances.

Pourquoi convertir des données non structurées en données structurées ?

Les données structurées sont un atout précieux pour la veille économique et la prise de décision. Leur analyse, leur cohérence, leurs capacités d'intégration, leur évolutivité et leur prise en charge de la prise de décision basée sur les données contribuent à améliorer les performances, l'efficacité et la planification stratégique de l'organisation.

En exploitant efficacement les données structurées, les entreprises peuvent obtenir de précieuses informations, prendre des décisions éclairées et rester compétitives dans un monde axé sur les données.

1. Efficacité de l'accès aux données : les données structurées sont stockées de manière à ce que leur accès soit rapide. Cette vitesse est bénéfique lors de la récupération de points de données spécifiques à partir de grands ensembles de données (Source : Improvado).
2. Exactitude de l'analyse : les données structurées, avec leur format clair, réduisent les risques d'erreurs et garantissent que les informations restent cohérentes sur différentes plateformes ou différents systèmes (Source : Improvado).
3. Conformité réglementaire : le RGPD et le CCPA exigent des entreprises qu'elles gèrent et structurent les données personnelles de manière sécurisée.
4. Meilleure veille économique : les entreprises peuvent découvrir des modèles, des tendances et des informations pour améliorer les opérations et l'engagement client.
5. Capacités d'intégration : les données structurées peuvent facilement s'intégrer à divers outils et applications sans trop de difficulté (Source : Skyone Solutions).

Méthodes pour convertir des données non structurées en données structurées

Transformez des informations brutes et non structurées en informations exploitables grâce à des méthodes éprouvées de conversion de données. Il existe de nombreuses techniques pour convertir des données non structurées en données structurées.

1. Reconnaissance optique de caractères (OCR)

La technologie OCR extrait le texte de documents numérisés, de PDF et d'images et le convertit en formats lisibles par machine.

2. Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP permet aux machines de comprendre, catégoriser et extraire des informations clés à partir de données textuelles telles que les e-mails et les commentaires des clients.

3. Algorithmes d'apprentissage automatique

Les modèles d'IA peuvent classer et structurer les données à l'aide de la reconnaissance de formes.

• Cas d'utilisation : les tickets d'assistance client sont classés automatiquement en données structurées.

4. Automatisation du parsing des données

Les outils de parsing des données extraient des éléments spécifiques de fichiers non structurés et les convertissent en formats structurés comme CSV, JSON ou des bases de données.

5. Extraction par scraping Web et API

Le scraping Web permet de collecter des données à partir de sources en ligne non structurées et de les organiser dans des formats structurés.

6. Étiquetage et annotation manuelles des données

Le balisage et l'étiquetage manuels aident à structurer les ensembles de données dans les cas où l'automatisation est insuffisante.

• Cas d'utilisation : formation de modèles d'IA pour l'analyse du sentiment client.
• Meilleurs outils : Amazon SageMaker Ground Truth, Labelbox

Comment convertir des données non structurées en données structurées ?

Ce guide pratique de conversion transformera automatiquement les données non structurées en ensembles de données organisés. Il éliminera les erreurs coûteuses, garantira l'exactitude des données et vous aidera à construire un système reproductible qui s'adapte aux besoins de votre entreprise. Selon la complexité des données, la conversion implique généralement 5 à 6 étapes.

1. Identifier les sources de données
2. Définir la structure finale des données
3. Extraction des données
4. Transformation des données
5. Validation des données
6. Stockage et analyse des données

Étape 1 : Identifier les sources de données

Avant de commencer le processus de conversion, les entreprises doivent identifier l'origine de leurs données non structurées. Les sources courantes comprennent :

• E-mails et pièces jointes – Factures, contrats et correspondance client.
• PDF et documents numérisés – Rapports financiers, formulaires fiscaux et documents juridiques.
• Médias sociaux et commentaires des clients – Commentaires, enquêtes et tickets d'assistance.
• Données IoT et machine – Journaux provenant de capteurs, d'équipements industriels et d'appareils numériques.

Exemple : une société financière peut recevoir des milliers de factures et de reçus par e-mail. Ces factures doivent être extraites, classées et stockées dans un système comptable.

Étape 2 : Définir la structure finale des données

Une fois les sources de données identifiées, il est essentiel de déterminer comment les données extraites doivent être structurées. Cette étape consiste à créer un cadre pour la manière dont les données seront stockées, traitées et utilisées.

Choisir un modèle de données – Sélectionner des bases de données relationnelles (SQL), des magasins de valeurs-clés (NoSQL) ou des formats structurés comme JSON et XML.

Identifier les attributs clés – Déterminer les champs essentiels, tels que le nom du client, la date de la transaction, le numéro de facture et les métadonnées.

Directives de normalisation – Définir des règles pour les formats de données (par exemple, format de date, représentation de la devise, identifiants uniques) afin de maintenir la cohérence entre les enregistrements.

Étape 3 : Extraire les données à l'aide d'outils d'IA et d'OCR

Les technologies d'IA et d'OCR peuvent transformer le contenu brut non structuré en une forme structurée. C'est là que Parseur entre en jeu pour extraire les détails clés (par exemple, les dates, les montants, les noms des fournisseurs) des factures, des reçus et des e-mails professionnels.

Exemple : une entreprise de vente au détail utilisant Parseur peut extraire automatiquement les détails des bons de commande des e-mails des fournisseurs et les envoyer à une base de données structurée.

Étape 4 : Transformer les données en un format structuré

Une fois les données extraites, elles doivent être formatées en types structurés comme CSV, JSON ou des bases de données SQL. Cela implique :

• L'utilisation d'outils ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer et normaliser les données.
• La normalisation des champs de données – Garantir la cohérence des formats tels que les dates, les adresses et les valeurs monétaires.
• Le mappage des données aux bases de données – Aligner le contenu extrait sur les structures des bases de données relationnelles.

Exemple : une entreprise de logistique peut transformer des journaux de livraison non structurés en une base de données structurée pour un suivi en temps réel.

Étape 5 : Valider et nettoyer les données

Pour garantir l'exactitude, les données extraites doivent être validées avant d'être stockées. Cette étape comprend :

• La suppression des doublons et des erreurs – Éviter les entrées de données redondantes.
• La normalisation des conventions de nommage – Garantir des formats uniformes dans tous les enregistrements.
• L'utilisation d'outils de qualité des données – Des plateformes comme OpenRefine ou Talend permettent de maintenir des données de haute qualité.

Exemple : une entreprise de commerce électronique s'assure que les adresses des clients sont correctement formatées avant d'entrer dans un système CRM.

Étape 6 : Stocker et utiliser les données structurées

Une fois validées, les données structurées peuvent être stockées et intégrées aux flux de travail de l'entreprise :

• Bases de données – MySQL, PostgreSQL ou stockage cloud comme Snowflake.
• Systèmes ERP/CRM – QuickBooks, Salesforce, SAP.
• Outils de veille économique (BI) – Power BI, Tableau et Looker pour le reporting et l'analyse.

Exemple : un fournisseur de soins de santé stockant des dossiers de patients structurés dans une base de données SQL pour une récupération facile et la conformité aux réglementations.

Cas d'utilisation de la conversion de données non structurées en données structurées

La conversion de données non structurées en données structurées est essentielle dans de nombreux secteurs, permettant aux entreprises d'améliorer l'efficacité, l'exactitude et la prise de décision.

1. Finance et comptabilité

• Traitement des factures – Extraire les détails des factures et des reçus et les stocker dans un logiciel de comptabilité comme QuickBooks ou SAP.
• Détection des fraudes – Analyser les relevés bancaires et les transactions pour déceler les anomalies.
• Conformité réglementaire – Convertir les journaux d'audit et les états financiers en formats structurés pour faciliter le reporting.

2. Soins de santé

• Dossiers médicaux électroniques (DME) – Extraire les données des patients à partir de transcriptions médicales et de dossiers numérisés.
• Recherche médicale – Convertir les documents de recherche et les données d'essais en bases de données structurées.
• Traitement des réclamations – Automatiser l'extraction des réclamations et des approbations d'assurance.

3. Commerce électronique et vente au détail

• Analyse des commentaires des clients – Convertir les avis et les réclamations en informations exploitables.
• Gestion des stocks – Extraire les détails des produits des PDF des fournisseurs et mettre à jour les bases de données.
• Structuration des données de vente – Organiser les données transactionnelles pour l'analyse prédictive.

4. Juridique et conformité

• Gestion des contrats – Extraire les termes, les dates et les obligations clés des contrats.
• Documentation réglementaire – Structurer les données relatives à la conformité pour la préparation aux audits.
• Recherche jurisprudentielle – Organiser les documents juridiques pour une récupération rapide.

5. Logistique et chaîne d'approvisionnement

• Suivi des envois – Convertir les journaux de livraison manuscrits en formats structurés.
• Gestion des fournisseurs – Extraire les données des factures des e-mails pour rationaliser les achats.
• Opérations d'entrepôt – Structurer les journaux non organisés pour l'optimisation des stocks.

6. Marketing et connaissance client

• Analyse des sentiments sur les médias sociaux – Convertir les commentaires sur les médias sociaux en bases de données structurées pour l'analyse des sentiments.
• Optimisation des campagnes par e-mail – Extraire les données d'engagement client des rapports d'e-mails non structurés.
• Analyse des performances publicitaires – Structurer les mesures non structurées des campagnes publicitaires numériques pour une meilleure prise de décision.

Conclusion

La conversion de données non structurées en formats structurés est essentielle pour l'automatisation, la conformité et l'efficacité des entreprises. En tirant parti de l'OCR, du NLP et des outils de parsing des données basés sur l'IA, les entreprises peuvent débloquer de précieuses informations et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Dernière mise à jour le 27 février 2025