Convertir des données non structurées en données structurées

Comment convertir des données non structurées en données structurées ?

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 & analyse des données

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 il est prévu qu'il représente 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 : systèmes de gestion de la relation client qui stockent les interactions 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 & cohérence des données – Les formats définis aident à réduire les erreurs et à maintenir l'intégrité des données.
• Intégration avec l'IA & l'automatisation – Les données structurées s'intègrent parfaitement aux modèles de machine learning et aux outils de business intelligence.
• Conformité & sécurité renforcées – Permet une meilleure gouvernance des données et 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 l'intelligence économique et la prise de décision. Son analyse, cohérence, capacités d'intégration, évolutivité et appui à la prise de décision basée sur les données contribuent à améliorer la performance, l'efficacité et la planification stratégique de l'organisation.

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 la donnée.

1. Efficacité de l'accès aux données : Les données structurées sont stockées de manière à accélérer l'accès. Cette rapidité est cruciale pour retrouver des informations spécifiques dans 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 la cohérence de l'information sur différentes plateformes ou systèmes (Source : Improvado).
3. Conformité réglementaire : Le RGPD et le CCPA exigent des entreprises qu'elles gèrent et structurent les données personnelles de façon sécurisée.
4. Meilleure intelligence économique : Les entreprises peuvent découvrir des modèles, tendances et informations afin d'améliorer opérations et expérience client.
5. Capacités d'intégration : Les données structurées peuvent facilement s'intégrer à différents outils et applications sans 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. De nombreuses techniques existent pour convertir des données non structurées en données structurées.

1. Reconnaissance Optique de Caractères (OCR)

La technologie OCR extrait le texte de documents numérisés, PDF et 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 les informations clés à partir de données textuelles comme les e-mails et les retours client.

3. Algorithmes de Machine Learning

Des modèles d'IA peuvent classer et structurer les données en utilisant la reconnaissance de motifs.

• Cas d'utilisation : Les tickets de support client sont automatiquement classés dans des jeux de données structurés.

4. Automatisation du parsing des données

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

5. Scraping Web & Extraction via API

Le scraping web permet de collecter des données depuis des sources en ligne non structurées et de les organiser dans des formats structurés.

6. Étiquetage et annotation manuelles des données

L'étiquetage et l'annotation manuels permettent de structurer les jeux de données là où l'automatisation est insuffisante.

• Cas d'utilisation : Entraînement d'un modèle d'IA pour l'analyse de 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 à vos besoins d'entreprise. Selon la complexité des données, la conversion implique généralement 5 à 6 étapes.

Étape 1 : Identifier les sources de données

Avant de commencer le processus de conversion, il faut identifier l'origine des données non structurées. Les sources courantes comprennent :

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

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

Lorsque les sources de données sont identifiées, il est essentiel de déterminer la manière dont les données extraites devront être structurées. Cette étape implique de créer un cadre pour la façon dont les données seront stockées, traitées et utilisées.

Choix d'un modèle de données – Sélection de bases de données relationnelles (SQL), magasins clé-valeur (NoSQL), ou formats structurés comme JSON et XML.

Identification des attributs clés – Détermination des champs essentiels, comme le nom du client, la date de transaction, le numéro de facture, et les métadonnées.

Règles de standardisation – Définir des règles sur les formats de données (ex : format de date, représentation de la devise, identifiants uniques) pour garantir la cohérence entre les enregistrements.

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

Les technologies d'IA et d'OCR peuvent convertir du contenu brut non structuré en une forme structurée. C'est là que Parseur intervient pour extraire les détails clés (dates, montants, noms de fournisseurs…) des factures, reçus et e-mails professionnels.

Exemple : une enseigne de la grande distribution utilisant Parseur peut automatiquement extraire les détails des bons de commande envoyés par e-mail par les fournisseurs et les transférer vers une base de données structurée.

Étape 4 : Transformer les données en un format structuré

Une fois extraites, les données doivent être formatées dans des types structurés comme CSV, JSON, ou bases SQL. Cela inclut :

• Utilisation d'outils ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer et normaliser les données.
• Normalisation des champs — Assurer la cohérence des formats (dates, adresses, montants…).
• Mapping des données vers les bases — Aligner le contenu extrait sur les structures relationnelles de la base de données.

Exemple : une société logistique peut transformer ses journaux de livraisons non structurés en une base structurée pour le suivi en temps réel.

Étape 5 : Valider & nettoyer les données

Pour garantir la fiabilité, les données extraites doivent être validées avant stockage. Cette étape comprend :

• Suppression des doublons/erreurs — Éviter les entrées redondantes.
• Standardisation des conventions de nommage — Uniformiser les formats à travers tous les enregistrements.
• Utilisation d'outils de qualité des données — Des plateformes telles que OpenRefine ou Talend permettent de maintenir des données de haute qualité.

Exemple : un site e-commerce vérifie que les adresses clients sont correctement formatées avant de les intégrer à un CRM.

Étape 6 : Stocker & exploiter les données structurées

Une fois validées, les données structurées peuvent être stockées et intégrées dans les workflows métiers :

• Bases de données — MySQL, PostgreSQL ou stockage cloud comme Snowflake.
• ERP/CRM — QuickBooks, Salesforce, SAP.
• Outils BI — Power BI, Tableau, Looker pour reporting et analyse.

Exemple : un établissement de santé stocke les dossiers patients structurés dans une base SQL, facilitant la conformité et la récupération rapide.

Cas d'utilisation : conversion des données non structurées en données structurées

La conversion de données non structurées en données structurées est cruciale dans de nombreux secteurs, permettant aux entreprises d'augmenter efficacité, précision et qualité de décision.

1. Finance & comptabilité

• Traitement des factures — Extraire les détails des factures et reçus, et les stocker dans un logiciel comptable type QuickBooks ou SAP.
• Détection de fraude — Analyser relevés bancaires et transactions pour repérer des anomalies.
• Conformité réglementaire — Convertir journaux et états financiers en formats structurés, rendant le reporting plus aisé.

2. Santé

• Dossiers médicaux électroniques (DME) — Extraction automatique des données patients à partir de comptes-rendus et dossiers numérisés.
• Recherche médicale — Conversion d'articles scientifiques & données d'essais cliniques dans des bases structurées.
• Traitement des demandes d'assurance — Automatisation de l'extraction des déclarations et validations de sinistre.

3. E-commerce & retail

• Analyse des avis clients — Transformation des retours et plaintes en insights exploitables.
• Gestion des stocks — Extraction des détails produits sur les PDF fournisseurs et mise à jour automatique des stocks.
• Structuration des ventes — Organisation des ventes pour l'analyse prédictive.

4. Juridique & conformité

• Gestion des contrats — Extraction de clauses, dates & obligations clés.
• Documentation réglementaire — Structurer la donnée de conformité pour faciliter l'audit.
• Recherche jurisprudentielle — Organisation intelligente des dossiers juridiques.

5. Logistique & supply chain

• Suivi des livraisons — Conversion des bordereaux manuscrits en formats structurés.
• Gestion fournisseurs — Extraction de données de facturation depuis les e-mails pour faciliter les achats.
• Opérations d'entrepôt — Structuration des logs pour optimiser l'inventaire.

6. Marketing & connaissance client

• Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux — Structuration des commentaires sociaux pour analyser le ressenti client.
• Optimisation des campagnes e-mail — Extraction des taux d'engagement depuis des rapports e-mails non structurés.
• Analyse performances publicitaires — Structuration des métriques publicitaires pour une meilleure décision.

Conclusion

La conversion de données non structurées en formats structurés est essentielle pour l'automatisation, la conformité et l'efficacité opérationnelle. En s'appuyant sur l'OCR, le NLP et les outils de parsing des données alimentés par l'IA, les entreprises peuvent tirer parti de précieuses informations et améliorer leur efficacité opérationnelle.

Dernière mise à jour le 23 octobre 2025