Convertire dati non strutturati in dati strutturati

Immagina di analizzare migliaia di email dei clienti, fatture o ticket di supporto senza una struttura. La conversione dei dati non strutturati in dati strutturati apre potenti opportunità di analisi e automazione. Solo negli Stati Uniti, i dati non strutturati rappresentano l'80-90% di tutti i dati aziendali (Fonte: Research World). Questo tipo di dati sta crescendo a un ritmo esponenziale, tre volte più velocemente dei dati strutturati, e si prevede che rappresenterà l'80% dei dati globali entro il 2025 (Fonte: Congruity 360)

Le aziende che hanno a che fare con email, PDF e documenti scritti a mano si trovano spesso sopraffatte da informazioni prive di un formato standardizzato. Il volume e la complessità rappresentano sfide significative: circa il 95% delle aziende fatica a gestire i dati non strutturati a causa della loro mancanza di standardizzazione (Fonte: Congruity 360)

I moderni strumenti e l'IA possono gestire automaticamente questa conversione, sbloccando preziose informazioni senza il duro lavoro manuale. Sia che tu stia cercando di analizzare il feedback dei clienti o di semplificare le operazioni, c'è un modo per aiutarti a trasformare i tuoi dati grezzi in informazioni fruibili.

Cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati sono informazioni grezze e non organizzate che non sono conformi ai formati di database tradizionali o alle strutture di dati relazionali. A differenza dei dati strutturati, che sono ordinatamente classificati in tabelle con righe e colonne, i dati non strutturati sono altamente variabili e privi di un formato predefinito. Questo tipo di dati è spesso ricco di testo, ma può includere anche immagini, video e letture di sensori.

I dati non strutturati esistono in molteplici forme, tra cui:

• Email – Messaggi contenenti allegati, fatture e contratti.
• PDF e documenti scansionati – Rendiconti finanziari, moduli fiscali e report ufficiali.
• Contenuti dei social media – Post, commenti e contenuti generati dagli utenti.
• File multimediali – Registrazioni audio, immagini e video.
• File di registro e dati IoT – Registri generati dalle macchine e dati dei sensori in tempo reale.

Sfide dei dati non strutturati

Sebbene i dati non strutturati siano una fonte essenziale di informazioni, pongono sfide uniche nell'elaborazione e nell'analisi.

• Non possono essere elaborati o analizzati a causa della struttura indefinita.
• Non c'è standardizzazione perché sono disponibili in vari formati.
• Poiché non ci sono metadati, è difficile identificare i caratteri e classificarli.
• L'estrazione dei dati non può essere eseguita correttamente.

Sfide di archiviazione e analisi: solo il 10% circa dei dati non strutturati viene archiviato e ancora meno viene analizzato per ottenere informazioni (Fonte: Articolo di Research World).

Cosa sono i dati strutturati?

I dati strutturati sono altamente organizzati e seguono un formato specifico, il che li rende facili da archiviare, cercare e analizzare. Questo tipo di dati include:

• Excel o Fogli Google: Fogli di calcolo contenenti dati tabulari.
• Record CRM: Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti che archiviano le interazioni con i clienti.
• Database SQL: I sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) vengono utilizzati per archiviare informazioni strutturate.
• Formati JSON o XML: Formati standardizzati per lo scambio di dati strutturati tra applicazioni.

Esempi di dati strutturati includono:

1. Date e orari
2. Nomi, indirizzi e numeri di telefono dei clienti
3. Dettagli della fattura (numero, data)
4. Dettagli del prodotto (quantità, descrizione, prezzo unitario)
5. Sconto e totale

Le aziende guidate dalle informazioni hanno un tasso di crescita del 30% superiore rispetto ai loro concorrenti grazie a un processo decisionale migliore facilitato da un'analisi accurata dei dati strutturati (Fonte: Skyone Solutions).

Vantaggi dei dati strutturati

• Recupero efficiente dei dati – I dati strutturati sono facilmente ricercabili e recuperabili rapidamente utilizzando query SQL o strumenti di analisi.
• Precisione e coerenza dei dati – I formati definiti aiutano a ridurre gli errori e a mantenere l'integrità dei dati.
• Integrazione con IA e automazione – I dati strutturati si integrano perfettamente con i modelli di machine learning e gli strumenti di business intelligence.
• Conformità e sicurezza migliorate – Consente una migliore governance dei dati e la conformità alle normative.
• Scalabilità – Consente alle aziende di gestire in modo efficiente set di dati in crescita mantenendo le prestazioni.

Perché convertire i dati non strutturati in dati strutturati?

I dati strutturati sono una risorsa preziosa per la business intelligence e il processo decisionale. La sua analisi, coerenza, capacità di integrazione, scalabilità e supporto per il processo decisionale basato sui dati contribuiscono a migliorare le prestazioni, l'efficienza e la pianificazione strategica dell'organizzazione.

Sfruttando efficacemente i dati strutturati, le aziende possono ottenere preziose informazioni, prendere decisioni informate e rimanere competitive in un mondo basato sui dati.

1. Efficienza nell'accesso ai dati: I dati strutturati sono archiviati in modo tale da consentire un rapido accesso. Questa velocità è utile quando si recuperano punti dati specifici da set di dati di grandi dimensioni (Fonte: Improvado).
2. Precisione nell'analisi: I dati strutturati, con il loro formato chiaro, riducono le possibilità di errore e garantiscono che le informazioni rimangano coerenti tra diverse piattaforme o sistemi (Fonte: Improvado).
3. Conformità normativa: GDPR e CCPA richiedono alle aziende di gestire e strutturare i dati personali in modo sicuro.
4. Migliore business intelligence: Le aziende possono scoprire modelli, tendenze e approfondimenti per migliorare le operazioni e il coinvolgimento dei clienti.
5. Capacità di integrazione: I dati strutturati possono essere facilmente integrati con vari strumenti e applicazioni senza troppi problemi (Fonte: Skyone Solutions).

Metodi per convertire i dati non strutturati in dati strutturati

Trasforma le informazioni grezze e non strutturate in informazioni fruibili con metodi comprovati di conversione dei dati. Esistono molte tecniche per convertire i dati non strutturati in dati strutturati.

1. Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)

La tecnologia OCR estrae il testo da documenti scansionati, PDF e immagini e lo converte in formati leggibili dalla macchina.

2. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'NLP consente alle macchine di comprendere, classificare ed estrarre informazioni chiave da dati basati su testo come email e feedback dei clienti.

3. Algoritmi di apprendimento automatico

I modelli di IA possono classificare e strutturare i dati utilizzando il riconoscimento di modelli.

• Caso d'uso: I ticket di supporto clienti vengono classificati automaticamente in dati strutturati.

4. Automazione dell'analisi dei dati

Gli strumenti di analisi dei dati estraggono elementi specifici da file non strutturati e li convertono in formati strutturati come CSV, JSON o database.

5. Web scraping ed estrazione API

Il web scraping aiuta a raccogliere dati da fonti online non strutturate e a organizzarli in formati strutturati.

6. Etichettatura e annotazione manuale dei dati

La codifica e l'etichettatura manuali aiutano a strutturare i set di dati per i casi in cui l'automazione non è sufficiente.

• Caso d'uso: Addestramento del modello di IA per l'analisi del sentiment dei clienti.
• Strumenti migliori: Amazon SageMaker Ground Truth, Labelbox

Come convertire i dati non strutturati in dati strutturati?

Questa guida pratica alla conversione trasformerà automaticamente i dati non strutturati in set di dati organizzati. Eliminerà errori costosi, garantirà l'accuratezza dei dati e ti aiuterà a costruire un sistema ripetibile che si adatta alle tue esigenze aziendali. A seconda della complessità dei dati, la conversione in genere prevede da 5 a 6 passaggi.

1. Identificare le fonti di dati
2. Definire la struttura finale dei dati
3. Estrazione dei dati
4. Trasformazione dei dati
5. Convalida dei dati
6. Archiviazione e analisi dei dati

Passaggio 1: identificare le fonti di dati

Prima di iniziare il processo di conversione, le aziende devono identificare l'origine dei loro dati non strutturati. Le fonti comuni includono:

• Email e allegati – Fatture, contratti e corrispondenza con i clienti.
• PDF e documenti scansionati – Report finanziari, moduli fiscali e documenti legali.
• Social media e feedback dei clienti – Commenti, sondaggi e ticket di supporto.
• IoT e dati macchina – Registri da sensori, apparecchiature industriali e dispositivi digitali.

Esempio: Un'azienda finanziaria può ricevere migliaia di fatture e ricevute via email. Queste fatture devono essere estratte, classificate e archiviate in un sistema contabile.

Passaggio 2: definire la struttura finale dei dati

Una volta identificate le fonti di dati, è essenziale determinare come strutturare i dati estratti. Questo passaggio prevede la creazione di un framework per il modo in cui i dati verranno archiviati, elaborati e utilizzati.

Scelta di un modello di dati: selezione di database relazionali (SQL), archivi chiave-valore (NoSQL) o formati strutturati come JSON e XML.

Identificazione degli attributi chiave: determinazione dei campi essenziali, come nome del cliente, data della transazione, numero di fattura e metadati.

Linee guida per la standardizzazione: definizione di regole per i formati dei dati (ad esempio, formato data, rappresentazione della valuta, identificatori univoci) per mantenere la coerenza tra i record.

Passaggio 3: estrarre i dati utilizzando strumenti di IA e OCR

Le tecnologie di IA e OCR possono trasformare il contenuto grezzo non strutturato in forma strutturata. È qui che entra in gioco Parseur per estrarre dettagli chiave (ad esempio, date, importi, nomi dei fornitori) da fatture, ricevute ed email aziendali.

Esempio: Un'azienda di vendita al dettaglio che utilizza Parseur può estrarre automaticamente i dettagli degli ordini di acquisto dalle email dei fornitori e inviarli a un database strutturato.

Passaggio 4: trasformare i dati in un formato strutturato

Una volta estratti i dati, devono essere formattati in tipi strutturati come CSV, JSON o database SQL. Ciò comporta:

• Utilizzo di strumenti ETL (Extract, Transform, Load) per pulire e normalizzare i dati.
• Standardizzazione dei campi dati – Garantire la coerenza nei formati come date, indirizzi e valori monetari.
• Mappatura dei dati ai database – Allineamento del contenuto estratto con le strutture del database relazionale.

Esempio: Un'azienda di logistica può trasformare i registri di consegna non strutturati in un database strutturato per il tracciamento in tempo reale.

Passaggio 5: convalidare e pulire i dati

Per garantire l'accuratezza, i dati estratti devono essere convalidati prima di essere archiviati. Questo passaggio include:

• Rimozione di duplicati ed errori – Evitare voci di dati ridondanti.
• Standardizzazione delle convenzioni di denominazione – Garantire formati uniformi tra i record.
• Utilizzo di strumenti per la qualità dei dati – Piattaforme come OpenRefine o Talend aiutano a mantenere dati di alta qualità.

Esempio: Un'azienda di e-commerce si assicura che gli indirizzi dei clienti siano formattati correttamente prima di entrare in un sistema CRM.

Passaggio 6: archiviare e utilizzare i dati strutturati

Una volta convalidati, i dati strutturati possono essere archiviati e integrati nei flussi di lavoro aziendali:

• Database – MySQL, PostgreSQL o archiviazione cloud come Snowflake.
• Sistemi ERP/CRM – QuickBooks, Salesforce, SAP.
• Strumenti di Business Intelligence (BI) – Power BI, Tableau e Looker per la reportistica e l'analisi.

Esempio: Un fornitore di assistenza sanitaria che archivia le cartelle cliniche strutturate dei pazienti in un database SQL per un facile recupero e la conformità alle normative.

Casi d'uso della conversione di dati non strutturati in dati strutturati

La conversione dei dati non strutturati in dati strutturati è fondamentale in diversi settori, consentendo alle aziende di migliorare l'efficienza, l'accuratezza e il processo decisionale.

1. Finanza e contabilità

• Elaborazione delle fatture – Estrazione dei dettagli da fatture e ricevute e loro archiviazione in software contabili come QuickBooks o SAP.
• Rilevamento delle frodi – Analisi di estratti conto bancari e transazioni per anomalie.
• Conformità normativa – Conversione dei registri di audit e dei rendiconti finanziari in formati strutturati per una reportistica più semplice.

2. Sanità

• Cartelle cliniche elettroniche (EHR) – Estrazione dei dati dei pazienti da trascrizioni mediche e cartelle cliniche scansionate.
• Ricerca medica – Conversione di documenti di ricerca e dati di prova in database strutturati.
• Elaborazione delle richieste di rimborso – Automazione dell'estrazione delle richieste di rimborso e delle approvazioni assicurative.

3. E-commerce e vendita al dettaglio

• Analisi del feedback dei clienti – Conversione di recensioni e reclami in informazioni fruibili.
• Gestione dell'inventario – Estrazione dei dettagli del prodotto dai PDF dei fornitori e aggiornamento dei database.
• Strutturazione dei dati di vendita – Organizzazione dei dati transazionali per l'analisi predittiva.

4. Legale e conformità

• Gestione dei contratti – Estrazione di termini chiave, date e obblighi dai contratti.
• Documentazione normativa – Strutturazione dei dati relativi alla conformità per la preparazione agli audit.
• Ricerca di giurisprudenza – Organizzazione di documenti legali per un rapido recupero.

5. Logistica e catena di fornitura

• Tracciamento delle spedizioni – Conversione dei registri di consegna scritti a mano in formati strutturati.
• Gestione dei fornitori – Estrazione dei dati delle fatture dalle email per un approvvigionamento semplificato.
• Operazioni di magazzino – Strutturazione di registri non organizzati per l'ottimizzazione dell'inventario.

6. Marketing e approfondimenti sui clienti

• Analisi del sentiment sui social media – Conversione dei commenti sui social media in database strutturati per l'analisi del sentiment.
• Ottimizzazione della campagna email – Estrazione dei dati sul coinvolgimento dei clienti da report email non strutturati.
• Analisi delle prestazioni degli annunci – Strutturazione delle metriche non strutturate delle campagne pubblicitarie digitali per un migliore processo decisionale.

Conclusione

La conversione dei dati non strutturati in formati strutturati è essenziale per l'automazione aziendale, la conformità e l'efficienza. Sfruttando OCR basata sull'intelligenza artificiale, NLP e strumenti di analisi dei dati, le aziende possono sbloccare preziose informazioni e migliorare l'efficienza operativa.

Ultimo aggiornamento il 27 febbraio 2025