Convertire dati non strutturati in dati strutturati

Portrait of Neha Gunnoo
di Neha Gunnoo Growth and Marketing Lead at Parseur
12 minuti di lettura
Ultimo aggiornamento il

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% al 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 circa il 10% 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. Questo è dove Parseur entra in gioco 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.

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