Données structurées ou non structurées : guide rapide sur les principes fondamentaux de l'automatisation financière

Une partie du processus visant à favoriser le flux de travail numérique et à promouvoir l'automatisation des processus consiste à améliorer la qualité des données financières de votre entreprise. Après avoir franchi cette étape du processus, de nombreux directeurs financiers hésitent en raison de la diversité des types de données utilisés aujourd'hui par les entreprises.

L'incohérence est l'ennemi d'une automatisation efficace. Connaître les différents types de données existants peut donc considérablement améliorer vos chances de réussite. Explorons la distinction entre les données structurées et non structurées, ainsi que leur rôle dans la transformation numérique des données de référence et des processus financiers.

Un ensemble de données structurées est organisé, quantifiable, formaté de manière cohérente et facilement compréhensible par les logiciels et les algorithmes. Ce type de données est idéal pour l'automatisation des processus, car la technologie, en général, n'aura aucun problème pour analyser, rechercher et modifier les informations.

Exemples dans le domaine financier :

Même s'il existe différents formats pour un même type de données structurées (les numéros de téléphone peuvent par exemple comporter des parenthèses, des espaces ou simplement des tirets entre les chiffres), la conversion entre les formats est facile et reste réalisable par une machine.

Vous pouvez voir des données structurées utilisées dans le service comptable pour les factures et les reçus chaque fois que les dates de transaction et les montants monétaires sont enregistrés. L'outil de gestion de la relation client (CRM) utilisé par votre entreprise traite également beaucoup d'ensembles de données structurées.

L'un des seuls inconvénients des données structurées est qu'elles ne sont pas aussi flexibles. Un format n'est utile que pour l'usage auquel il est destiné.

Les données non structurées sont exactement ce que leur nom indique : des données qui ne possèdent pas de structure simple et que la plupart des outils et plateformes automatisés ont du mal à analyser. Voici quelques exemples :

Contrairement aux données structurées, ce type d'informations se présente sous un format « brut » qui peut être adapté à tous les usages ultérieurs. Les entreprises l'utilisent souvent à des fins d'exploration de données ou pour développer des chatbots. Ne nécessitant pas de structure prédéfinie, ces données sont également beaucoup plus rapides à collecter et à stocker.

Mais comme il est difficile à analyser et à traiter, son utilisation avec vos outils d'automatisation constituera un défi. Vous aurez besoin soit d'un processus de raffinement des données, soit d'un ensemble d'outils spécialisés capables de traiter des données non structurées.

Les données non structurées seront au centre des préoccupations dans les années à venir, car elles représentent près des quatre cinquièmes de toutes les données internes utilisées par les entreprises. La mise en place d'un plan de gestion des données tenant compte des points non structurés sera une priorité.

Les données d'entreprise sont vastes et variées, il n'est donc pas surprenant que certains types d'informations se situent à la frontière entre les données structurées et non structurées. Par exemple, les données JSON et XML sont accompagnées de « métadonnées », ou marqueurs sémantiques qui aident à identifier les caractéristiques d'un ensemble de données autrement non structuré.

En d'autres termes, les informations semi-structurées sont plus faciles à exploiter, même si elles ne sont pas entièrement structurées. Les métadonnées peuvent prendre la forme de titres ou de textes alternatifs d'images dans un article en ligne afin d'aider à déterminer le sujet du texte.

Il est facile de déterminer où se situent les problèmes potentiels pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données. Les formats incohérents peuvent nuire à vos efforts d'automatisation robotisée des processus, et le travail manuel nécessaire pour résoudre ces problèmes à court terme peut entraîner des erreurs humaines et des inefficacités.

En tant que directeur financier déterminé à franchir une nouvelle étape dans la transformation numérique de votre service financier, il est de votre devoir de maîtriser cette confusion avant qu'elle n'ait un impact sur vos opérations commerciales. Trouvez un moyen de convertir les données analogiques en données numériques exploitables. Rationalisez ainsi les processus financiers afin d'augmenter la productivité tout en réduisant les taux d'erreur. Et, de manière générale, assurez-vous d'être en phase avec le marché de l'analyse des mégadonnées, qui devrait atteindre une valeur de 103 000 milliards de dollars d'ici 2023.

Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont vous pouvez soutenir l'automatisation de vos processus financiers grâce à des données structurées de haute qualité ? Téléchargez Automatisation pour les directeurs financiers dès aujourd'hui pour accéder à des conseils, des stratégies et des informations utiles.