Données structurées et non structurées : un guide rapide des éléments essentiels de l'automatisation financière

Pour favoriser l'accès au site digitale workflow et promouvoir l'automatisation des processus, il faut notamment améliorer la qualité des données financières de l'entreprise. Après avoir franchi cette étape du processus, de nombreux directeurs financiers hésitent en raison de la diversité des types de données utilisés par les entreprises aujourd'hui.

L'incohérence est l'ennemie d'une bonne automatisation, c'est pourquoi la connaissance des types de données existants peut grandement améliorer vos chances. Examinons la distinction entre les données structurées et non structurées et leur rapport avec la transformation des données de base et des processus financiers sur le site digitale .

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 à analyser, rechercher et éditer les informations.

Voici quelques exemples dans le domaine de la finance :

Même s'il existe différents formats pour le même type de données structurées (les numéros de téléphone peuvent inclure des parenthèses, des espaces ou simplement des traits d'union entre les chiffres, par exemple), la conversion d'un format à l'autre est facile et toujours réalisable par une machine.

Vous verrez peut-être des données structurées utilisées dans le service de comptabilité pour les factures et les reçus lorsque 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'objectif pour lequel il a été conçu.

Les données non structurées sont exactement ce à quoi elles ressemblent : des données dépourvues d'une structure simple que la plupart des outils et plates-formes automatisés ont du mal à analyser. En voici quelques exemples :

Par rapport aux données structurées, ce type d'informations se présente sous un format "brut" qui peut être adapté à toute fin dont vous pourriez avoir besoin ultérieurement. Les entreprises l'utilisent souvent à des fins d'exploration de données ou pour le développement de chatbots. Sans structure prédéfinie, elles sont également beaucoup plus rapides à collecter et à stocker.

Mais parce qu'elles sont difficiles à analyser et à traiter, leur utilisation avec vos outils d'automatisation sera un défi. Vous avez besoin soit d'un processus d'affinage des données, soit d'un ensemble d'outils spécialisés capables de traiter les données non structurées.

Les données non structurées feront l'objet d'une attention particulière dans les années à venir, car elles représentent près de 4/5e de toutes les données internes utilisées par les entreprises. La mise en place d'un plan de gestion des données prenant en compte les 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 chevauchent la frontière entre les données structurées et non structurées. Par exemple, les données JSON et XML sont accompagnées de "métadonnées", c'est-à-dire de marqueurs sémantiques qui permettent d'identifier les caractéristiques d'un ensemble de données par ailleurs non structuré.

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

Il est facile de voir où se situent les problèmes potentiels pour les entreprises qui travaillent avec de grandes quantités de données. Les formats incohérents peuvent poser des problèmes à vos efforts d'automatisation des processus robotiques, 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 passer à l'étape suivante de la transformation digitale de votre service financier, il est de votre devoir de vous attaquer à cette confusion avant qu'elle n'ait un impact sur les opérations de votre entreprise. Trouvez un moyen de convertir les données analogiques en données utilisables sur digitale . Rationalisez les processus financiers de cette manière pour stimuler la productivité tout en réduisant les taux d'erreur. De manière générale, assurez-vous d'être en phase avec le marché de l'analyse des big data, qui devrait atteindre une valeur de 103 000 milliards de dollars d'ici à 2023.

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