Données semi-structurées : défis et pistes de solution

La croissance rapide du flux de données autour des entreprises modernes exige aujourd'hui des stratégies de traitement adaptées. Outre les formats non structurés, les données semi-structurées (en anglais semistructured data) peuvent également constituer un défi, surtout lorsqu'elles sont moins structurées qu'on ne le pensait au début du projet. Dans cet article, nous nous penchons sur les particularités de cette forme mixte de données et proposons des solutions pour y faire face.

Qu'est-ce que les données semi-structurées ?

Les données semi-structurées sont des données qui n'ont pas d'ordre tabulaire, mais qui ont une structure de base hiérarchique grâce à certains marquages. Cela permet en principe une catégorisation et un traitement ultérieur, mais aucune base de données relationnelle n'est utilisable en raison de la structure déficiente. Les données semi-structurées échappent donc en quelque sorte au système de catégories, souvent conçu de manière binaire, que l'on applique volontiers aux données. Définir d'abord les deux formes de données les plus courantes peut aider à délimiter et à mieux comprendre cette forme mixte :

Données structurées est organisée d'une certaine manière cohérente et suit donc une logique cohérente. Les différents éléments de données sont généralement associés à des variables ou à des champs de saisie, ce qui permet de les stocker de manière idéale dans des bases de données et des tableaux. Cela permet une navigation particulièrement facile vers des informations spécifiques - par exemple des numéros de clients, des détails de contrats ou des contenus de factures. En outre, les données structurées constituent une base idéale pour un traitement ultérieur basé sur l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont besoin de cet ordre mathématique dans les informations pour pouvoir les analyser au mieux.

Données non structurées n'a en revanche pas d'ordre et ne doit même pas être disponible dans des formats de fichiers similaires. Cela complique énormément l'analyse et le traitement des données. C'est pourquoi on commence généralement par créer une structure de base nécessaire avant de pouvoir obtenir des connaissances basées sur des données.

Données semi-structurées est déjà un pas de plus vers ce gain de connaissances. Grâce à différentes métadonnées et balises, certaines hiérarchies peuvent être établies ou des éléments sémantiques peuvent être séparés. En principe, cela facilite le traitement ultérieur, mais pour l'enregistrement dans des fichiers typiques, par ex. Bases de données basées sur SQL une structure relationnelle est nécessaire. Les données semi-structurées sont parfois considérées comme un sous-type de données structurées, car elles possèdent au moins un minimum d'ordre de base grâce aux marquages. Considérer cette forme mixte comme un type de données à part entière permet toutefois d'éviter les confusions et de mettre en évidence la nécessité d'un traitement spécial lors de leur traitement.

Exemples de données semi-structurées

L'avènement d'Internet a donné naissance à de nombreux formats de données semi-structurés, ce qui a fortement modifié l'informatique, jusqu'alors très axée sur les bases de données. Les sources les plus fréquentes sont les suivantes

  • E-mails
  • Sites web
  • Contenu des médias sociaux
  • Documents Word (avec balises)
  • Fichiers ZIP
  • Fichiers binaires (par ex. .exe, .bin)

En outre, deux formats de données spécifiques sont populaires précisément parce qu'ils permettent de stocker des données semi-structurées et qu'ils offrent une polyvalence d'utilisation correspondante. Toutefois, cette popularité s'est considérablement redistribuée au cours des vingt dernières années.

XML JSON
On reconnaît le passage de XML à JSON ainsi que l'intérêt croissant pour la recherche dans le domaine de l'informatique. API

XML

XML (Extendable Markup Language) convient à l'enregistrement de presque toutes les données. En tant que langage de balisage, il permet notamment de structurer et de formater le texte en lui attribuant des balises appropriées. Cela facilite d'une part le traitement ultérieur par des machines et d'autre part, le format est lisible par l'homme. Pour ces raisons, le XML apparaît dans un grand nombre de processus d'entreprise, mais il doit être traité avec prudence selon son degré de structuration.

JSON

Il en va de même pour le format de données standard ouvert JSON (JavaScript Object Nation). Il sert surtout de format d'échange de données semi-structurées provenant des sources les plus diverses. Les API REST, particulièrement flexibles, servent généralement d'interfaces. Étant donné que JSON est purement textuel, il est facile de passer d'un serveur à l'autre, d'un navigateur à l'autre et d'une application d'entreprise à l'autre. Toutefois, cette forme mixte de données quelque peu trompeuse est facilement distribuée dans toute l'entreprise, ce qui peut entraîner différents problèmes. L'un des malentendus les plus courants est que toutes les structures de données JSON sont identiques, simplement parce qu'elles suivent le même format.

Dans la pratique, la qualité et la structure des données varient considérablement, en fonction des applications individuelles ou des sources qui les ont générées.

Les défis de la mixité des données

Les données semi-structurées présentent certains avantages, notamment en raison de leur flexibilité. Leur ordre peut être facilement modifié et les utilisateurs n'ont pas besoin de connaissances SQL. Toutefois, les entreprises paient un prix élevé en termes de risque et de vulnérabilité aux erreurs pour ce type de données. Alors que les données structurées constituent l'une des ressources les plus importantes, qu'elles assurent la cohérence des requêtes SQL et qu'elles fournissent des informations fiables aux outils de Business Intelligence, les données semi-structurées peuvent perturber cet ordre de manière imprévisible. Cela se traduit notamment par trois défis :

Intégration des données

L'intégration de données semi-structurées dans un environnement basé sur une base de données peut s'avérer problématique en raison de l'absence de structure relationnelle. Il en va de même pour les tentatives d'insertion dans des tableaux. Les infrastructures à structure traditionnelle, en particulier, ne sont guère préparées à ce type de données non conventionnelles. En outre, la tentative de mélange avec des données structurées ou des formats différents peut entraîner des distorsions considérables.

Qualité des données

Les données semi-structurées sont souvent lacunaires et incohérentes en raison d'un manque d'ordre. De plus, des erreurs dues à des saisies manuelles se produisent régulièrement. Nettoyer ces faiblesses et extraire le précieux contenu des données pose des problèmes considérables aux entreprises.

qualité des données semi-structurées
De nombreuses sources de données semi-structurelles sont sujettes à des erreurs de frappe.

Sécurité des données

Il existe également un certain risque en matière de cybersécurité et de conformité. Les mécanismes de protection tels que les pare-feu fonctionnent mieux pour les données structurées, car elles se comportent de manière statique et facilitent les restrictions d'accès basées sur les rôles. En revanche, les données semi-structurées peuvent prendre des formes imprévues et être truffées de liens non sécurisés. Il est donc difficile d'avoir une vue d'ensemble et de se conformer aux réglementations telles que le RGPD ou le CCPA.

Comment réussir le traitement des données

Entre-temps, les données semi-structurées ne sont plus un phénomène nouveau et les technologies de l'information modernes peuvent y faire face avec des solutions sophistiquées :

Analytique basée sur l'IA : Les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables d'analyser les données semi-structurées afin d'extraire et d'organiser les parties pertinentes des données. Le traitement du langage naturel, qui constitue la base de la plupart des formats semi-structurés, est un domaine particulièrement vaste. Grâce à Traitement du langage naturel (NLP) le texte est par exemple divisé en unités sémantiques qui peuvent être codées mathématiquement et donc saisies de manière automatisée. Le travail est similaire Compréhension du langage naturel (NLU)Cette technologie permet une analyse sémantique plus approfondie grâce à la recherche de mots-clés.

Une autre approche est celle de l'intelligence artificielle Reconnaissance optique des caractères (OCR). Elle se concentre sur la reconnaissance visuelle de lettres individuelles, qui sont comparées à des données d'apprentissage au moyen de réseaux neuronaux. Enfin, les classificateurs d'IA basés sur des principes probabilistes, comme par exemple le "big bang", peuvent également être utilisés. Bayes la naïve Classer les objets dans des catégories, les utiliser pour analyser des données semi-structurées. Les filtres anti-spam des e-mails en sont un exemple typique.

Bases de données NoSQL : Contrairement aux bases de données relationnelles, celles-ci sont spécialement conçues pour accueillir des données semi-structurées. Elles ne nécessitent pas de schéma fixe et permettent de traiter une multitude de formats de données différents. Elles permettent en outre une disponibilité et une évolutivité élevées, ce qui permet un traitement des données en temps réel.

Lacs de données: On entend par là des environnements de stockage particulièrement efficaces, capables d'accueillir d'immenses quantités de données structurées, non structurées et semi-structurées. Il ne s'agit pas non plus d'un schéma rigide, mais plutôt d'une mémoire intermédiaire qui sauvegarde les données jusqu'à ce qu'on les mette en forme à l'aide d'outils de traitement par exemple.

Outils de gouvernance des données : Il existe des outils permettant de catégoriser les données, d'en assurer le suivi et de gérer leurs politiques. Ceux-ci permettent à la fois d'améliorer la qualité des données et d'assurer une plus grande sécurité dans le traitement des données semi-structurées.

cybersécurité semi-structurée

Traiter les données semi-structurées avec Konfuzio

En tant que logiciel IDP centré sur les données, Konfuzio combine les techniques de traitement ci-dessus et certaines des méthodes d'IA les plus sophistiquées afin de garantir un traitement des données aussi holistique et fiable que possible. Il se concentre en particulier sur le traitement automatisé des documents, qui contiennent souvent des données semi-structurées ou même non structurées.

Automatisation des documents

L'IA documentaire de Konfuzio permet de lire automatiquement divers documents de n'importe quelle structure. L'IA optique et sémantique, qui combine l'OCR, la NLP et la vision par ordinateur, est notamment utilisée. Grâce aux différentes approches de ces technologies, Konfuzio capture avec précision des documents hétérogènes et complexes et extrait toutes les données pertinentes. Celles-ci peuvent ensuite être réutilisées dans des formats structurés et alimenter par exemple le système ERP ou CRM de l'entreprise. Les données semi-structurées passent ainsi du statut de variable perturbatrice dangereuse à celui de ressource précieuse, utilisable pour prendre des décisions éclairées.

Contrôle total des données

Konfuzio veille à tout moment au respect des normes de sécurité et le garantit par des mises à jour régulières lorsque la plateforme est mise en œuvre via le cloud. Une disponibilité sans faille et un accès à l'API via n'importe quel navigateur sont garantis. De cette manière, il est par exemple possible de connecter des lacs de données afin de permettre un stockage flexible des données. Celles-ci ne quittent à aucun moment l'espace juridique européen lors de l'utilisation de Konfuzio. Pour un meilleur contrôle des données, la plateforme peut également être exploitée sur site via des serveurs dédiés.

Perspectives d'avenir : Les grands modèles linguistiques comme nouvelle percée

Les LLM sont une solution particulièrement actuelle et prometteuse. On entend par là de grands modèles linguistiques qui ont subi un pré-entraînement avec d'immenses quantités de texte. Les LLM peuvent être adaptés à des tâches individuelles par un réglage fin - par exemple pour traiter des données semi-structurées. Une équipe de chercheurs de Stanford et de Cornell a développé à cette fin un Méthode afin d'améliorer considérablement la qualité de l'inférence. Sa particularité : contrairement à d'autres essais, cette stratégie promet une réduction des coûts de 110 fois !

Le cœur de l'ensemble est un outil de synthèse de code élaboré qui doit identifier et appliquer un schéma approprié pour des documents hétérogènes. Pour ce faire, il analyse uniquement des fragments du document concerné à l'aide d'un LLM. Sa grande flexibilité permet d'éviter les hypothèses simplificatrices et donc les erreurs typiques lors de l'extraction des données. Le concept étant en principe modifiable, il pourrait devenir à l'avenir la stratégie la plus importante dans le traitement des données semi-structurées.

Conclusion

Les données semi-structurées posent des problèmes aux entreprises en raison de leur imprévisibilité. Pour les bases de données classiques, l'ordre relationnel fait défaut et le degré de structuration existant sous forme de balises peut varier fortement. Cela complique l'intégration des données, diminue la qualité des données et peut entraîner des problèmes de sécurité. Les approches de solutions modernes se concentrent particulièrement sur l'utilisation flexible de l'intelligence artificielle. Des techniques telles que l'OCR ou la NLP permettent d'extraire les données pertinentes des formats semi-structurés et de les traiter. Cette approche trouve dans l'environnement logiciel Konfuzio, en combinaison avec des technologies polyvalentes, la pleine exploitation de son potentiel - avec une sécurité maximale des données.

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