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Ne plus avoir peur des données d'adresses

Ne plus avoir peur des données d'adresses

Traiter automatiquement et correctement les adresses est un défi. Qu'il s'agisse d'adresses de facturation, d'adresses de livraison ou de partenaires contractuels, les différentes séquences, abréviations ou omissions nécessitent régulièrement une intervention manuelle pour qu'une opération puisse être traitée avec succès. Nous montrons comment une combinaison judicieuse de techniques éprouvées et de services connus peut éliminer ce problème.

 

 

Le spécialiste est assis devant son écran en jurant : Un gros client a transmis de nombreuses adresses de livraison dans une commande. Lors de leur saisie, un collaborateur a omis la ville. Un autre collaborateur a écrit par erreur deux fois le nom de la rue dans le champ d'adresse. Un autre collègue a préféré saisir l'adresse de livraison dans un champ de commentaire et y ajouter des instructions supplémentaires. L'hypothèse sous-jacente : Le destinataire trouvera et arrangera tout. La créativité de l'esprit humain n'a pas de limites, surtout lorsque le temps presse et que la précision est un obstacle. Le quotidien normal dans un monde où le travail est divisé.

C'est pourquoi la force créatrice humaine ne devrait pas non plus être gaspillée dans des activités monotones, si ces tâches peuvent être accomplies de manière automatisée - et ce à un coût moindre et à une vitesse de traitement plus élevée.

Pour le destinataire de tels documents et enregistrements électroniques, la saisie est un cauchemar. Régulièrement, les données d'adresse situées à différents endroits d'un document, et ce avec une qualité variable, impliquent une saisie manuelle complète dans le système de suivi. Mais ce n'est pas une fatalité !

| L'hétérogénéité des données d'adresses est gérable

 

 

En combinant une interprétation intelligente du texte et une API de géocodage comme Google Maps, Here, what3words ou Geoapify, il est possible de faire des miracles. Ainsi, grâce à des méthodes RegEx éprouvées, une adresse est divisée en ses composants : Entreprise, rue, numéro de maison, ville, code postal, pays, etc. S'il s'avère qu'il manque des parties de l'adresse complète, celles-ci sont automatiquement recherchées et trouvées à l'aide de l'un des services de géocodage susmentionnés via un appel API. La routine de contrôle insère ensuite ces parties manquantes afin que l'adresse soit complète et correcte.

 

Cela fonctionne également pour différents pays, car les modèles RegEx peuvent être "injectés" dans l'algorithme de répartition, c'est-à-dire qu'ils peuvent être introduits de manière dynamique depuis l'extérieur de l'automatisation. En outre, il est possible à cette occasion de consigner les adresses ou les documents pour lesquels il y a le plus d'erreurs, afin d'apporter une amélioration systématique en consultant les créateurs.

Nous procédons de la même manière pour l'extraction d'informations sur les adresses à partir de champs non structurés tels que les commentaires, les textes libres ou les remarques. Il s'agit là d'un défi particulier, car aucun service commercialisé ne le propose. De nombreux partenaires commerciaux écrivent des informations d'adresse dans n'importe quel champ de texte en pensant que le destinataire les reconnaîtra et les utilisera grâce à l'intelligence humaine. Mais cela ne peut pas être l'objectif. Il a donc fallu faire appel à notre créativité pour trouver une solution. Ici aussi, un traitement automatique doit intervenir et reconnaître les données d'adresse non structurées dans différents champs de texte libre et les préparer pour le traitement ultérieur. Pour ce faire, nous avons développé un algorithme spécial qui peut être utilisé dans n'importe quelle automatisation de processus commerciaux. Un appel à l'API de géolocalisation peut suivre pour garantir l'exactitude du résultat.

| les textes libres, les commentaires et les remarques sont lisibles de manière automatisée

Les services de géocodage offrent toutefois d'autres fonctions intéressantes : Ainsi, une adresse peut être transmise dans son ensemble à Google Maps, what3words, Geoapify ou Here. La réponse du service appelé contient alors la plupart du temps des informations plus détaillées comme la latitude et la longitude ou le type d'adresse. Il est ainsi possible de savoir s'il s'agit d'un bâtiment, d'une rue et de sa configuration, d'un restaurant ou d'un certain type de magasin. Ceci est pertinent dans les cas où des données supplémentaires telles que les restrictions de transport pour les camions sont utiles pour la planification d'itinéraires.

 

L'exactitude et l'exhaustivité sont des conditions préalables à une automatisation réussie. Seuls des résultats fiables sont des résultats utilisables. Dans le cas contraire, les efforts manuels nécessaires pour corriger les données erronées dépassent les avantages du traitement automatique. En revanche, une mise en œuvre correcte permet d'obtenir la qualité de résultat souhaitée à un coût raisonnable.

 

À propos de Business Automatica GmbH :

Business Automatica réduit les coûts de processus en automatisant les activités manuelles, améliore la qualité de l'échange de données dans les architectures de systèmes complexes et relie les systèmes sur site aux architectures modernes de cloud et SaaS.