Qu’est-ce que l’extraction de données ? (Définition, types et défis)

Qu’est-ce que l’extraction de données ?

L'extraction de données est le processus d'acquisition et de traitement de données brutes de diverses formes et types pour améliorer les paradigmes opérationnels d'une organisation.

Il s'agit peut-être de l'opération la plus importante du processus d'extraction/transformation/chargement (ETL), car elle constitue la base des analyses critiques et des processus de prise de décision qui sont vitaux pour les organisations.

Il permet de consolider, d'analyser et d'affiner les données afin qu'elles puissent être converties en informations significatives pouvant être stockées pour une utilisation et une manipulation ultérieures. Les données extraites peuvent aider, entre autres, à la prise de décision, à l’expansion de la clientèle, à l’amélioration des services, à la prévision des ventes et à l’optimisation des coûts. L'extraction de données peut ainsi contribuer à améliorer la productivité et à sauvegarder les compétences clés d'une entreprise.

Alors que les données deviennent l’élément vital des entreprises du monde entier, l’extraction de données significatives est une opération vitale qui définit la frontière entre le succès et l’échec. Sans surprise, le marché mondial de l’extraction de données, évalué à 2,14 milliards de dollars en 2019, devrait atteindre 4,90 milliards de dollars d’ici 2027.

Exemple d'extraction de données

Prenons l'exemple d'une entreprise de vente au détail qui utilise l'extraction de données pour analyser l'historique des achats des clients . En extrayant des informations sur les produits populaires et les modèles d'achat à partir des enregistrements de ventes , l'entreprise peut optimiser la gestion des stocks, élaborer des stratégies de campagnes marketing et améliorer la satisfaction des clients sur la base de recommandations et de promotions personnalisées. Cela illustre comment l'extraction de données permet aux entreprises de tirer des informations exploitables à partir de grands ensembles de données, favorisant ainsi une prise de décision éclairée et une efficacité opérationnelle.

Pourquoi l’extraction de données est-elle nécessaire ?

"Je ne peux pas construire de briques sans argile", a déclaré Sherlock Holmes. Les données constituent la pierre angulaire des opérations commerciales.

L'extraction de données offre le moyen de glaner des informations précieuses à partir d'une myriade de sources textuelles. L’importance de l’extraction de données découle de sa capacité à distiller des informations volumineuses et complexes dans des formats accessibles qui répondent à divers besoins.

Les textes riches en informations et longs peuvent être difficiles à comprendre pleinement. L'extraction de données permet d'extraire des informations clés, permettant une compréhension et une prise de décision plus rapides. Cela est vrai non seulement pour les données textuelles, mais également pour le contenu diffusé sur Internet dans des formats tels que les PDF, les pages Web, les documents Word, etc.

De plus, l’extraction de données brise les barrières linguistiques en facilitant la traduction de textes publiés dans des langues inconnues. Cela permet aux individus d’accéder et de comprendre des informations qui autrement pourraient rester inaccessibles en raison des différences linguistiques.

Les entreprises ont beaucoup à gagner de l’extraction de données en raison de sa capacité à exploiter divers formats de données. En extrayant des données, les entreprises peuvent exploiter ces informations à de multiples fins, notamment des campagnes marketing, des initiatives de recherche et la prise de décision stratégique. L'acquisition de données n'est pas seulement une question d'accumulation mais plutôt une application perspicace de l'information.

Les décisions fondées sur les données comptent parmi les raisons les plus convaincantes pour lesquelles les entreprises investissent dans la collecte de données. La capacité d'analyser les données collectées aide les entreprises à prendre rapidement des décisions éclairées. Cette capacité de décision s’avère cruciale dans un environnement commercial en évolution rapide, permettant aux entreprises de s’adapter rapidement aux circonstances changeantes et de capitaliser sur les opportunités.

De plus, les données améliorent la satisfaction des clients en permettant des expériences personnalisées. En étudiant les effets de leurs efforts sur la satisfaction des clients, les entreprises peuvent identifier les domaines à améliorer et adapter leurs offres aux préférences individuelles. À son tour, cela stimule la fidélité des clients et les références, ce qui a un impact positif sur les ventes et la réputation de la marque.

Les données ne sont pas seulement un actif passif ; il contribue activement à la croissance des revenus et des bénéfices. En examinant les données, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, identifier les actions rentables et identifier les domaines dans lesquels réduire les dépenses. Ce sens financier conduit finalement à une augmentation des revenus et à une amélioration de la rentabilité.

Les données constituent également un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes. Son extraction et son analyse permettent aux dirigeants d'entreprise d'identifier et de résoudre systématiquement les problèmes critiques, leur permettant ainsi de suivre les résultats des solutions proposées. Les informations basées sur les données aident à améliorer les processus de l'entreprise, à découvrir les inefficacités et à optimiser les opérations.

Extraction de données versus exploration de données

L’exploration de données et l’extraction de données sont des termes fréquemment utilisés de manière interchangeable dans le domaine de la science des données. Ils ne sont pas les mêmes. L’exploration de données va au-delà de la simple extraction de données et englobe un éventail d’activités plus complexes.

L’extraction de données est l’étape fondamentale qui lance le voyage vers l’utilisation des données. Cela implique la collecte méthodique de données brutes provenant de sources variées, permettant une consolidation dans un référentiel central. Bien que l’extraction de données soit le précurseur de l’exploration de données, elle se concentre sur la collecte et la centralisation des données sans nécessairement découvrir des modèles ou des informations. Ces données collectées sont ensuite préparées pour un traitement et une analyse ultérieurs, jetant ainsi les bases d’une prise de décision éclairée.

L'exploration de données transcende la simple récupération d'informations et traite de l'analyse, des informations, des modèles et des relations au sein d'un ensemble de données. Ce processus implique l'utilisation d'algorithmes et de techniques avancés pour analyser des volumes de données importants, discerner les corrélations, prédire les tendances futures et extraire des connaissances inestimables. L'objectif du data mining est de découvrir des informations jusqu'alors inédites, offrant ainsi aux organisations la capacité de prendre des décisions éclairées et d'acquérir un avantage concurrentiel.

Types de données

Les données peuvent être classées selon leur source :

• Sources physiques : les sources physiques de données peuvent inclure un ou plusieurs des éléments suivants : livres, revues, magazines, journaux, brochures, supports marketing, factures papier, bons de commande papier et lettres. L'extraction de données à partir de ces sources physiques est généralement manuelle et ardue car elle implique les efforts des êtres humains pour examiner la source, extraire les données et les saisir dans la destination. De nos jours, de simples outils numériques tels que les scanners OCR – reconnaissance optique de caractères – peuvent alléger une partie du fardeau de l’extraction de données à partir de sources physiques. De nos jours, la plupart des scanners intègrent des fonctions OCR pour convertir les caractères imprimés en texte numérique.
• Sources numériques : les données peuvent être présentes dans des sources numériques telles que des fichiers de traitement de texte, des feuilles de calcul numériques, des pages Web, des factures électroniques, des factures numériques, des e-mails et des bases de données en ligne et hors ligne. Le data scraping ou web scraping sont des activités qui peuvent extraire des données pertinentes de ces sources numériques.

Les données sont également classées en fonction de leur structure à la source :

• Données structurées : lorsque la source de données a déjà une structure logique, elle devient pratique pour l'extraction. Un exemple est l’extraction de numéros de téléphone à partir d’un annuaire numérique déjà organisé selon un schéma logique. Les données stockées dans un format structuré tel qu'un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) sont faciles à extraire à l'aide d'outils tels que le langage de requête structuré (SQL). Des outils tels que SQL peuvent également effectuer un certain nombre d'opérations T (Traduire) et L (Charger) à partir du système ETL, ce qui en fait un outil particulièrement puissant.
• Données non structurées : c'est la forme sous laquelle la plupart des données existent – sous forme de bits d'informations désorganisés ou non organisés qui doivent être judicieusement filtrés et analysés pour une extraction judicieuse des données. Les sources de données non structurées peuvent être des pages Web, des documents modifiables, des PDF, des e-mails, du texte numérisé, des fichiers spool, etc.

L'extraction de données à partir de sources non structurées s'effectue de trois manières :

• Utilisation de la correspondance de modèles de texte pour identifier une structure à petite ou à grande échelle
• Utiliser une approche basée sur des tableaux pour identifier les sections communes, par exemple en utilisant un ensemble standard de titres couramment utilisés ; et
• Utiliser l'analyse de texte pour comprendre le contexte des données.

Enfin, les données peuvent être classées selon leur nature :

• Données client : la plupart des fournisseurs de services et de produits disposent d'une base de données clients qui comprend leurs noms, numéros de téléphone, adresses e-mail, numéros d'identification et historique d'achat, et dans le cas d'entreprises en ligne, leur activité sur les réseaux sociaux et leurs recherches sur le Web.
• Données financières : elles sont destinées aux processus comptables et incluent des informations sur les transactions, telles que les chiffres de ventes, le coût/prix, les marges opérationnelles et même certaines informations sur les concurrents. Ces types de données aident à surveiller les performances, à améliorer l’efficacité et à prendre des décisions stratégiques.
• Données de performance : il s'agit d'une vaste catégorie qui peut inclure des données liées à des tâches ou à des opérations, telles que les résultats pour les patients dans un établissement de soins de santé, la logistique des ventes pour une société commerciale, etc.

Extraction de données pour ETL

L'extraction de données est un élément essentiel du processus ETL. Cela implique la récupération systématique de données à partir de diverses sources telles que des bases de données, des feuilles de calcul, des factures numériques, des API et des journaux. Cette phase initiale sert de précurseur aux étapes ultérieures de transformation et de chargement, facilitant collectivement la conversion des données brutes en informations exploitables.

L’importance de l’extraction de données est soulignée par son influence sur l’efficacité globale et l’intégrité du pipeline de traitement des données qui en résulte. Les techniques utilisées dans l'extraction des données déterminent la qualité et la pertinence des données qui sont soumises à une transformation et une analyse ultérieures.

Les données se trouvent dans un spectre qui s'étend des formes structurées aux formes non structurées. Les données structurées suivent des modèles standardisés, ce qui les rend prêtes à être analysées. L'extraction logique de données est la méthode courante d'extraction de données structurées et est classée en extraction complète et incrémentielle.

1. Extraction complète : cette méthode consiste à récupérer toutes les données de la source sans tenir compte des changements ou des modifications. Comparable à une enquête globale, cette approche garantit l’incorporation de toutes les informations disponibles à la source.
2. Extraction incrémentielle : dans cette technique, seules les données qui ont subi des modifications depuis un moment précis sont extraites. Comparable à un examen ciblé, cette méthode se concentre sur les modifications récentes pour minimiser la redondance et accélérer le traitement.

L'extraction de données non structurées est plus complexe en raison de la diversité des types de sources de données, telles que les pages Web, les e-mails, les PDF, etc. Bien que les données complexes et non structurées soient précieuses en tant que source d'informations exploitables et nécessitent un traitement allant au-delà de la simple extraction, la préparation des données non structurées pour l'analyse nécessite un travail supplémentaire, comme la suppression des espaces, des symboles et des doublons, et le remplissage des valeurs manquantes - un processus souvent appelé pré- traitement.

Comment fonctionne l'extraction de données ?

Les outils d'extraction se répartissent en trois catégories principales, chacune répondant à des besoins spécifiques :

1. Outils de traitement par lots : ces outils facilitent le transfert de données en masse entre des emplacements. Ceux-ci sont utiles pour l’extraction de données à partir de sources héritées et obsolètes. Ces outils sont les mieux adaptés à la gestion des données au bureau.
2. Outils Open Source : il s'agit d'outils d'extraction de données à petite échelle qui sont soit économiques, soit même gratuits, et mieux adaptés aux petites organisations soucieuses de leur budget et aux opérations à petite échelle.
3. Outils basés sur le cloud : la plupart des outils commerciaux d'extraction de données sont basés sur le cloud et disposent de fonctionnalités avancées permettant d'extraire des données à partir d'une variété de sources structurées, semi-structurées et non structurées. Ils utilisent souvent des fonctionnalités d’IA pour une extraction de données discernée et disposent de fonctionnalités qui facilitent la conformité, minimisent les retards et améliorent la sécurité des données.

Dans tous ces cas, le processus d’extraction de données implique les étapes courantes suivantes :

1. Téléchargement du document : les documents physiques sont téléchargés dans un système numérique par numérisation. Les pièces jointes sont enregistrées dans les dossiers appropriés.
2. Conversion d'image en texte : la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) est utilisée pour convertir le contenu du document numérisé en un format de texte brut (TXT), bien qu'encore non structuré.
3. Analyse au format structuré : un analyseur traite le fichier TXT, en le structurant dans un format plus organisé tel que JSON, XML, XLSX ou CSV. Ces données structurées sont ensuite facilement traitées et analysées.
4. Vérification facultative : les données extraites peuvent être croisées avec des sources tierces à des fins de validation et de conformité.

Les outils avancés d'extraction de données mettent en œuvre des API tierces pour extraire des informations afin de rationaliser le processus dans divers secteurs, notamment la finance, la vente au détail, la comptabilité, les douanes et la santé. Ces API fournissent des solutions rentables et efficaces pour intégrer l'extraction de données dans les systèmes logiciels existants, éliminant ainsi le besoin de développement complexe en interne.

Les outils modernes disposent de fonctionnalités d'IA qui permettent une extraction intelligente des données

Extraction de données sans ETL

Bien qu'il soit possible d'avoir des outils d'extraction de données qui ne font pas partie d'ETL, ces systèmes autonomes présentent quelques limites. L'extraction de données brutes sans les transformer ou les charger correctement peut donner lieu à des données brutes non structurées, difficiles à analyser et à utiliser dans d'autres systèmes logiciels. Bien que ce type de données puisse être acceptable pour la tenue de registres, il peut ne pas être très utile pour grand-chose d’autre.

Une transition vers une extraction automatisée des données est toujours meilleure lorsqu'elle fait partie du processus ETL. Cela garantit que les données ne sont pas simplement numérisées, mais sont également transformées sous une forme qui peut être facilement traitée lors de processus manuels ou automatisés ultérieurs.

Un autre inconvénient de l’extraction autonome de données est qu’elle peut être lente et inefficace. La plupart des outils d'extraction de données autonomes nécessitent un certain niveau de codage, ce qui prend du temps et nécessite un certain niveau d'expertise en codage.

Les systèmes ETL complets offrent des avantages précieux : ils permettent une migration transparente des données provenant de sources externes vers des bases de données à l'échelle de l'entreprise et consolident différents types de données provenant de différents systèmes en un seul endroit. Cela améliore l'efficacité, simplifie le partage de données avec des partenaires externes tout en gardant le contrôle et améliore la précision en réduisant le risque d'erreurs liées à la saisie, à la modification ou à la nouvelle saisie manuelle des données. Cela maintient non seulement l’intégrité des données, mais minimise également le temps passé à corriger les erreurs.

Types d'extraction de données

Il existe deux types de techniques d'extraction de données :

1. Logique

Ce type d'extraction est là encore de deux sous-types :

• Extraction complète : toutes les données sont extraites en même temps, directement de la source, sans avoir besoin d'informations logiques/technologiques supplémentaires. Il est utilisé lorsque les données doivent être extraites et chargées pour la première fois. Cette extraction reflète les données actuellement disponibles dans le système source.
• Extraction incrémentielle : les modifications apportées aux données sources sont suivies depuis la dernière extraction réussie indiquée par l'horodatage, et les modifications sont extraites et chargées de manière incrémentielle.

2. Extraction physique

Lorsque les systèmes sources présentent certaines restrictions ou limitations, comme le fait d'être obsolètes, l'extraction logique est impossible et les données ne peuvent être extraites que par des extractions physiques. Il existe deux types d'extractions physiques :

• Extraction en ligne : il existe une capture directe des données du système source vers l'entrepôt. Cela implique une connexion directe entre le système source et le référentiel final. Les données extraites sont plus structurées que les données sources.
• Extraction hors ligne : l'extraction des données a lieu en dehors du système source. Les données de ces processus peuvent être structurées par elles-mêmes ou via des routines d'extraction.

Outils d'extraction de données

Les outils d'extraction de données sont des logiciels qui extraient automatiquement les données de la source. Un bon outil sera capable d'extraire des données à partir de diverses sources telles que des formulaires, des sites Web, des e-mails, etc. Ces outils sont utilisés par les entreprises pour générer des prospects, extraire des informations de documents publics et de pages Web de concurrents, identifier des tendances et améliorer l'analyse d'informations autrement non structurées.

Un logiciel d'extraction de données peut être intégré à un logiciel de qualité des données et à un logiciel de préparation des données pour nettoyer et organiser les données après grattage. Il peut également être combiné avec un logiciel d'intégration de données afin que plusieurs types et sources de données puissent être regroupées en un seul endroit. Pour être éligible à l'inclusion dans la catégorie Extraction de données, un produit doit être capable de :

• Extrayez des données structurées, mal structurées et non structurées.
• Extrayez des données de plusieurs sources.
• Exportez les données extraites dans plusieurs formats lisibles.

Il existe trois types d'outils utilisés pour l'extraction de données :

1. Les outils de traitement par lots extraient les données par lots.
2. Les outils open source sont utiles avec un budget limité et fournissent des services de base qui peuvent suffire aux petites entreprises
3. Les outils basés sur le cloud se concentrent sur l'extraction en continu des données dans le cadre de l'ETL. La capture est effectuée au fur et à mesure que les données deviennent disponibles et traitées juste après, ce qui élimine tout retard pouvant être causé par les processus par lots.

Avantages de l'extraction automatisée de données

Les avantages de l’extraction automatisée des données incluent :

1. Amélioration de la précision et réduction des erreurs humaines : l’automatisation peut éliminer de nombreuses erreurs humaines provoquées par la négligence ou la fatigue.
2. Gain de temps : l’automatisation est sans aucun doute plus rapide que l’extraction manuelle des données. Le temps, c'est souvent de l'argent dans les entreprises et un moment gagné peut être un moment gagné en termes monétaires.
3. Libération des tâches répétitives : libérer l'employé des tâches banales d'extraction de données peut permettre d'utiliser ses compétences pour des activités plus productives. Cela peut améliorer le moral des employés et les résultats de l’entreprise.
4. Meilleur contrôle et accès aux données : un emplacement centralisé des données structurées les rend plus accessibles à toutes les parties prenantes et participants de l'entreprise, permettant ainsi une cohérence dans les activités commerciales.
5. Avantages en termes de coûts : même si l'investissement initial dans l'automatisation peut être intimidant, les économies réalisées grâce à l'amélioration de la productivité, au moral des employés et aux gains de temps peuvent largement compenser les coûts de mise en place de systèmes d'extraction de données automatisés.
6. Évolutivité : les systèmes d'extraction de données automatisés offrent la possibilité de développer l'entreprise sans se soucier des volumes de données qui seraient mis à l'échelle en conséquence.

Les défis de l'extraction de données

Les défis les plus courants liés aux processus d’extraction de données, en particulier lorsqu’ils font partie du système ETL, sont :

• Cohérence des données extraites de diverses sources, surtout si les sources sont à la fois structurées et non structurées. Les outils d'extraction de données basés sur l'IA peuvent être formés pour rassembler les données de manière judicieuse, ce qui les rend adaptées aux opérations de post-traitement.
• La sécurité des données est un autre domaine qui peut s'avérer difficile dans les applications d'extraction de données. Les données financières, par exemple, sont très sensibles et la sécurité des données doit être assurée par les organisations qui utilisent des outils automatisés de saisie de données pour la gestion des données.

De nombreux outils de saisie de données, comme Nanonets, sont accompagnés d'une solide équipe d'assistance technique qui peut aider à surmonter les défis et à exploiter tout le potentiel des opérations de saisie de données automatisées.

Extraire des données de documents à l'aide de Nanonets

Nanonets est un choix idéal pour l'extraction de données dans le cadre du processus ETL grâce à ses outils de reconnaissance optique de caractères (OCR) basés sur l'IA, conçus pour le traitement intelligent des documents. Tirant parti des techniques avancées d'OCR, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, Nanonets extrait efficacement les informations pertinentes des documents non structurés. données. Cette solution se caractérise par sa rapidité, sa précision, sa convivialité et sa capacité à créer des modèles OCR personnalisés à partir de zéro, complétées par une intégration transparente avec Zapier.

Les fonctionnalités suivantes des Nanonets en font un élément idéal de l’automatisation ETL :

• Nanonets élimine le besoin de prétraitement manuel de documents mal numérisés ou de formats variés. Son prétraitement automatique s'adapte aux alignements, aux polices et à la qualité de l'image, rationalisant ainsi l'ensemble du processus.
• La sortie peut être affinée et exportée dans divers formats tels que CSV, Excel Sheets et Google Sheets, ce qui permet une analyse et un traitement plus approfondis des données.
• Nanonets propose des installations préinstallées avec des plateformes comme Zapier et UiPath.
• Les nanonets permettent aux utilisateurs de construire des modèles pour des données personnalisées, en prenant en charge les images bruitées tout en garantissant que les résultats sont fournis avec une précision et une rapidité accrues.

Les nanonets peuvent extraire intelligemment des données provenant d'une gamme de sources, notamment :

• Plaques d'immatriculation : utilisées pour la réglementation de la circulation, la gestion du stationnement et l'amélioration de la sécurité dans les espaces publics.
• Documents juridiques : faciliter la numérisation, la création de bases de données et la possibilité de recherche pour diverses formes juridiques telles que les affidavits et les jugements.
• Extraction de tableaux : identification automatique des tableaux dans les documents, extraction du texte et des en-têtes de colonnes pour la recherche et la saisie de données.
• Documents bancaires et financiers : Analyse des chèques, des livrets, de la conformité KYC, des demandes de prêt et de la gestion des comptes.
• Numérisation des menus : extraction des informations de menu pour les applications de livraison de nourriture comme Swiggy et Zomato.
• Soins de santé : numérisation des dossiers médicaux pour un accès et une recherche plus faciles par les médecins.
• Factures : automatisation de l'extraction de données à partir de factures, de reçus et de factures pour les secteurs de la vente au détail et de la logistique.

L'efficacité des nanonets est validée par les avantages tangibles rapportés par ses utilisateurs. Les clients ont obtenu des résultats remarquables, notamment une réduction de 80 % des coûts comptables et un retour sur investissement de 3 à 5 fois sur une période de récupération de 3 mois. Des réussites telles que la réduction de 95 % du temps de saisie manuelle des données par Expatrio et la multiplication par cinq de l'activité d'Advantage Marketing grâce à l'automatisation des Nanonets soulignent son impact réel.

Si vous manipulez des factures, des reçus ou tout autre document qui doit être numérisé et traité pour d'autres opérations commerciales, cliquez sur le lien ci-dessous pour en savoir plus sur la solution d'automatisation de la saisie de données de Nanonets.

Les cas d'utilisation du traitement intelligent des documents de Nanonets aident les organisations à adopter l'automatisation de manière transparente. Voici quelques études de cas intéressantes :

• Expatrio utilise Nanonets pour gagner 95 % du temps consacré à la saisie manuelle des données
• Advantage Marketing multiplie par 5 son activité grâce à l'automatisation Nanonets

Mise à jour juin 2021 : cet article a été initialement publié en juin 2021 et a depuis été mis à jour.

Voici une diapositive résumant les conclusions de cet article. Voici une version alternative de cet article.