L'extraction d'informations précieuses à partir de sources disparates est essentielle pour identifier les tendances, prendre des décisions éclairées et obtenir un avantage concurrentiel. Une étudeLes entreprises qui prennent des décisions basées sur les données connaissent une croissance de 5 à 6 % de leur productivité. Cependant, l’extraction manuelle des données prend du temps et comporte des défis qui nuisent à la productivité et à l’efficacité. Ces défis incluent le traitement de vastes volumes d’informations, la navigation dans des structures de données complexes et la gestion de données dans divers formats. Heureusement, les outils d’extraction de données sont apparus comme une solution transformatrice pour relever ces défis.

Dans cet article, nous expliquons ce que sont les outils d'extraction de données, leurs types et leur fonctionnement. Nous énumérons également les meilleurs outils pour extraire des données de diverses sources et comment choisir la meilleure solution. Notez que les termes « logiciel d'extraction de données », « extracteur de données » ou « solution d'extraction de données » font tous référence à différents types ou catégories d'outils d'extraction de données, et nous les avons utilisés de manière interchangeable.

Que sont les outils d'extraction de données ?

Les outils d'extraction de données sont des logiciels ou des applications spécifiquement conçus pour rationaliser et automatiser l'extraction de données. processus d'extraction de données en utilisant plusieurs techniques, comme l'application d'un modèle d'extraction de données.

Certains des meilleurs outils d’extraction de données incluent :

• Astera
• Talend (acquis par Qlik)
• Import.io
• Analyseur
• Improvado
• Gestion des données SAS
• Docsumo
• Grattoir Web
• nanonets
• Analyseur de documents

Ces outils permettent aux entreprises de collecter efficacement des informations auprès de sources de données structurées, semi-structurées et non structurées, comprenant:

• Fichiers et rapports de divers formats, tels que PDF, DOC, CSV, XLS, etc.
• Sites Web ou pages Web et plateformes de médias sociaux
• Systèmes de bases de données
• Entrepôts de données et lacs de données
• Systèmes d'entrepôt de données dans le cloud

Les outils d'extraction de données modernes permettent d'extraire des données pertinentes avec un minimum d'efforts car ils disposent de capacités avancées d'intelligence artificielle (IA). Ils permettent aux utilisateurs professionnels de débloquer des informations précieuses sans avoir recours au service informatique ou aux développeurs.

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Types d'outils d'extraction de données

Il existe différents types d'outils d'extraction de données, chacun étant conçu pour répondre à des besoins d'extraction de données et à des sources de données spécifiques. Ces outils utilisent différentes techniques telles que grattage pdf, interrogation de base de données, analyse de documents, la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP) ou les algorithmes basés sur l'intelligence artificielle (IA) pour extraire et transformer efficacement les données.

Voici quelques types courants d'outils d'extraction de données :

Outils de grattage Web

Les outils de scraping Web extraient les données des sites Web. Ils simulent le comportement de navigation humaine, interagissent avec les pages Web et extraient les informations pertinentes. Les outils de scraping Web peuvent gérer différents formats tels que HTML ou XML, et peuvent extraire du texte, des images, des liens, des tableaux ou d'autres données structurées à partir de sites Web.

Outils d'extraction de bases de données

Ces outils se concentrent sur l'extraction de données directement à partir de bases de données. Ils se connectent au système de gestion de base de données (SGBD) et exécuter des requêtes ou utiliser des connecteurs spécialisés pour extraire des données. Les outils d'extraction de base de données peuvent fonctionner avec diverses bases de données telles que les bases de données SQL (par exemple, MySQL, PostgreSQL) ou les bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra).

Outils d'extraction de documents

Outils d'extraction de données de documents extraire des données de documents tels que des fichiers PDF, des fichiers Word, des feuilles de calcul Excel ou d'autres formats de fichiers. Ils utilisent l'OCR pour convertir le contenu numérisé ou basé sur une image en texte lisible par machine, le rendant disponible pour un traitement et une analyse ultérieurs. Les outils d'extraction de données modernes sont fournis avec traitement intelligent des documents des capacités qui combinent l’IA, l’OCR, le PNL et les algorithmes d’apprentissage automatique et portent l’automatisation à un niveau encore plus élevé.

Outils d'extraction de texte

Ces outils se concentrent sur l'extraction d'informations à partir de sources de texte non structurées telles que des e-mails, des journaux de discussion, des publications sur les réseaux sociaux ou des articles de presse. Ils utilisent généralement des techniques telles que l'exploration de texte, les algorithmes ML ou PNL pour extraire des informations spécifiques et effectuer une analyse des sentiments sur le texte.

Les résultats de l'analyse des sentiments éclairent les processus décisionnels dans différents domaines. Par exemple, dans les études de marché, l'analyse des sentiments aide les entreprises à comprendre les commentaires des clients, à influencer leurs décisions stratégiques et à conduire à des améliorations de produits.

Comment les outils d’extraction de données aident-ils les entreprises ?

An solution d'extraction de données de niveau entreprise rend les données entrantes provenant de toutes sortes de sources utilisables pour Analyse des données et des rapports.

À titre d'exemple, considérons une entreprise immobilière qui souhaite extraire divers points de données, tels que les noms des locataires, les détails des locaux et les montants des loyers des contrats de location. Ces accords sont généralement enregistrés sous forme de fichiers PDF non structurés - un mélange de texte libre et de données tabulaires. L'extraction manuelle des données de ces fichiers PDF sera difficile, en particulier lors de leur traitement en masse. Cependant, un outil d'extraction de données automatisé extraira les données plus rapidement et avec plus de précision, permettant aux employés d'entreprendre des tâches plus ciblées.

                                                  Exemple de contrat de location

Outre l'automatisation du processus, voici d'autres façons dont les entreprises peuvent bénéficier des outils d'extraction de données :

Qualité des données améliorée

Imaginez à quel point il serait difficile pour un responsable marketing, par exemple, d'obtenir des informations importantes sur les clients, stockées dans des centaines de fichiers PDF. Si le responsable souhaite extraire les adresses e-mail de ces fichiers, il finira par perdre du temps. Cela peut également entraîner des erreurs, telles que des enregistrements incomplets, des informations manquantes et des doublons. Les outils d'extraction de données garantissent non seulement des informations commerciales précieuses, mais ils permettent également de assurer la qualité des données.

Meilleure évolutivité

Les entreprises traitent régulièrement de gros volumes de données qu'elles doivent traiter et analyser. Les outils d'extraction de données sont conçus pour gérer une telle échelle. Ces outils utilisent des techniques de traitement parallèle et de traitement par lots pour extraire des données en vrac, ce qui permet de les traiter en temps opportun.

Intelligence d'affaires intégrée

Les outils d'extraction de données s'intègrent aux systèmes de veille stratégique (BI), aux entrepôts de données et aux outils d'analyse de données, permettant aux entreprises de consolider les données provenant de plusieurs sources dans un référentiel central. Les entreprises peuvent ensuite analyser et transformer ces données en informations utiles pour formuler des stratégies commerciales efficaces.

Conformité et gestion des risques

Les outils d'extraction de données utilisent des algorithmes qui extraient avec précision les données des documents, minimisant ainsi le risque d'erreurs ou d'omissions pouvant survenir lors de l'extraction manuelle. Une extraction précise garantit que les données pertinentes sont capturées et traitées de manière conforme. Les outils d'extraction de données modernes peuvent être configurés pour gérer les informations sensibles ou personnellement identifiables (PII) dans un souci de confidentialité. Ils peuvent automatiquement identifier et rédiger ou anonymiser les éléments de données sensibles afin de garantir la conformité aux réglementations en matière de confidentialité telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) ou le California Consumer Privacy Act (CCPA).

Meilleure analyse et prise de décision

Une étude menée par Forrester a révélé que pas plus de 0.5 pour cent des données du monde est analysé et utilisé. Grâce à un outil d'extraction de données unifié, les entreprises peuvent facilement extraire des informations utiles cachées dans des sources de données non structurées. Ces outils peuvent également combiner les données extraites avec des données de vente, de produit, de marketing ou tout autre type de données pour obtenir plus d'informations.

                                           Exemple de données client

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Comment fonctionnent les outils d’extraction de données ?

Les outils d'extraction de données automatisés utilisent des algorithmes OCR, AI et ML pour extraire et traiter des données provenant de plusieurs sources. Un outil d'extraction de données unifié, ou un Solution de traitement de documents par IA, combine ces fonctionnalités pour simplifier le processus d'extraction. Par rapport aux méthodes traditionnelles d'extraction manuelle des données, les outils d'extraction automatisée des données offrent des niveaux de précision, d'efficacité et d'évolutivité nettement supérieurs.

Voici une explication étape par étape du fonctionnement général de ces outils :

1. Saisie de documents : L'utilisateur importe ou télécharge des documents numériques, tels que des images numérisées, des PDF ou des fichiers électroniques, dans l'outil. Un logiciel d'extraction de données spécialisé permet l'importation de documents en masse, ce qui permet d'économiser d'innombrables heures.
2. Traitement OCR : L'outil utilise l'OCR pour analyser les éléments visuels du document et générer une représentation numérique du contenu textuel. Il reconnaît ensuite les caractères et les convertit en texte lisible par machine et consultable.
3. Prétraitement : Ensuite, l'outil analyse et prétraite le texte généré par l'OCR. Cette étape peut impliquer la suppression du bruit, la correction des erreurs, la gestion de différentes langues et la normalisation du texte.
4. Extraction de caractéristiques: Les algorithmes ML extraient les caractéristiques pertinentes du texte prétraité. Ces fonctionnalités peuvent inclure la fréquence des mots, la position, le style de police, les informations de mise en page ou d'autres caractéristiques permettant de distinguer différents champs de données.
5. Extraction et classification des données: Les modèles ML sont utilisés pour extraire des données de documents prétraités. Pour ce faire, il analyse le texte prétraité, identifie des modèles basés sur les caractéristiques apprises et classe les informations extraites dans les champs de données souhaités.
6. Validation et vérification des données : Les données extraites subissent ensuite validation et des processus de vérification pour garantir l’exactitude et la fiabilité. Cela peut impliquer des contrôles basés sur des règles, une comparaison avec des données existantes ou un examen humain pour l'assurance qualité.
7. Sortie et livraison : Les données extraites sont généralement structurées et livrées dans un format utilisable pour une analyse, une intégration ou un rapport plus poussé. Cela peut inclure l'exportation des données vers des bases de données, des feuilles de calcul, des API ou leur intégration directe dans d'autres systèmes d'entreprise.

Les meilleurs outils d'extraction de données en 2025

Astera

Astera propose une plate-forme de gestion de données intelligente de bout en bout qui vous permet d'accéder, d'extraire, d'intégrer, de transformer et de charger des données dans la destination de votre choix. Que vos données sources soient au format PDF, Word, XLS, JSON, HTML XLSX, PRN, RTF, CSV, EDI, une base de données ou même un entrepôt de données, utilisez AsteraL'interface utilisateur glisser-déposer et les connecteurs intégrés permettent de récupérer rapidement les points de données dont vous avez besoin.

Voici pourquoi les entreprises de toutes tailles aiment notre solution d’extraction de données :

• Être 100% sans code et entièrement automatisé signifie que même les utilisateurs professionnels peuvent l'utiliser
• Astera L'intelligence utilise le traitement intelligent des documents alimenté par l'IA pour s'adapter automatiquement au format unique de chaque document, même avec des mises en page variées, y compris des rapports financiers, des factures, des contrats juridiques, des dossiers médicaux, des factures, etc.
• La capacité de traiter des paires clé-valeur, des tableaux et même des éléments de ligne complexes avec précision inégalée
• La capacité à convertir rapidement des données dans plusieurs formats en utilisant un convertisseur de texte avancé et la reconnaissance optique de caractères (OCR)
• L'intégration de grands modèles linguistiques (LLM) et de systèmes d'IA multi-agents permet traitement multipage de documents volumineux avec une compréhension humaine, idéal pour les secteurs tels que le droit, les services financiers et la santé
• Le traitement parallèle vous permet de traiter un grand volume de documents simultanément
• La capacité à adapter les modèles d'IA à vos cas d'utilisation spécifiques et obtenez des résultats fiables même avec des sources non structurées
• La capacité à créer des connecteurs de données personnalisés et extraire des données d'une collection de sources encore plus large
• AsteraPlateforme d'extraction de données de assure le respect des normes et réglementations de l'industrie

Et bien plus encore, sans écrire une seule ligne de code.

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Lire l'étude de cas

Talend (acquis par Qlik)

Talend est une plateforme d'intégration de données qui permet aux utilisateurs d'extraire des données de plusieurs sources de données, de les transformer et de les charger dans une base de données ou un entrepôt de données. Astera, il offre une interface conviviale pour simplifier le processus d'extraction et d'intégration des données.

Gardez à l’esprit que Talend est particulièrement adapté aux utilisateurs ayant une formation technique, ce qui signifie que les utilisateurs professionnels doivent faire face à une courbe d’apprentissage considérable.

Lire la suite: Alternatives à Talend pour l'extraction et l'intégration de données.

Import.io

Import.io est un scraper Web qui se concentre spécifiquement sur le segment du commerce électronique et permet l'extraction de données Web à partir de plusieurs sites Web. Avec Import.io, les utilisateurs peuvent extraire des sections spécifiques de sites Web en fournissant des exemples de modèles et en accédant aux points de données dont vous avez besoin.

Bien qu'il soit indiqué qu'il s'agit d'un système entièrement sans code, les utilisateurs des sites d'évaluation ont signalé le contraire : votre équipe doit être capable de coder pour obtenir les données requises.

Analyseur

As Logiciel d'extraction de données IAParseur propose une plateforme qui automatise l'extraction de texte à partir de PDF, d'e-mails et d'un nombre limité d'autres sources. Il utilise l'IA et l'OCR pour les PDF, et des modèles de texte pour les e-mails et les documents.

Bien que le moteur d'analyse IA de Parseur prenne en charge plusieurs types de documents, son efficacité est limitée à environ 100 pages et dépend de la langue. De plus, son moteur OCR nécessite un modèle distinct chaque fois que la mise en page du document change.

Improvado

Improvado permet aux entreprises d'extraire des données marketing et commerciales pour éclairer la prise de décision. Comme d'autres outils d'extraction de données, il offre une interface facile à utiliser et prend en charge plusieurs intégrations permettant à différentes équipes d'accéder et d'extraire des données à partir de diverses sources.

Selon les avis soumis par les utilisateurs professionnels, Improvado présente une courbe d’apprentissage abrupte, surtout si les utilisateurs n’ont pas suffisamment d’expérience avec les bases de données et la transformation des données.

Gestion des données SAS

Comme son nom l'indique, SAS Data Management est une plate-forme qui permet aux utilisateurs de gérer, d'intégrer et de transformer les données. Astera, les utilisateurs peuvent créer des connecteurs personnalisés à l'aide de SAS Data Management pour intégrer les sources de données de votre choix et en extraire des données. Bien qu'il prenne en charge les formats de fichiers tels que XML, CSV et JSON, il est plus adapté à l'accès et à la récupération de données à partir de bases de données.

Bien que l’étendue des solutions proposées par SAS Data Management soit comparable à celles proposées par d’autres fournisseurs d’extraction de données, c'est beaucoup plus cherLe fait que les utilisateurs doivent coder dans certains scénarios, en particulier lorsque des connaissances spécifiques sont requises, n'aide pas non plus.

Docsumo

Docsumo est une plateforme d'automatisation des flux de documents qui exploite l'IA pour extraire des données de documents non structurés. Avec Docsumo, les utilisateurs peuvent ingérer, classer et prétraiter des documents dans différents formats, tels que PDF, TIFF, etc.

La mise en œuvre de Docsumo dépend en grande partie des types de documents utilisés. Comme tout autre outil d'extraction de données, il peut facilement traiter des documents simples. Cependant, pour les documents dont la mise en page varie, l'outil nécessite du temps et des efforts pour entraîner les modèles d'IA à extraire les données avec précision.

Grattoir Web

Web Scraper est un outil d'extraction de données léger permettant d'extraire des informations à partir de sites Web dynamiques. L'outil est capable de gérer des sites Web JavaScript et d'utiliser des plans de site pour personnaliser les données. Les utilisateurs peuvent créer leurs propres scrapers pour explorer et extraire des sites Web et exporter des données dans des formats couramment utilisés tels que CSV, XLSX et JSON.

nanonets

nanonets est un autre outil d'extraction de données alimenté par l'IA capable de traiter divers documents et d'extraire des données. AsteraLes nanonets peuvent traiter et convertir des documents non structurés, tels que des bons de commande, des formulaires de soins de santé, des factures, des connaissements et des relevés bancaires, en informations structurées.

Selon des sites d'évaluation comme G2, les nanonets peuvent s'avérer particulièrement coûteux, notamment pour les scénarios à faible volume. De plus, un manque de visibilité sur la manière dont les modèles fonctionnent et prennent des décisions peut créer des problèmes opérationnels et liés à la confiance.

Analyseur de documents

Docparser est un logiciel d'analyse de documents qui permet aux utilisateurs d'extraire des données de plusieurs types et formats de documents et de les charger vers diverses destinations. Comme la plupart des outils d'extraction de données modernes, il utilise l'IA pour accélérer les temps d'extraction et traiter les documents non structurés.

Bien que Docparser dispose d'une interface utilisateur visuelle, les utilisateurs non techniques et professionnels peuvent facilement être dépassés et déroutés par les fonctionnalités lors de la création de flux de travail d'analyse de données. De plus, selon les avis des utilisateurs, le coût par document est élevé.

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Caractéristiques à rechercher dans une solution d'extraction de données

Bien que la plupart des outils d'extraction de données disparates puissent combiner plusieurs fonctionnalités ou se chevaucher entre plusieurs catégories, ils ne fournissent pas toutes les fonctionnalités supplémentaires, les capacités et l'expérience unifiée qu'un seul outil peut fournir. plateforme complète d'extraction de données peut offrir. Il est donc primordial de toujours garder les exigences de l'entreprise au premier plan lors du choix d'un outil ou d'un fournisseur.

Voici quelques points importants qu'une organisation doit prendre en compte lors de la recherche d'une solution d'extraction de données robuste :

Capacités IA intégrées

Compte tenu du nombre de documents et de la quantité de données produites quotidiennement, les capacités d’IA sont devenues une offre standard dans les solutions modernes d’extraction de données. Il s’agit notamment du traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte du document, de l’apprentissage automatique (ML) pour l’adaptabilité à divers types de documents et de la classification intelligente des données non structurées et semi-structurées. Assurez-vous que l’outil que vous sélectionnez est compatible avec l’IA.

Interface utilisateur conviviale

Il est important que les outils d’extraction de données disposent d’une interface utilisateur intuitive où les utilisateurs professionnels peuvent facilement récupérer les points de données dont ils ont besoin et, si nécessaire, créer leurs propres pipelines d’IA pour extraire les données.

Prise en charge de plusieurs formats

Les organisations reçoivent des données de toutes formes et tailles, des formats structurés aux formats semi-structurés et même non structurés. Alors que la plupart des outils de BI peuvent traiter les formats structurés directement après un nettoyage, les logiciels d'extraction de données automatisées aident les entreprises à structurer les ensembles de données non structurés. Ces outils prennent également en charge une large gamme de formats non structurés, notamment DOC, DOCX, PDF, TXT et RTF, permettant aux entreprises d'utiliser toutes les informations qu'elles reçoivent.

Extraction de données en temps réel pour l'analyse de Big Data

Un accès rapide aux données est impératif pour une prise de décision optimale et un bon fonctionnement des opérations commerciales. De nombreuses entreprises dépendent de l'extraction de données par lots, qui traite les données de manière séquentielle en fonction des besoins.

Cela signifie que les informations disponibles pour l'analyse peuvent ne pas refléter les données de performance les plus récentes. Toutes les décisions commerciales cruciales prises seront basées sur des données obsolètes. Par conséquent, un outil d'extraction de données efficace doit permettre l'extraction en temps réel à l'aide de l'automatisation du flux de travail et l'orchestration des processus pour préparer les données plus rapidement pour les initiatives BI. Les outils d'extraction de données modernes exploitent les techniques d'IA et les algorithmes de ML pour l'extraction de données en temps réel.

Modèles réutilisables avec logiciel d'extraction de données

Un logiciel d'extraction de données approprié doit permettre à l'utilisateur de créer une logique d'extraction qu'il peut appliquer à tout document non structuré de la même mise en page. Cela élimine le besoin de créer à nouveau une logique d'extraction pour chaque document entrant avec une mise en page similaire.

Fonctionnalité intégrée de qualité et de nettoyage des données

L'outil d'extraction de données doit être capable d'identifier toute erreur et nettoyer les données automatiquement selon les règles métier définies par l'utilisateur. Par exemple, si une entreprise utilise un modèle d'extraction pour extraire les quantités et les détails des commandes à partir de factures PDF, elle devrait être en mesure de détecter et de supprimer toutes les commandes avec des valeurs de quantité négatives.

Prise en charge de plusieurs destinations

Les outils modernes d'extraction de données prennent en charge une grande variété de destinations. Grâce à cette flexibilité, les utilisateurs peuvent facilement exporter les données converties vers la destination de leur choix, comme SQL Server, Oracle, PostgreSQL et divers outils de BI comme Tableau. Cela permet aux entreprises d'accéder plus rapidement à des informations significatives sans configurer d'intégrations supplémentaires.

Voici ce qu'il faut faire ensuite : rationalisez l'extraction des données avec Astera

Les problèmes modernes nécessitent des solutions modernes, ce qui signifie que la capture de données de base ne suffit plus. Les entreprises ont besoin de solutions d'extraction de données et de traitement de documents plus intelligentes qui intègrent les capacités d'IA dans le flux de travail d'extraction, Astera.

Ce qui définit vraiment Astera à part sa plate-forme de bout en bout qui fait bien plus que simplement extraire des données. Astera, vous pourrez :

• Combinez plusieurs sources de données pour extraire les données dont vous avez besoin
• Générez automatiquement des mises en page de documents instantanément, même pour les documents non structurés
• Transformez les données en fonction des besoins de votre entreprise et faites correspondre le format de destination
• Optimisez la qualité des données pour garantir que seules les données saines atteignent vos systèmes cibles
• Chargez les données vers la destination de votre choix, que ce soit sur site ou dans le cloud
• Automatisez l'ensemble du pipeline d'extraction et d'intégration des données

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