Vous avez collecté toutes sortes de données pour votre entreprise, mais elles sont désormais piégées ! Elles se trouvent dans vos comptes de réseaux sociaux, vos systèmes de point de vente, vos PDF verrouillés, vos listes de contacts et d'autres bases de données.

Alors, comment alimenter votre plateforme d'analyse avec ces données, et ce, en temps voulu ? S'il est important de combiner les sources de données, ce qui compte encore plus, c'est la rapidité et la précision avec lesquelles vous pouvez en extraire les données pour qu'elles soient prêtes à être analysées.

Saviez-vous que 68% des données d'entreprise n'est pas du tout utilisé ? L'une des principales raisons est que les données nécessaires ne sont jamais extraites, ce qui souligne l'importance de l'extraction de données dans toute organisation axée sur les données. Si vous parvenez à réaliser correctement cette première étape, vous pouvez poser des bases solides pour le reste de votre pipeline de données.

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

L'extraction de données est le processus de récupération ou d'extraction de données à partir de diverses sources et de leur conversion dans un format utilisable et significatif pour une analyse, un reporting ou un stockage plus approfondi. C’est l’une des étapes les plus cruciales de gestion des données, vous permettant d'alimenter des données dans des bases de données, des applications ou plateformes d'analyse de données en aval.

Les données peuvent provenir de diverses sources, notamment bases de données, feuilles de calcul, sites Web, interfaces de programmation d'applications (API), fichiers journaux, données de capteurs, etc. Ces sources peuvent être structurées (organisées en tableaux ou enregistrements) ou non structurées (données textuelles ou non tabulaires).

L'extraction de données constitue également la première étape des processus d'extraction, de transformation, de chargement (ELT) et d'extraction, de transformation, de chargement (ETL), sur lesquels les organisations s'appuient pour la préparation, l'analyse et la veille stratégique (BI) des données.

L'extraction de données est relativement facile lorsqu'il s'agit de données structurées, telles que des données tabulaires dans des fichiers Excel ou des bases de données relationnelles. Cependant, il est préférable d'utiliser logiciel d'extraction de données spécialisé lorsqu'il s'agit de sources de données non structurées, telles que des fichiers PDF, des e-mails, des images et des vidéos.

L’importance de l’extraction des données

Comme nous l'avons vu, l'extraction est la première étape des processus ETL et ELT, qui sont eux-mêmes essentiels aux stratégies d'intégration des données. Examinons d'autres raisons pour lesquelles l'extraction de données est importante pour toutes les activités liées aux données :

Il améliore l'accessibilité des données

L'extraction de données répond à un défi important en améliorer l'accessibilité des données, ce qui permet aux utilisateurs d'avoir plus de pouvoir sur les données sans avoir recours aux ressources informatiques. Chaque organisation gère des sources de données disparates, et toutes les données sont dans des formats différents. L'extraction des données rassemble toutes les données, les convertit dans un format standardisé, puis les place dans une source centralisée pour que chacun puisse les utiliser au fur et à mesure des besoins.

Il garantit une utilisation efficace des données

L’extraction des données constitue une première étape essentielle dans l’intégration et la gestion des données en tant que base de l'analyse des données, la transformation des données et leur utilisation efficace. Les organisations peuvent consolider les informations dans un système unifié et centralisé pour un traitement ultérieur en extrayant des données de diverses sources, telles que des bases de données, des API ou des formats non structurés comme des PDF et des pages Web.

Cela améliore la prise de décision

Une extraction de données précise et efficace garantit un accès rapide à des informations fiables, offrant aux décideurs une vue unifiée de leurs opérations. Cela est essentiel pour la planification stratégique, l'identification des tendances et l'amélioration des performances. Sans une extraction de données précise et efficace, les processus en aval tels que les plateformes d'analyse, de reporting et de business intelligence (BI) manqueraient d'entrées fiables, ce qui conduirait à des résultats sous-optimaux.

Il facilite une intégration transparente

L'extraction de données facilite l'intégration transparente entre les plateformes et les systèmes, comblant ainsi l'écart entre les systèmes existants et les solutions modernes tout en garantissant l'interopérabilité et la cohérence des données. Par exemple, dans les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou de gestion de la relation client (CRM), une extraction de données efficace garantit que toutes les informations pertinentes sont synchronisées, réduisant ainsi les redondances et les erreurs.

Extraction de données en action : exemples concrets

Ciena x Astera:Comment une entreprise de réseau a automatisé l'extraction de données

Ciena Corporation, un pionnier du secteur des réseaux, reçoit des bons de commande au format PDF et était confronté à des retards dans l'exécution des commandes en raison de l'effort manuel requis pour transcrire et vérifier les détails de la commande. Pour automatiser l'extraction des données et gagner du temps, Ciena a évalué diverses solutions et a constaté Astera pour être la solution la mieux adaptée. Ciena répond désormais aux demandes des clients Déploiements 15x plus rapides et peut traiter les commandes d'achat en seulement 2 minutes au lieu de plusieurs heures.

Entreprises Garnet x Astera:Comment un fournisseur de matériel a automatisé l'extraction de données

Entreprises Garnet, un grossiste et détaillant en quincaillerie basé en Australie, s'appuyait sur la saisie manuelle des données, un processus long et exigeant en main-d'œuvre. Le processus manuel limitait également sa capacité à générer des rapports. Astera, Garnet a trouvé un Outil d'extraction de données PDF ce n'était pas seulement rentable mais aussi efficace. AsteraGarnet Enterprises a pu réduire considérablement le temps et les coûts en automatisant l'ensemble de son processus d'extraction de données.

Demandeur x Astera:Comment une plateforme de gestion des risques réduit le temps de saisie manuelle des données

Aclaimant est une plateforme de réduction des risques et de gestion des incidents qui était confrontée au défi d'extraire manuellement les données des formulaires de réclamation au format PDF et de les convertir en un rapport au format Excel pour une vue centralisée de l'avancement des réclamations. AsteraGrâce aux capacités d'extraction de données d'Aclaimant, le temps d'extraction des données a été considérablement réduit et jusqu'à 50 % du temps d'extraction des données et de préparation des rapports a été économisé.

Comment fonctionne l'extraction de données ?

Identification des sources de données

Le processus d'extraction des données commence par l'identification des sources de données. Vous devez savoir clairement quelles données vous avez besoin et où elles se trouvent. Elles peuvent se trouver dans des documents, des bases de données ou des applications de réseaux sociaux.

Une fois que vous avez identifié vos sources de données, vous devez sélectionner la méthode appropriée pour chaque source. Pour les images, vous aurez peut-être besoin de l'OCR ; pour les sites Web, vous aurez peut-être besoin logiciel de scraping web, et ainsi de suite.

Connexion source

Ensuite, vous devez établir une connexion aux sources de données sélectionnées. La méthode de connexion peut varier en fonction du type de source. Pour les bases de données, vous pouvez utiliser une chaîne de connexion à la base de données, un nom d'utilisateur et un mot de passe. Pour les sources Web, vous devrez peut-être utiliser des API. Certaines solutions logicielles d'extraction de données offrent une solution complète avec divers connecteurs intégrés afin que vous puissiez vous connecter à toutes les sources simultanément.

Requête ou récupération

Vous pouvez utiliser des requêtes SQL pour récupérer des données spécifiques à partir de tables de bases de données. Les documents peuvent nécessiter une extraction de texte à l'aide de l'OCR ou d'analyseurs de documents spécifiques. Cependant, la plupart outils d'extraction de données sont désormais alimentés par l'IA et sans code, ce qui signifie que tout ce que vous avez à faire est de simplement glisser-déposer un connecteur et de vous connecter à n'importe quelle source de données sans apprendre de requêtes SQL ou de langages de programmation approfondis.

Transformation et chargement des données

Une fois les données extraites, elles ne sont souvent pas conformes au format requis par la destination finale ou même pour l'analyse. Par exemple, vous pouvez avoir des données au format XML ou JSON, et vous devrez peut-être les convertir au format Excel pour les analyser. Il peut y avoir plusieurs scénarios, c'est pourquoi transformation de données est essentielle.

Certaines tâches de transformation courantes incluent :

• Nettoyage des données pour supprimer les doublons, gérer les valeurs manquantes et corriger les erreurs.
• Normaliser les données en convertissant les formats de date ou en normalisant les unités de mesure.
• Enrichir les données en ajoutant des informations externes ou des champs calculés.

Les données transformées sont ensuite introduites dans une destination, qui varie en fonction de l’objectif des données.

Le rôle de l'extraction de données dans l'ETL et l'entreposage de données

ETL (Extraire, Transformer, Charger)), est un programme complet intégration de données processus qui comprend l'extraction de données des systèmes sources, leur transformation dans un format approprié et leur chargement dans une destination cible (par exemple, entrepôt de données). L'extraction de données joue un rôle crucial dans Pipelines ETL.

L'extraction efficace et précise des données est essentielle pour maintenir intégrité des données et de garantir que les étapes ETL en aval peuvent traiter et utiliser efficacement les informations extraites pour le reporting, l'analyse et d'autres activités axées sur les données.

Les entreprises de pratiquement tous les secteurs utilisent le processus ETL pour l'intégration de données à des fins telles que le reporting, la BI et l'analyse. Bien que l'extraction soit la première étape, c'est aussi la plus importante car elle pose les bases d'une intégration transparente et efficace des données.

Par exemple, une entreprise du secteur de la santé doit extraire différents types de données de diverses sources locales et cloud pour rationaliser ses opérations. Une extraction précise des données permet de consolider et d'intégrer toutes les données des patients provenant de différentes sources.

Améliorer la précision et l'efficacité de l'extraction des données

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Extraction de données vs. Exploration de données

Extraction de données et data mining Les termes « données » et « concepts » sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais sont des concepts différents. Comme indiqué précédemment, l'extraction de données consiste à collecter des données provenant de différentes sources et à les préparer pour analyse ou stockage dans une base de données structurée. L'exploration de données, quant à elle, est le processus de découverte de modèles, de tendances, d'idées ou de connaissances précieuses à partir d'un ensemble de données.

Il s’agit d’appliquer diverses statistiques, l’apprentissage automatique et techniques d'analyse de données pour extraire des informations utiles à partir de données. L'objectif principal de l'exploration de données est de découvrir des modèles ou des relations cachés dans les données, puis de les utiliser pour la prise de décision ou la modélisation prédictive.

Quelles sont les techniques d’extraction de données ?

Il existe différentes techniques d'extraction de données ; cependant, la technique la plus adaptée à votre organisation dépend de votre cas d’utilisation particulier. Voici quelques-unes des principales méthodes :

Web Scraping 

Le web scraping est utilisé pour collecter des données provenant de diverses sources en ligne, telles que les sites Web de commerce électronique, les sites d'information et les plateformes de médias sociaux. Les logiciels de scraping Web accèdent aux pages Web, analysent le contenu HTML ou XML et extraient des éléments de données spécifiques.

Extraction basée sur l'API

De nombreux services Web fournissent des API qui permettent aux développeurs de récupérer les données des applications dans un format structuré. L'extraction basée sur les API implique l'envoi de requêtes HTTP à ces API, puis la récupération des données. Il s'agit d'un moyen fiable et structuré d'extraire des données de sources en ligne, telles que les plateformes de réseaux sociaux, les services météorologiques ou les fournisseurs de données financières.

Extraction de texte (Traitement du langage naturel – PNL)

Les techniques d’extraction de texte utilisent souvent traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations à partir de données textuelles non structurées, telles que des documents, des e-mails ou des publications sur les réseaux sociaux. Les techniques de PNL incluent la reconnaissance d'entités nommées (NER) pour extraire des entités telles que des noms, des dates et des emplacements, l'analyse des sentiments et la classification de texte pour extraire des informations du texte.

OCR

La reconnaissance optique de caractères (OCR) convertit le texte imprimé ou manuscrit à partir de documents, d'images ou de pages numérisées en données textuelles lisibles par machine et modifiables. Un logiciel OCR analyse les images traitées pour reconnaître et convertir le contenu du texte en caractères lisibles par machine. Les moteurs OCR utilisent diverses techniques pour identifier les sentiments, notamment la reconnaissance de formes, l'extraction de caractéristiques et les algorithmes d'apprentissage automatique.

Analyse de document 

L'analyse de documents consiste pour un programme ou un système informatique à extraire des informations structurées de documents non structurés ou semi-structurés. Ces documents peuvent se présenter sous différents formats, tels que des fichiers PDF, des fichiers Word, des pages HTML, des e-mails ou des notes manuscrites. Le système d'analyse identifie la structure du document. Il extrait ensuite les éléments de données pertinents, notamment les noms, les adresses, les dates, les numéros de facture et les descriptions de produits, en fonction de mots-clés spécifiques, d'expressions régulières ou d'autres méthodes de recherche de modèles.

Extraction de données alimentée par l'IA

Extraction de données IA fait référence à l'utilisation des technologies d'IA pour extraire des données de diverses sources de données. L'extraction de données par IA est particulièrement utile pour extraire des données à partir de données non structurées, qu'elles se présentent sous forme de texte, d'images ou d'autres formats non tabulaires. Bien que l'utilisation exacte des technologies d'IA diffère selon les solutions d'extraction de données, des technologies telles que l'apprentissage automatique (ML), les grands modèles linguistiques (LLM) et génération augmentée par récupération (RAG) sont généralement utilisés pour automatiser les tâches manuelles, améliorer la précision et augmenter l'efficacité globale.

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Types d'extraction de données

Une fois que vous avez mis en place vos sources de données et que vous avez décidé quelle(s) technique(s) fonctionnent, vous devez configurer un système pour que votre extraction de données fonctionne. Vous pouvez choisir entre une extraction manuelle des données, une extraction complète des données ou une extraction incrémentielle des données. Voyons les avantages et les inconvénients de chaque type d'extraction de données :

Extraction complète:

L'extraction complète, ou un chargement complet ou une actualisation, extrait toutes les données d'un système source en une seule opération. Vous pouvez utiliser cette technique lorsque les données sources ne changent pas fréquemment et qu'une copie complète et à jour des données est essentielle. Toutefois, l'extraction complète des données peut être gourmande en ressources, en particulier pour les grands ensembles de données, car elle récupère toutes les données, que les données aient ou non changé depuis l'extraction précédente. Il s’agit souvent du meilleur choix comme étape initiale dans les projets d’entreposage de données ou de migration de données.

Extraction incrémentielle:

Extraction incrémentale, également appelée extraction delta ou capture de données modifiées (CDC), permet d'extraire uniquement les données qui ont changé depuis la dernière extraction. C'est le meilleur choix lorsqu'il s'agit de sources de données qui changent fréquemment, telles que les bases de données transactionnelles. En outre, cette méthode est plus efficace qu'une extraction complète, car elle réduit la quantité de données transférées et traitées. Les méthodes courantes d'extraction incrémentielle incluent le suivi basé sur l'horodatage, les numéros de version ou l'utilisation d'indicateurs pour marquer les enregistrements mis à jour.

Extraction manuelle:

Par le passé, la plupart des organisations extrayaient les données manuellement. Certaines copient et collent encore des données à partir de documents, de feuilles de calcul ou de pages Web dans une autre application ou base de données. Cependant, l'extraction manuelle prend du temps, est sujette aux erreurs et inévitablement inadaptée aux tâches d'extraction de données à grande échelle. Néanmoins, elle peut être utile pour la récupération de données occasionnelle ou ponctuelle lorsque l'automatisation est difficile.

Défis courants en matière d’extraction de données

On pourrait penser qu’avec les progrès technologiques, l’extraction de données serait peut-être devenue plus facile. Cependant, les entreprises ont encore besoin d’aide pour relever les défis d’extraction de données. Voici quelques défis courants que vous devez garder à l’esprit lors de la mise en œuvre de processus d’extraction de données :

Variété des sources de données

Savez-vous qu’une entreprise extrait des données de 400 sources en moyenne ? Toutes ces sources ont un format, une structure et une méthode d'accès différents, ce qui rend difficile l'extraction des données et cela également à temps. Selon un sondage menée par IDG, cette explosion des sources de données crée un environnement complexe qui bloque les projets ; en fait, 32 % des personnes interrogées ont souligné qu'elles avaient besoin d'aide pour se connecter aux sources de données.

Volume de données

64 % des organisations gèrent aujourd'hui au moins un pétaoctet de données, avec jusqu'à 41 % des organisations gérant jusqu'à 500 pétaoctets de données. Ce n'est donc pas seulement la diversité des sources de données qui constitue un défi, mais également le volume des données.

Le déplacement de gros volumes de données des systèmes sources vers un référentiel central peut prendre du temps, principalement si la bande passante du réseau de l'organisation est limitée. De plus, la gestion de grands volumes de données entraîne également des problèmes potentiels de gouvernance des données.

Complexité des données

Nous avons déjà évoqué les volumes importants de données et la diversité des sources de données, mais cela ne s'arrête pas là : les données sont aujourd'hui plus complexes que jamais. L'époque où elles étaient simplement stockées dans deux tableaux Excel est révolue. Aujourd'hui, vous trouverez des données hiérarchiques, des fichiers JSON, des images, des PDF, etc. De plus, toutes ces données sont interconnectées.

Par exemple, dans les données des réseaux sociaux, les individus sont connectés via différents types de relations, telles que les amitiés, les abonnements, les mentions « J'aime » et les commentaires. Ces relations créent un réseau de points de données interconnectés. Imaginez maintenant que vous extrayez ces points de données, puis que vous les intégrez dans un schéma.

Gestion et surveillance des erreurs

La gestion et la surveillance des erreurs sont des aspects cruciaux de l'extraction de données, car elles garantissent la fiabilité et la qualité des données extraites. Cela est encore plus crucial dans l'extraction de données en temps réel lorsque les données nécessitent une détection et une gestion immédiates des erreurs.

Évolutivité

De nombreuses organisations nécessitent une extraction et une analyse de données en temps réel ou quasi réel. À mesure que les données circulent en continu, les systèmes doivent suivre le rythme d'ingestion des données, c'est pourquoi l'évolutivité est essentielle. Lors de la configuration de votre infrastructure, vous devez vous assurer qu’elle peut gérer toute croissance du volume de données.

L’automatisation grâce à l’IA : une nécessité de l’heure

Étant donné que les données sont devenues plus complexes, la façon de résoudre les problèmes d’extraction de données est d’utiliser un outil d'extraction de données qui peut automatiser la plupart des tâches. C'est là que l'IA entre en jeu. Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation d'un outil d'extraction de données basé sur l'IA par rapport à l'extraction manuelle des données :

1. Gérez plusieurs sources de données : Les outils d'extraction de données sont dotés de connecteurs intégrés, qui facilitent la connexion à toutes les sources de données à la fois. De plus, les outils d'aujourd'hui sont équipés de fonctionnalités d'IA qui peuvent extraire des données de documents non structurés en quelques secondes.
2. OCR alimenté par l'IA : Bien que l’OCR soit utilisé depuis un certain temps, sa combinaison avec l’IA permet aux outils d’extraction de données modernes non seulement d’augmenter l’efficacité, mais également d’améliorer considérablement la précision, quel que soit le type ou le format du fichier.
3. Évolutivité:L'avantage des outils d'extraction de données est qu'ils peuvent évoluer pour gérer efficacement de gros volumes de données sans nécessiter de ressources supplémentaires. Ils peuvent extraire et traiter les données par lots ou en continu pour répondre aux besoins des entreprises ayant des besoins croissants en données.
4. Qualité des données: De nombreux outils d'extraction de données incluent qualité des données fonctionnalités, telles que la validation des données et , qui aident à identifier et à corriger les erreurs ou les incohérences dans les données extraites.
5. Automatisation: Les outils d'extraction de données peuvent être programmés pour s'exécuter à des intervalles spécifiés ou être déclenchés par des événements spécifiques, ce qui réduit le besoin d'intervention manuelle et garantit que les données sont constamment mises à jour.
6. Cartographie de l'IA: Avec Cartographie des données IA, des solutions modernes d'extraction de données telles que Astera peut aider les entreprises à extraire et à cartographier les données avec précision et sans effort.

Extrayez en toute transparence vos précieuses données avec Astera

L'extraction des données est l'étape fondamentale de l'ensemble du cycle de gestion des données. À mesure que la technologie progresse et que les sources de données deviennent de plus en plus complexes et volumineuses, le domaine de l'extraction des données évolue également.

Il est donc essentiel de se tenir au courant des nouveaux outils et des meilleures pratiques du secteur.

C'est là que Astera vient avec son no-code Solution d'extraction de données basée sur l'IA, vous permettant d'extraire des données sans effort sans a) passer des heures sur des tâches répétitives, b) nécessiter des connaissances en codage et c) répéter les tâches d'extraction à chaque fois qu'un nouveau document arrive.

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