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Qu'est-ce que l'extraction de données : techniques, outils et bonnes pratiques

5 janvier 2024

Vous avez collecté toutes sortes de données pour votre entreprise, mais elles sont désormais piégées ! Il se trouve dans votre compte Facebook, votre système de point de vente, vos PDF, votre site Web et d'autres bases de données. Alors, comment introduire ces données dans votre logiciel d’analyse et cela aussi rapidement ? Aussi important soit-il de collecter des données, ce qui compte encore plus, c'est la rapidité avec laquelle vous pouvez les extraire afin qu'elles soient prêtes à être analysées. Saviez-vous que 68 % des données d'entreprise ne sont pas du tout utilisées? Cela montre l’importance de l’extraction de données dans toute organisation axée sur les données. Si vous parvenez à réussir cette première étape, vous pourrez établir une base solide pour le reste de votre projet. pipeline de données.

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

L'extraction de données est le processus qui récupère ou extrait des données de diverses sources et les convertit 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 qui vous permet d'introduire des données dans des applications ou des analyses en aval.

Les données peuvent provenir de diverses sources, notamment des bases de données, des feuilles de calcul, des sites Web, Interfaces de programmation d'application (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 est relativement simple lorsqu'il s'agit de données structurées, telles que des données tabulaires dans des fichiers Excel ou des bases de données relationnelles. Il est cependant préférable d'utiliser logiciel d'extraction de données lorsqu'il s'agit de sources de données non structurées, telles que des PDF, des e-mails, des images et des vidéos.

Importance de l'extraction de données

Un problème important que l’extraction de données résout est qu’elle améliore l’accessibilité des données. Imaginez une entreprise avec diverses sources de données, et toutes ces données sont dans différents formats, et chaque service essaie d'utiliser ces données en fonction de ses besoins ; la quantité de désordre que cela créerait ! L'extraction de données rassemble toutes les données, vous permettant de les convertir dans un format standardisé, puis de les placer dans une source centralisée que chacun peut utiliser en cas de besoin. Le résultat est que des utilisateurs plus autonomes peuvent utiliser les données sans dépendre des ressources informatiques.

Extraction de données vs. Exploration de données

Extraction de données et data mining sont souvent confondus les uns avec les autres. Il existe cependant une différence entre les deux. Comme nous l'avons expliqué précédemment, l'extraction de données consiste à collecter des données provenant de différentes sources et à les préparer pour l'analyse ou le stockage dans une base de données structurée.

L'exploration de données, quant à elle, est le processus de découverte de modèles, de tendances, d'informations ou de connaissances précieuses à partir d'un ensemble de données. Il s’agit d’appliquer diverses techniques statistiques, d’apprentissage automatique et d’analyse de données pour extraire des informations utiles à partir des données. L'objectif principal de l'exploration de données est de découvrir des modèles ou des relations cachés au sein des données, puis de les utiliser pour la prise de décision ou la modélisation prédictive.

 

Data Mining Extraction De Données
Objectif L’objectif de l’exploration de données est d’extraire des informations exploitables à partir des données. Vous pouvez utiliser l'exploration de données pour découvrir des relations, faire des prédictions, identifier des tendances ou trouver des anomalies dans les données. L'extraction de données vise à collecter, nettoyer et transformer les données dans un format cohérent et structuré afin que les utilisateurs disposent d'un ensemble de données fiable à interroger ou à analyser.
Techniques L’exploration de données nécessite souvent une compréhension approfondie de l’analyse statistique et de l’apprentissage automatique. Il utilise diverses techniques et algorithmes, notamment le clustering, la classification, la régression, l'exploration de règles d'association et la détection d'anomalies. L'extraction de données implique généralement des techniques d'ingestion, d'analyse et de transformation de données. Les outils et méthodes couramment utilisés pour l'extraction de données incluent le web scraping, l'analyse de documents, l'extraction de texte et l'extraction de données basée sur l'API.
Sortie Le résultat de l’exploration de données se traduit par des informations ou des modèles exploitables que vous pouvez utiliser pour prendre des décisions éclairées ou créer des modèles prédictifs. Ces informations peuvent inclure des tendances, des corrélations, des groupes de points de données similaires ou des règles décrivant les associations au sein des données. Le résultat de l’extraction de données est un ensemble de données structuré prêt à être analysé. Cela peut impliquer nettoyage des données pour supprimer les incohérences, les valeurs manquantes ou les erreurs. Les données extraites sont généralement stockées dans un format adapté à l'interrogation ou à l'analyse, tel qu'une base de données relationnelle.

 

Temps de livraison L'exploration de données est effectuée une fois les données extraites, nettoyées, transformées et validées. L’extraction des données est généralement une étape initiale de l’analyse, réalisée avant toute étude ou modélisation approfondie.

Comment fonctionne l'extraction de données ?

Identification des sources de données

Le processus d'extraction de données commence par l'identification des sources de données. Vous devez être clair sur les données dont vous avez besoin et où se trouvent vos données. Il peut s'agir de documents, de bases de données ou d'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 OCR; pour les sites Web, vous aurez peut-être besoin d'un logiciel de web scraping, etc.

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. Vous pouvez utiliser une chaîne de connexion à la base de données, un nom d'utilisateur et un mot de passe pour les bases de données. Vous devrez peut-être utiliser des API pour les sources Web. Certains logiciels 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 pour bases de données. Les documents peuvent nécessiter une extraction de texte à l'aide de l'OCR (ou d'analyseurs de documents spécifiques. La plupart outils d'extraction de données sont désormais sans code, ce qui signifie que tout ce que vous avez à faire est simplement de 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 respectent souvent pas le format requis par la destination finale ou même pour l'analyse. Par exemple, vous pourriez avoir des données au format XML ou JSON et vous devrez peut-être les convertir en Excel pour analyse. Il peut y avoir plusieurs scénarios, c’est pourquoi la transformation des 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 vers une destination qui varie en fonction de l'objectif des données. Vous pouvez stocker les données dans des fichiers plats tels que des fichiers CSV, JSON ou Parquet ou les placer dans une base de données relationnelle (par exemple, MySQL, PostgreSQL) ou une base de données NoSQL (par exemple, MongoDB).

Étude de cas

Ciena Corporation, un pionnier de l'industrie des réseaux, recevait des bons de commande au format PDF et faisait face 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 trouvé Astera ReportMiner être le mieux adapté. En conséquence, Ciena répond désormais aux demandes des clients 15 fois plus rapidement et peut traiter les bons de commande en seulement 2 minutes au lieu de plusieurs heures.

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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 le 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 PNL incluent la reconnaissance d'entités nommées (NER) pour extraire des entités telles que des noms, des dates et des lieux, 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 se produit lorsqu'un programme ou un système informatique extrait des informations structurées à partir de documents non structurés ou semi-structurés. Ces documents peuvent être sous différents formats, tels que PDF, Fichiers Word, pages HTML, e-mails ou notes manuscrites. Le système d'analyse identifie la structure du document. Ensuite, il extrait les éléments de données pertinents, notamment les noms, adresses, dates, numéros de facture et descriptions de produits, sur la base de mots-clés spécifiques, d'expressions régulières ou d'autres méthodes de correspondance de modèles.

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. C’est souvent le meilleur choix comme première étape entreposage de données ou des projets 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:

Dans le passé, la plupart des organisations extrayaient les données manuellement. Certains copient et collent encore les données 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 ne convient inévitablement pas aux tâches d’extraction de données à grande échelle. Néanmoins, cela peut être utile pour la récupération de données occasionnelles ou ad hoc lorsque l'automatisation est impossible.

Le rôle de l'extraction de données dans ETL

ETL, qui signifie 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.

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

Défis courants pour les entreprises

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 :

Hétérogénéité 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:

Il y a environ 4.95 milliards d'internautes qui génèrent environ 2.5 quintillions d’octets de données chaque jour. Ce n’est donc pas seulement la variété 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 parlé de volumes élevés de données et d'une variété de sources de données, mais cela ne s'arrête pas là : les données sont aujourd'hui plus complexes que jamais. Il est révolu le temps où il était simplement stocké dans deux tableaux dans Excel. Aujourd’hui, vous trouverez des données hiérarchiques, des fichiers JSON, des images, des PDF, etc. En 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 likes et les commentaires. Ces relations créent un réseau de points de données interconnectés. Imaginez maintenant extraire ces points de données, puis les intégrer 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 critique dans l’extraction de données en temps réel, lorsque les données nécessitent une détection et un traitement immédiats 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.

Automatisation - Le besoin du moment

Étant donné que les données sont devenues plus complexes, la seule solution pour résoudre les problèmes d’extraction de données consiste à utiliser un outil d’extraction de données capable d’automatiser la plupart des tâches. Voici quelques-uns des avantages de l’utilisation d’un outil d’extraction de données 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 simultanée à toutes les sources de données, notamment les sites Web, les bases de données, les feuilles de calcul, les PDF, les e-mails et les API. De plus, les outils d’extraction de données d’aujourd’hui sont désormais équipés de capacités d’IA capables d’extraire des données de documents non structurés à l’aide de puissants algorithmes d’IA.
  2. Évolutivité: L’avantage des outils d’extraction de données est qu’ils peuvent évoluer pour gérer efficacement de gros volumes de données. Ils peuvent extraire et traiter les données par lots ou en continu pour répondre aux besoins des entreprises ayant des besoins croissants en matière de données.
  3. Qualité des données: De nombreux outils d'extraction de données incluent qualité des données fonctionnalités, telles que la validation des données et le nettoyage, qui aident à identifier et à corriger les erreurs ou les incohérences dans les données extraites.
  4. Automation: 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.

Principaux outils d'extraction de données

L'outil que vous choisirez dépendra de votre cas d'utilisation particulier. Cependant, voici quelques-uns des meilleurs outils d’extraction de données que vous pouvez envisager :

  1. Astera Mineur de rapport : Astera Signaler un mineur est un outil d'extraction de données de niveau entreprise, sans code et alimenté par l'IA qui permet aux utilisateurs d'extraire des données à partir de sources de données non structurées telles que factures et les ordres d'achat dans quelques minutes. Tout ce que les utilisateurs doivent faire est d'identifier les champs qu'ils souhaitent extraire, et le algorithmes d'IA avancés extraire des données sans intervention manuelle. L'outil est également livré avec des connecteurs intégrés, ce qui facilite la connexion à n'importe quelle source de données. L'outil d'extraction de données dispose de fonctionnalités avancées de préparation de données, grâce auxquelles vous pouvez rapidement nettoyer et valider les données.
  2. Analyseur de documents : Docparser est un outil d'extraction de données basé sur le cloud qui vous permet d'extraire des données de documents, de PDF et d'images.
  3. Poulpe : Octoparse est un grattoir Web sans code. Vous pouvez utiliser l'outil pour extraire des données de n'importe quel site Web et les stocker dans un format structuré. Il s'agit d'un grattoir Web pointer-cliquer, ce qui signifie que vous pouvez cliquer sur l'élément du site Web et qu'il extraira les données pour vous.
  4. Analyseur de courrier : Mail Parser est un excellent choix pour extraire les données de vos e-mails et pièces jointes. Vous pouvez convertir l'extrait en webhooks, JSON, XML ou télécharger via Excel.
  5. Analyseur : Il s'agit d'un outil de scraping Web gratuit et facile à utiliser qui vous permet de convertir les données d'un site Web en une feuille de calcul ou une API. Vous pouvez l'utiliser pour extraire des avis sur des produits, des prix ou des pistes de vente.

Mots de séparation

L'extraction des données est l'étape fondamentale de tout le cycle de gestion des données. À mesure que la technologie progresse et que les sources de données gagnent en complexité et en volume, le domaine de l’extraction de données va sans aucun doute évoluer. Il est donc essentiel de se tenir au courant des nouveaux outils et des meilleures pratiques du secteur. Vous souhaitez vous lancer dans l’extraction de données basée sur l’IA ? Téléchargez un essai 14-day gratuit en Astera Signaler le mineur et extraire des données de PDF dans quelques minutes.

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