Extraction de données automatisée : définition, avantages et cas d'usage

Vous cherchez à rationaliser la façon dont votre entreprise gère les données ? Dans cet article, vous découvrirez tout ce que vous devez savoir sur l'extraction automatisée de données, de sa définition et de son fonctionnement aux avantages transformateurs qu'elle apporte aux organisations.

Points clés à retenir

• L'extraction automatisée de données rationalise les processus, transformant de vastes quantités de données non structurées en formats structurés pour une utilisation pratique.
• Les techniques modernes s'appuient sur l'IA, l'OCR et le machine learning pour une capture de données rapide et précise à partir de divers documents.
• Des secteurs comme la finance, la santé et la logistique dépendent fortement de l'extraction automatisée de données pour réduire les coûts et améliorer la productivité.

Les entreprises génèrent et gèrent quotidiennement de grandes quantités de données, et le traitement de ces informations est essentiel à la prise de décision et à l'efficacité opérationnelle. L'extraction automatisée de données transforme la façon dont les organisations traitent les données, en offrant une alternative rationalisée, efficace et précise aux méthodes manuelles.

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

L'extraction de données consiste à récupérer des informations à partir de sources de données non structurées. Grâce à l'extraction de données, les données peuvent être affinées, stockées et analysées plus en détail. Elle est utilisée dans les secteurs de la santé, des services financiers et des technologies. Les entreprises peuvent optimiser leur efficacité en automatisant leurs processus manuels à l'aide de l'extraction de données.

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

L'extraction automatisée de données utilise des logiciels avancés et des technologies basées sur l'IA pour identifier, capturer et convertir automatiquement les données provenant de diverses sources en formats structurés, tels que les PDF, les documents numérisés et les e-mails. En éliminant le processus manuel, les entreprises gagnent du temps, réduisent les erreurs et augmentent leur vitesse de traitement des données, ce qui leur permet de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

En 2025, la sphère mondiale des données devrait atteindre plus de 180 zettaoctets, ce qui souligne la nécessité de méthodes d'extraction de données efficaces pour traiter, analyser et stocker ces informations -- Source : Statista

Extraction de données et ETL

L'extraction de données est la première étape du processus ETL. ETL signifie Extract, Transform, and Load (Extraire, Transformer et Charger), et il implique les 3 processus. L'objectif principal de l'ETL est de préparer les données afin qu'elles puissent être chargées dans un entrepôt de données, une base de données ou directement dans une application métier. L'ETL est adaptable à tous les secteurs d'activité, notamment la santé, les SaaS et la vente au détail.

Extraction de données vs. exploration de données (data mining)

L'extraction de données et l'exploration de données (data mining) sont des processus essentiels dans l'analyse d'un volume important de données, mais ils ne sont pas liés.

L'extraction de données consiste à obtenir et à collecter des données, tandis que l'exploration de données est le processus d'analyse de ces données pour découvrir des informations et des tendances. L'extraction de données est une étape nécessaire à l'exploration de données, mais l'exploration de données implique des techniques d'analyse et de modélisation plus complexes pour tirer de la valeur des données.

Quels sont les différents types de données ?

Il est essentiel de comprendre les différents types de données impliqués afin d'optimiser les méthodes d'extraction et de garantir la précision.

Données structurées

Définition : Les données structurées sont hautement organisées et formatées, ce qui facilite leur recherche, leur récupération et leur analyse. Elles sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles, où chaque ligne représente un enregistrement unique et chaque colonne représente un attribut spécifique.

Caractéristiques :

• Schéma fixe (par exemple, pour une utilisation dans des bases de données)
• Facilement manipulable à l'aide de SQL et d'autres outils de requête de base de données
• Structure prévisible et cohérente

Les sources courantes de données structurées comprennent :

• Bases de données : Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tableaux avec des lignes et des colonnes, telles que les informations sur les clients et les enregistrements de ventes.
• Feuilles de calcul : Les données stockées dans des fichiers Excel ou Google Sheets suivent souvent un format cohérent, ce qui facilite l'extraction de points de données spécifiques.

Exemple : Les entreprises s'appuient sur des données structurées pour générer des rapports, suivre les performances des ventes et gérer efficacement les relations avec les clients.

2. Données semi-structurées

Définition : Les données semi-structurées ne sont pas conformes à un schéma rigide, mais contiennent tout de même des balises ou des marqueurs pour séparer les différents éléments.

Caractéristiques :

• Structure flexible et adaptable
• Organisation hiérarchique

Ce type de données est courant dans des formats tels que :

• JSON (JavaScript Object Notation) : Les fichiers JSON sont largement utilisés dans les applications Web. Ils sont structurés sous forme de paires clé-valeur, ce qui les rend relativement faciles à parser.
• XML (eXtensible Markup Language) : Comme JSON, XML permet de créer des balises personnalisées pour représenter les données, offrant ainsi une structure flexible pour l'échange de données.
• Fichiers journaux : Les entrées formatées de manière cohérente permettent d'extraire des informations significatives malgré leur nature semi-structurée.

Exemple : Un document XML contenant des informations sur les produits, où chaque produit est étiqueté avec des attributs pertinents tels que le nom, le prix et la description.

3. Données non structurées

Définition : Les données non structurées nécessitent un format ou une structure prédéfinis, ce qui rend difficile l'analyse et l'extraction d'informations significatives.

Caractéristiques :

• Formats et types de contenu divers
• Nécessite des technologies avancées (par exemple, le NLP, le machine learning) pour une extraction significative

Les exemples courants comprennent :

• Documents texte : Les fichiers Word, les PDF et les e-mails peuvent contenir de grandes quantités de données non structurées, nécessitant souvent des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour l'extraction.
• Images et vidéos : Les fichiers multimédias qui nécessitent des outils de reconnaissance d'images ou d'analyse vidéo pour extraire les informations pertinentes, telles que les métadonnées ou le texte intégré.

Exemple : Les organisations analysent les données non structurées pour obtenir des informations à partir des commentaires des clients, améliorer l'analyse du sentiment de la marque et extraire des informations critiques des contrats.

En savoir plus sur les données structurées et les données non structurées

4. Données chronologiques

Définition : Les données chronologiques sont une séquence de points de données collectés ou enregistrés à des intervalles spécifiques. Ce type de données est crucial dans la finance et l'IoT (Internet des objets), où les tendances des données historiques éclairent les processus décisionnels. Les outils d'extraction automatisée de données peuvent analyser les données chronologiques pour en tirer des informations ou des anomalies.

Caractéristiques :

• Séquentielles et ordonnées dans le temps
• Capture la dynamique et les tendances temporelles
• Nécessite souvent des techniques d'analyse spécialisées, telles que la prévision et la détection des anomalies

Exemple :

Les cours boursiers sont enregistrés toutes les heures, ce qui permet de les analyser pour prévoir les tendances futures.

Données météorologiques : Les niveaux de température, d'humidité et de précipitations enregistrés toutes les heures ou tous les jours peuvent être analysés pour identifier les tendances climatiques et améliorer la précision des prévisions.

5. Données spatiales

Définition : Les données spatiales se rapportent à l'emplacement physique et aux attributs des objets. Ce type de données est essentiel dans les systèmes d'information géographique (SIG) et peut inclure des coordonnées, des cartes et des images satellitaires. Les outils d'extraction automatisée peuvent aider à convertir les données spatiales brutes en informations exploitables pour diverses industries, telles que l'urbanisme et la logistique.

Caractéristiques :

• Essentiel pour la cartographie et la navigation
• Visualisé à l'aide de systèmes d'information géographique (SIG)

Exemple : Coordonnées géographiques extraites des données GPS pour l'optimisation des itinéraires.

Méthodes d'extraction

Les deux principales méthodes d'extraction de données à partir de diverses sources sont manuelle et automatisée.

Défis de l'extraction manuelle de données

L'extraction manuelle de données, un processus long et sujet aux erreurs, présente plusieurs défis, notamment :

• Erreur humaine et inexactitude des données : L'extraction manuelle entraîne souvent des erreurs, en particulier avec de grands ensembles de données ou des documents complexes.
• Allocation des ressources : Une main-d'œuvre importante est nécessaire pour le traitement des données, ce qui le rend coûteux et moins efficace.
• Risques de conformité : Le traitement manuel peut accroître le risque de non-conformité, car des erreurs de saisie de données peuvent entraîner des problèmes réglementaires.

Méthodes d'extraction automatisée : logique vs. physique

L'extraction de données peut également être classée en deux types principaux : logique et physique.

1. Extraction logique

Description : L'extraction logique se concentre sur la structure logique des données. Cette méthode consiste à récupérer les données en fonction de leur signification et de leur organisation au sein d'une base de données ou d'un modèle de données plutôt que de la façon dont elles sont physiquement stockées. Elle utilise souvent des requêtes ou des API pour accéder aux données.

Avantages :

• Efficacité : Permet une récupération ciblée des données, car seules les informations pertinentes sont extraites en fonction de requêtes ou de critères spécifiques.
• Intégrité des données : Maintient les relations et les contraintes au sein des données, garantissant ainsi que les données extraites restent cohérentes et exactes.
• Convivialité : Utilise souvent des langages de haut niveau (comme SQL) qui permettent aux utilisateurs de définir plus facilement les données dont ils ont besoin sans comprendre les mécanismes de stockage sous-jacents.

2. Extraction physique

Description : L'extraction physique consiste à récupérer les données du format de stockage physique réel où elles sont conservées, tels que les fichiers, les disques durs ou les bandes de sauvegarde. Cette méthode se concentre sur la façon dont les données sont stockées sur un support physique et implique souvent des techniques d'accès aux données de plus bas niveau.

Avantages :

• Exhaustivité : Permet de récupérer toutes les données stockées sur un support physique, y compris les données archivées ou historiques qui peuvent ne pas être accessibles par des méthodes logiques.
• Polyvalence : Utile dans les analyses judiciaires, la récupération de données et les scénarios de sauvegarde où une extraction complète des données est nécessaire.

Avantages de l'extraction automatisée de données

L'extraction automatisée de données offre de nombreux avantages aux entreprises, en particulier celles qui s'appuient sur de grands volumes de données pour leurs opérations et leur prise de décision. Elle facilite l'obtention d'une multitude de données qui permettent aux organisations d'obtenir de meilleures informations et de prendre des décisions plus fondées sur les données.

• Efficacité et rapidité accrues : L'extraction automatisée de données permet un traitement rapide de vastes données, réduisant ainsi le temps nécessaire à l'exécution des tâches.
• Amélioration de la précision et réduction des erreurs : L'automatisation de la capture des données réduit les erreurs humaines, ce qui améliore la précision de l'extraction et du traitement des données.
• Économies et retour sur investissement (ROI) : En remplaçant la saisie manuelle des données, les entreprises peuvent allouer les ressources plus efficacement, ce qui permet de réaliser des économies substantielles.

Technologies de l'extraction automatisée de données

L'extraction automatisée de données s'appuie sur une combinaison de technologies avancées pour transformer les données de formats bruts, souvent non structurés, en informations organisées et accessibles.

1. Modèles de Machine Learning (ML) : Les algorithmes de ML peuvent s'adapter à différentes structures de documents, en identifiant les modèles et en extrayant les informations en fonction des interactions précédentes.
2. Reconnaissance optique de caractères (OCR) : Les algorithmes d'OCR identifient et analysent les modèles de caractères dans les images pour reconnaître les lettres, les mots et les chiffres, permettant ainsi de numériser les données provenant de sources qui, autrement, nécessiteraient une saisie manuelle.
3. Traitement du langage naturel (NLP) : Grâce au NLP, les systèmes d'extraction automatisée de données peuvent analyser le contexte, le sentiment et les relations entre les mots, ce qui permet d'extraire des informations de documents complexes, tels que les e-mails, les textes juridiques ou les commentaires des clients.
4. Intelligence artificielle (IA): Contrairement aux méthodes traditionnelles, l'IA peut gérer des sources de données complexes et dynamiques et s'adapter à divers types de documents, mises en page et langues.

Les techniques d'extraction basées sur l'IA peuvent faire gagner aux entreprises 30 à 40 % de leurs heures. - Rapport PWC

Extraction automatisée de données pour des secteurs spécifiques

Presque tous les secteurs doivent extraire les données de manière plus efficace afin de comprendre leur marché, leurs clients ou leurs produits. Voici les plus courants.

Finance

Les institutions financières doivent traiter les factures, les relevés bancaires et les rapports de crédit, en veillant à l'établissement de rapports financiers précis et à la conformité.

Santé

L'IA permet un traitement rapide et fiable des dossiers des patients, des demandes de remboursement et des rapports médicaux. Ce faisant, les prestataires de soins de santé améliorent les soins aux patients et rationalisent les tâches administratives.

Logistique et chaîne d'approvisionnement

Elle simplifie le traitement des commandes, la gestion des stocks et le suivi des expéditions, garantissant le bon déroulement des opérations de la chaîne d'approvisionnement et la réception par les clients de mises à jour en temps opportun.

Parseur comme outil d'extraction de données

La solution d'extraction de données avancée de Parseur, basée sur l'IA, permet une automatisation transparente, efficace et fiable dans divers secteurs. Conçu pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises en matière de traitement des données, Parseur automatise la capture et la structuration des données provenant des e-mails, des PDF et d'autres documents afin de minimiser les erreurs et de maximiser l'efficacité.

Bernard Rooney, directeur général de Bond Healthcare, décrit Parseur comme suit : « Parseur est un produit hautement personnalisable qui offre une solution pour l'extraction de données simples comme pour les feuilles de calcul complexes. »

Principales caractéristiques de Parseur

• Moteur d'IA de pointe : Le moteur d'IA de Parseur peut désormais traiter des documents jusqu'à 100 pages, ce qui le rend adapté aux entreprises ayant des volumes de données importants.
• Traitement amélioré des documents numérisés et des images : Les capacités OCR améliorées de Parseur garantissent une grande précision dans le parsing des documents numérisés, même ceux contenant des tableaux.

Comment fonctionne l'extraction de données ?

• Commencez par télécharger vos documents sur Parseur par e-mail, API ou la plate-forme Parseur. Parseur accepte de nombreux types de fichiers, notamment les PDF, les images numérisées et les fichiers image (BMP, PNG, JPEG, TIFF).
• Le moteur d'IA de Parseur détecte les types de documents, identifie les champs clés et extrait les données en conséquence. Vous pouvez créer des modèles personnalisés pour garantir des résultats précis si des besoins d'extraction spécifiques nécessitent un affinement supplémentaire.
• Après l'extraction, Parseur organise les données dans le format de votre choix et les intègre de manière transparente avec des applications, notamment les systèmes CRM, ERP et les bases de données. Vous pouvez exporter les données via les formats CSV, Excel ou JSON ou utiliser les intégrations de Parseur avec des outils comme Zapier ou Make pour automatiser d'autres workflows.

Tendances futures de l'extraction automatisée de données

Avec les progrès de l'IA et du machine learning, l'avenir de l'extraction de données verra probablement :

• Capacités NLP améliorées : Le NLP piloté par l'IA devrait améliorer l'interprétation du contexte, permettant une extraction encore plus précise à partir de textes complexes.
• Intégration accrue à l'IoT : À mesure que les appareils IoT génèrent davantage de données, l'extraction automatisée sera cruciale pour le traitement des informations en temps réel.
• Amélioration de la personnalisation et de l'évolutivité : Les futures solutions offriront davantage d'options de personnalisation pour répondre aux besoins spécifiques des secteurs.

Dernière mise à jour le 28 novembre 2024