Points clés à retenir
- Le parsing manuel des données prend du temps et est sujet à des erreurs, tandis que l'OCR traditionnel a des difficultés avec la précision.
- Les outils basés sur l'IA comme Parseur surmontent les limites traditionnelles grâce à l'OCR avancé, à l'apprentissage automatique et à l'automatisation.
Cet article vous guidera à travers le parsing de données, pourquoi il est crucial pour les entreprises modernes, comment il fonctionne, les cas d'utilisation courants et les éléments à prendre en compte lors du choix d'un outil de parsing de données. Nous vous présenterons également Parseur, une plateforme automatisée d'extraction et de parsing de données pour rationaliser vos flux de travail.
Qu'est-ce que le parsing de données ?
Il existe de nombreuses définitions du parsing de données, car il s'agit d'un concept vaste, mais nous avons essayé de le simplifier pour vous.
Le parsing de données est la conversion de données d'un format à un autre, généralement de données non structurées (HTML brut) à des données structurées (JSON, CSV). Il convertit les données dans un format plus lisible.
Un parseur de données permet de parser les données et de les transformer dans n'importe quel format dont vous avez besoin. Cependant, seuls certains parseurs de données fonctionnent de la même manière ; certains ont des règles de parsing spécifiques à suivre.
Définition du parsing
Dans un langage de programmation, le parsing de données fait référence à l'analyse des données et à leur structuration selon des règles spécifiques.
Wikipedia définit le parsing comme « le processus d'analyse d'une chaîne de symboles, soit en langage naturel, soit dans des structures de données.
Le parsing décompose ces informations en composants significatifs (tels que les noms, les dates, les adresses, les montants), généralement dans un format structuré comme CSV, JSON ou XML.
Le parsing de données est-il identique à l'extraction de données ?
Le parsing de données et l'extraction de données sont distincts l'un de l'autre. L'extraction de données fait référence à la récupération des données à partir de documents et le parsing de données est la transformation des données dans un format utilisable.
L'extraction de données est la première étape du processus ETL (Extract Transform Load) tandis que le parsing de données est la deuxième étape.
Types de parsing de données
Le parsing de données peut être classé en 2 types ou approches différents, tels que :
- Basé sur la grammaire
- Piloté par les données
Dans le parsing de données basé sur la grammaire, vous définissez un ensemble de règles pour identifier la structure d'un élément de texte en entrée. Ces règles peuvent être définies dans un fichier ou dans le cadre de votre code.
Un excellent exemple de parsing basé sur la grammaire est celui des expressions régulières (regex).
En revanche, le parsing piloté par les données utilise des méthodes basées sur des règles et des langages tels que le traitement du langage naturel (TLN). Les expressions régulières (regex) sont utilisées pour identifier et extraire des données basées sur des modèles récurrents et elles conviennent aux données semi-structurées comme les journaux ou les e-mails.
Pourquoi le parsing de données est-il important ?
Lorsque vous traitez de grandes quantités de données, il devient important de s'assurer que les données sont fiables, exactes et exemptes d'erreurs. Et le parsing de données présente de nombreux avantages par rapport à la saisie manuelle des données, comme indiqué ci-dessous.
Vitesse
Le parsing de données peut être beaucoup plus rapide que la saisie manuelle, car une machine peut traiter de grandes quantités de données brutes rapidement, bien plus vite qu'un humain. Un seul parseur de données peut parser des milliers de fichiers à la fois et traiter leur contenu en quelques secondes ou minutes. La saisie manuelle prend beaucoup plus de temps, car chaque enregistrement doit être saisi individuellement par un employé qui commettra probablement des erreurs en cours de route.
En 2013, les entreprises américaines ont été frappées par près de 7 milliards de dollars de pénalités civiles de l'IRS, principalement en raison d'une déclaration incorrecte des revenus et des valeurs d'emploi des entreprises.
Précision
Lorsque les entreprises dépendent uniquement d'employés humains pour leurs besoins en matière de base de données au lieu d'utiliser des solutions de parsing de données comme Parseur, des erreurs peuvent se produire. Le parsing de données garantit la précision car il est effectué à l'aide d'un logiciel fiable lors de la saisie de nombres dans des champs ou de la recherche de noms dans une base de données.
Modernisation des données
Les organisations qui collectent des données depuis un certain temps peuvent les avoir dans un format complètement différent. Le parsing de données permet de numériser facilement ces données et de les utiliser à bon escient.
Cas d'utilisation du parsing de données
Sans aucun doute, le parsing de données est largement utilisé par diverses organisations dans différents secteurs. Nous avons rassemblé les cas d'utilisation les plus populaires ci-dessous :
Immobilier
Les agents immobiliers reçoivent quotidiennement des centaines de prospects de différentes plateformes (Zillow, Trulia, Realtor). Grâce au parsing de données, ils peuvent facilement extraire les informations des acheteurs et les détails des propriétés et envoyer ces données à un outil CRM immobilier tel que Realvolve ou Wise agent.
En savoir plus sur comment automatiser les prospects immobiliers.
Services financiers
Les organisations financières comme les banques ou les compagnies d'assurance traitent des millions de transactions chaque jour. Ces transactions sont stockées dans des bases de données et doivent être parsées à des fins d'analyse et de reporting. Le parsing de données les aide à donner un sens à cette énorme quantité d'informations afin qu'elles puissent fournir de meilleurs services à leurs clients.
Soins de santé
Les organismes de soins de santé sont tenus de stocker une énorme quantité de dossiers de patients qui doivent être parsés à des fins d'analyse. Par exemple, les médecins souhaitent accéder instantanément aux dossiers médicaux des patients à tout moment du processus de chirurgie ou de traitement.
Commande et livraison de nourriture
Si vous travaillez dans l'industrie alimentaire, vous devez être conscient de l'importance d'extraire les détails de la commande et les informations client corrects pour livrer la bonne commande. Grâce au processus de parsing de données, les informations peuvent être facilement extraites, transformées et envoyées vers une feuille de calcul Google partagée.
Tout comme les ventes de Barberitos ont augmenté de 30 % avec Parseur, vous pouvez également automatiser votre processus de commande de nourriture.
Le défi manuel du parsing de données
Le parsing manuel des données est encore répandu dans de nombreuses organisations, mais il s'accompagne de défis importants :
- Chronophage : Les employés peuvent passer jusqu'à 40 % de leur temps à collecter et à préparer manuellement les données.
- Sujet aux erreurs : La saisie manuelle des données peut coûter aux entreprises environ 3 billions de dollars par an aux États-Unis seulement.
- Manque d'évolutivité : À mesure que les volumes augmentent, les processus manuels deviennent insoutenables.
Pourquoi l'OCR traditionnel est-il insuffisant ?
Bien que l'OCR traditionnel soit efficace pour reconnaître le texte, il rencontre des difficultés avec :
- Mises en page complexes : Les structures de documents incohérentes peuvent perturber les systèmes OCR de base.
- Résultats sujets aux erreurs : L'OCR nécessite souvent une validation manuelle approfondie.
- Compréhension contextuelle limitée : Il ne peut pas interpréter le sens des données extraites.
L'IA dans le parsing de données
L'intelligence artificielle (IA) transforme le parsing de données en surmontant les limites des méthodes traditionnelles :
- Algorithmes OCR avancés : Les outils basés sur l'IA détectent et extraient avec précision le texte des documents numérisés ou des images.
- Modèles d'auto-apprentissage : L'apprentissage automatique permet aux outils de parsing d'IA de s'adapter aux nouveaux formats et d'améliorer les performances au fil du temps.
- Intégration à l'automatisation : Les outils basés sur l'IA peuvent s'intégrer de manière transparente aux CRM, ERP et autres outils, garantissant un flux de données fluide.
Devriez-vous créer votre propre parseur de données ?
La question la plus importante qui se pose maintenant est de savoir si vous devez créer un parseur de données ou acheter un outil de parsing de données. Construire un parseur de données a ses avantages et ses inconvénients.
Avantages de la création d'un parseur de données
- Plus de contrôle sur le processus de parsing
- Personnaliser l'outil selon vos besoins
Inconvénients de la création d'un parseur de données
- Former le personnel à comprendre les exigences et à rédiger les spécifications
- Ressources et fonds nécessaires pour investir dans le développement de l'outil
- Nécessité d'une maintenance inévitable pour ajuster l'outil, ce qui coûtera beaucoup de temps et d'argent à long terme
Que rechercher dans un outil de parsing de données ?
Lors de la sélection d'une solution de parsing de données, gardez à l'esprit les critères suivants :
- L'outil doit offrir une interface intuitive, permettant aux utilisateurs non techniques de configurer rapidement des modèles ou des règles.
- L'outil doit gérer des charges de travail plus importantes à mesure que les volumes de données augmentent sans compromettre la vitesse ou la précision.
- Votre solution doit parser plusieurs types de documents (e-mails, PDF, images, feuilles de calcul).
- Il doit s'intégrer de manière transparente aux CRM, ERP, systèmes de base de données ou plateformes d'analyse, garantissant un flux de données fluide dans votre pile technologique.
L'alternative : utiliser un outil de parsing de données comme Parseur
Parseur est un puissant outil de parsing d'e-mails et de PDF qui automatise l'extraction de données à partir d'e-mails, de PDF, de feuilles de calcul et d'autres documents. Parseur dispose d'un moteur OCR innovant qui utilise l'OCR zonal et l'OCR dynamique pour capturer toutes les données rapidement et de manière fiable et ne nécessite aucune connaissance en codage.
Avec ses fonctionnalités intégrées, Parseur peut :
- Extraire des données de documents textuels et d'images
- Extraire des blocs répétitifs de tableaux
- Automatiser le parsing de données à partir de cas d'utilisation spécifiques tels que les commandes de nourriture, l'immobilier ou les alertes Google
- Envoyer des données vers toute autre application telle que Google Sheets, Zapier, Make ou Power Automate
Conclusion
Il n'y a jamais eu autant d'informations piégées dans des documents qu'aujourd'hui. Dans le paysage commercial moderne, le parsing de données est devenu un pilier de l'efficacité, permettant aux entreprises de débloquer des informations précieuses et de prendre des décisions éclairées. Avec l'IA à la base, des outils comme Parseur rendent le parsing de données plus accessible, précis et rapide que jamais, transformant la façon dont les organisations gèrent leurs données.
En automatisant le processus de parsing, Parseur élimine l'effort manuel et les approximations, aidant les entreprises à rationaliser les flux de travail et à améliorer l'efficacité opérationnelle. Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour exploiter la puissance du parsing automatisé des données.
Nous espérons que vous avez maintenant une bonne idée de ce qu'est le parsing de données et du fonctionnement d'un parseur de données. Lorsque vous décidez de créer votre parseur ou d'en acheter un, gardez à l'esprit si vous avez de gros volumes de données à parser ou non.
FAQ
Qu'est-ce qu'un exemple de parsing de données ?
Le parsing de données peut être utilisé pour extraire des informations spécifiques d'un document texte volumineux, tel qu'un CV, en utilisant des techniques telles que la correspondance de mots clés et les expressions régulières.
Comment utiliser un parseur de données ?
Différents outils de parsing de données ont des fonctionnalités différentes. Si vous utilisez un parseur de données comme Parseur, aucune règle de parsing ni connaissance en codage ne seront impliquées.
Quels outils sont nécessaires pour le parsing de données ?
Parseur, Scraper API ou Import.io sont tous des exemples d'outils de parsing de données.
Qu'est-ce que le parsing de données en Python ?
Vous pouvez écrire votre propre code en Python pour le parsing avancé de données
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