Qu'est-ce que le parsing de données ?

Alors, de quoi s'agit-il ? Le parsing de données est le Sherlock Holmes des techniques informatiques, triant des sources de données brutes et désordonnées pour trouver les joyaux cachés. Imaginez-le comme votre détective de données personnel, extrayant les bonnes choses du chaos. C'est la quête ultime de données structurées dans un océan de chaos non structuré !

Définition du parsing de données

Il existe de nombreuses définitions pour le parsing de données, car il s'agit d'un concept vaste, mais nous allons essayer de faire simple dans cet article.

En termes simples, le parsing de données est la conversion de données d'un format à un autre ; généralement de données non structurées (par exemple, en HTML ou PDF) à des données structurées (par exemple, JSON ou CSV). Il convertit les données dans un autre format, plus lisible pour une machine.

Un parseur de données permet de parser les données et de les transformer dans n'importe quel format structuré dont vous avez besoin. Cependant, tous les parseurs de données ne fonctionnent pas de la même manière ; certains ont des règles d'analyse spécifiques à suivre.

D'ailleurs, qu'est-ce que le parsing ?

Wikipedia définit le parsing comme « le processus d'analyse d'une chaîne de symboles, soit en langage naturel, soit dans des structures de données.

En informatique, le parsing de données fait référence à l'analyse syntaxique de données brutes et à leur structuration selon des règles spécifiques. Chez Parseur, par exemple, nous sommes spécialisés dans le parsing des emails et le parsing des PDF afin que vous puissiez réutiliser les données des documents non structurés dans d'autres applications.

Le parsing de données est-il identique à l'extraction de données ?

Le parsing de données et l'extraction de données sont deux concepts distincts. L'extraction de données fait référence à la récupération des données à partir de documents, tandis que le parsing de données est la transformation de ces 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.

Il existe 2 types de parsing de données

Le parsing de données peut être classé en deux types d'approches différents :

1. Basé sur la grammaire
2. 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 bon exemple d'analyse grammaticale est celui des expressions régulières (regex).

En revanche, le parsing piloté par les données utilise des méthodes et des langages d'apprentissage automatique et d'IA tels que le traitement du langage naturel (TLN). Un exemple de parsing piloté par les données serait d'extraire et d'identifier des noms ou des adresses à partir d'un document.

Avantages du parsing de données

Lorsque vous traitez de gros volumes de données, il devient important de s'assurer que les données sont fiables, exactes et exemptes d'erreurs. Le parsing de données présente de nombreux avantages par rapport à la saisie manuelle des données comme indiqué ci-dessous.

La vitesse

Le parsing de données peut être beaucoup plus rapide que la saisie manuelle, car une machine peut traiter rapidement de grandes quantités de données brutes, beaucoup plus rapidement qu'un humain. Un seul parseur de données peut analyser 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

Le parsing de données est largement utilisé par diverses organisations dans différentes industries. Nous avons rassemblé ci-dessous les cas d'utilisation les plus populaires :

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 vers 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 analysées 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 analysés 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.

Devriez-vous créer votre propre parseur de données ?

La question la plus importante qui se pose maintenant est de savoir s'il faut 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

1. Plus de contrôle sur le processus de parsing
2. Personnalisation de l'outil selon vos besoins

Inconvénients de la création d'un parseur de données

1. Former le personnel à la compréhension des besoins et à la rédaction des spécifications
2. Ressources et fonds nécessaires pour investir dans le développement de l'outil
3. Besoin d'une maintenance inévitable pour ajuster l'outil, ce qui coûtera beaucoup de temps et d'argent à long terme

L'alternative : utilisez 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, sans nécessiter aucune connaissance en codage.

Avec ses fonctionnalités intégrées, Parseur peut :

• Extraire des données de documents textuels et d'images
• Extraire des données de tableaux, même avec des blocs répétitifs
• 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

Emballer

Nous espérons que vous avez maintenant une meilleure idée de ce qu'est le parsing de données et du fonctionnement d'un parseur de données. Au moment de décider de créer votre parseur ou d'en acheter un, gardez à l'esprit si vous avez ou non de gros volumes de données à analyser.

Voici un tutoriel pratique sur comment parser des données avec Parseur sans coder. Parseur peut analyser des millions de données en quelques minutes - oui, vous avez bien entendu ! Si vous voulez voir comment Parseur peut vous aider à être plus rentable, n'hésitez pas à vous inscrire à notre forfait gratuit ci-dessous.

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

Dernière mise à jour le 16 juillet 2024