L'extraction de données consiste à extraire des informations de différents endroits en vue de les analyser, de les convertir ou de les archiver. Le choix de la technique d'extraction de données la plus appropriée dépend également du type de données, de la source et de la fonction qu'elle va remplir. Ce guide se concentre sur les méthodes d'extraction de données les plus efficaces, notamment l'intégration d'API et les requêtes de base de données qui sont d'une importance capitale pour les organisations et les entreprises.
Intégration de l'API
L'intégration API est une approche efficace pour obtenir des informations à partir de systèmes, de plateformes ou de services de manière structurée. Les API permettent à deux applications de travailler ensemble en leur fournissant un moyen d'accéder aux données requises sans intervention humaine.
Comment cela fonctionne-t-il ?
- Les techniques d'extraction de données utilisent l'URL de l'API d'une plateforme (par exemple, l'API des informations sur les entreprises).
- L'API récupère les données requises soit en temps réel, soit en mode batch, le plus souvent au format JSON ou XML.
- Les données extraites sont ensuite introduites dans les systèmes d'entreprise, les CRM ou les outils d'analyse au sein d'une organisation.
Avantages de l'API
- Accès en temps réel
- Les données sont facilement accessibles et les informations fournies sont donc toujours à jour.
- Évolutivité
- Peut fonctionner avec de grands ensembles de données et de grandes quantités de données.
- Automatisation
- Diminue le nombre d'activités manuelles à effectuer grâce à la mise en œuvre de processus prédéfinis.
Cas d'utilisation
Une entreprise peut utiliser une API pour extraire des données commerciales en temps réel, telles que des informations sur l'entreprise, des chiffres ou des coordonnées, et les introduire dans un système de gestion de la relation client (CRM) à des fins de promotion des ventes.
Une institution financière peut utiliser l'API TVA pour vérifier l'existence d'une entreprise, ses coordonnées, etc.
Extraction de base de données ou interrogation
Cette méthode d'extraction de données consiste à extraire des données de bases de données relationnelles ou non relationnelles en utilisant des langages d'interrogation tels que Structured Query Language (SQL). Il s'agit d'une méthode habituelle pour accéder aux données volumineuses stockées dans des bases de données structurées ou des entrepôts de données.
Comment cela fonctionne-t-il ?
- Les instructions SQL extraient des ensembles de données particuliers d'un système de gestion de base de données relationnelle tel que MySQL ou PostgreSQL.
- MongoDB, par exemple, est une base de données non relationnelle qui utilise des requêtes compatibles avec les structures NoSQL.
- Il est possible d'exporter les données au format CSV, Excel ou JSON pour une analyse plus approfondie.
Avantages
- Requêtes personnalisées
- Les données peuvent être filtrées en fonction des paramètres à introduire dans la base de données.
- Facilité d'intégration
- Compatible avec les processus ETL (Extract, Transform, Load).
- Efficacité
- Il est rapide d'obtenir les données par un accès direct à la base de données.
Cas d'utilisation
Un analyste commercial utilise la base de données d'une entreprise pour extraire des informations sur les performances de vente qui seront incluses dans les rapports trimestriels.
Récupération de données sur le web
Le web scraping est une méthode d'extraction de données qui consiste à collecter des données à partir de sites web à l'aide d'outils ou de scripts. Cette méthode est utile lorsque les données ne sont pas accessibles à partir d'API ou de bases de données.
Comment cela fonctionne-t-il ?
- Beautiful Soup, Octoparse ou Scrapy sont utilisés pour gratter des pages web et extraire des informations.
- Les données sont nettoyées et normalisées, puis présentées de manière structurée pour faciliter l'analyse.
Avantages
- Accès aux données publiques
- L'information est extraite de n'importe quelle source choisie par le client.
- Personnalisation
- Il est possible de personnaliser les scripts pour extraire certains champs de données.
Cas d'utilisation
Une entreprise de commerce électronique utilise le web scraping pour extraire les informations sur les prix et les produits de ses concurrents.
OCR (Reconnaissance Optique de Caractères)
Il s'agit du processus d'extraction de données consistant à convertir du texte ou des caractères à partir d'images scannées, de fichiers PDF ou d'autres images en formes éditables et lisibles par une machine.
Comment cela fonctionne-t-il ?
- Le logiciel ROC lit le document et reconnaît les caractères.
- Les informations sont collectées et transformées en tableaux, par exemple sous la forme d'une feuille de calcul ou d'une base de données.
Avantages
- Numérisation des documents papier
- Particulièrement pertinent pour les entreprises qui ont récemment entamé le processus de passage des documents papier aux documents électroniques.
- Polyvalence
- Peut traiter des formats non structurés tels que des factures, des reçus ou des notes manuscrites.
Cas d'utilisation
Une institution financière applique la ROC pour identifier les informations relatives aux transactions à partir de reçus qui ont été numérisés à des fins d'audit.
Extraction de fichiers plats
L'extraction de fichiers plats permet d'extraire des informations de fichiers simples tels que CSV ou Excel. Cette méthode est utilisée dans les systèmes traditionnels ou lorsque la quantité de données n'est pas très importante.
Comment cela fonctionne-t-il ?
- Les données sont extraites d'un fichier qui peut se trouver sur un ordinateur local ou sur un serveur.
- D'autres données sont extraites et converties dans des formats utilisables sur la base des données extraites.
Avantages
- Simple et rentable
- Convient à la récupération de petites quantités de données.
- Compatibilité
- Il est très facile d'importer des données dans la plupart des outils d'analyse.
Cas d'utilisation
Une équipe de marketing demande un ensemble de données personnalisées et extrait ensuite des informations sur les clients d'une feuille de calcul Excel afin d'évaluer l'efficacité d'une campagne de marketing par courriel.
Intégration des données dans le nuage
Google Cloud ou AWS sont des exemples d'outils et de plateformes basés sur le cloud qui permettent d'extraire des données de systèmes de stockage en ligne.
Comment cela fonctionne-t-il ?
- Les outils interagissent avec les services en nuage par le biais d'API ou d'interfaces.
- Les données sont récoltées et stockées en vue d'une analyse ultérieure ou d'une migration vers d'autres solutions.
Avantages
- Accessibilité
- Les données sont accessibles à tout moment.
- Automatisation
- Elle permet l'extraction constante de données.
Cas d'utilisation
Une entreprise de logistique recueille des informations de géolocalisation à partir d'applications de suivi dans le nuage afin d'améliorer les itinéraires de livraison. L'utilisation de diverses méthodes garantit la flexibilité et la précision, en particulier dans les flux de travail automatisés d'extraction de données.
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