L'extraction automatisée de données est le processus d'extraction, de collecte ou de tirage de données à partir de différentes sources sans intervention humaine. Cela signifie qu'elle permet d'économiser du temps et de l'argent sur la main-d'œuvre, de réduire les erreurs et qu'elle convient aux entreprises qui traitent beaucoup d'informations.
Il est mis en œuvre dans de nombreux secteurs pour extraire des données structurées ou non structurées de sites web, de documents, de bases de données et d'interfaces de programmation d'applications. Les systèmes automatisés traitent les données rapidement et peuvent comprendre des outils tels que le nettoyage et le formatage des données, ce qui constitue la base de l'analyse et de la prise de décision.
Comment fonctionne l'extraction automatisée de données ?
L'extraction automatisée de données ne nécessite pas de configuration préalable d'algorithmes ou de modèles d'IA ; elle suit un ensemble prédéterminé de règles adaptées au traitement des données. L'automatisation s'appuie sur des méthodes/techniques d'extraction de données spécifiques pour rationaliser le processus d'extraction de données. Ce processus comprend généralement les étapes suivantes
- Identifier la source des données
Il peut s'agir d'un site web, d'un PDF, d'une base de données ou d'une API. - Récupération des données
L'outil peut obtenir des données brutes en scannant le web, en utilisant l'OCR ou en utilisant des API. - Structuration des données
Les données brutes sont prétraitées, c'est-à-dire qu'elles sont nettoyées, formatées et structurées pour faciliter leur utilisation dans des formats tels que les feuilles de calcul ou les bases de données.
Avantages de l'extraction automatisée des données
- Efficacité
Il est possible d'analyser de grandes quantités d'informations en quelques minutes et, par conséquent, d'économiser du temps et des efforts. - Précision
Élimine les erreurs humaines car le processus de collecte et de traitement des données doit respecter un certain format. - Évolutivité
Permet de traiter de plus grandes quantités de données sans nécessiter de ressources supplémentaires. - Réduction des coûts
Permet de gagner du temps et de faire gagner du temps aux travailleurs en réduisant le nombre d'activités nécessitant une intervention humaine. - Mises à jour en temps réel
Extraction de données et mise à jour en temps réel ou à la demande d'un utilisateur.
Par exemple, il est possible d'avoir des entreprises comme InfobelPro qui utilisent le processus d'extraction automatisée de données comme outil pour récupérer et fournir au client de bonnes données commerciales et des données sur les points d'intérêt (POI).
Exemples d'extraction automatique de données
Cette section présente plusieurs exemples d'extraction automatique de données.
- Collecte de données commerciales
À l'aide d'API ou d'applications, les données commerciales telles que les noms d'entreprise, les adresses, les numéros de téléphone, les courriels, les revenus et autres peuvent être extraites dans d'autres formats tels que Ms Excel ou CSV à des fins de marketing, de génération de prospects, d'analyse, d'enrichissement du CRM et autres. - Traitement des factures
Les logiciels dotés de fonctionnalités OCR peuvent capturer tous les détails des factures et saisir les noms des fournisseurs, les montants et les dates dans les logiciels de comptabilité. - Web Scraping pour le commerce électronique
L'analyse des informations sur le marché permet aux détaillants d'utiliser des systèmes automatiques pour suivre le niveau des prix et d'autres paramètres des produits des concurrents et des commentaires des clients. - Extraction de données financières
Le secteur bancaire et d'autres secteurs financiers utilisent la robotique pour extraire des données des transactions et les introduire dans des technologies de reporting pour traitement. - Mises à jour des points d'intérêt en temps réel
Les services de géolocalisation utilisent des moyens automatisés pour collecter et mettre à jour des informations sur les entreprises, les points d'intérêt et les points de transit pour les logiciels de navigation. Ces données peuvent être obtenues par le biais d'API de localisation, par exemple.
4 Exemples de fournisseurs de services d'extraction automatisée de données
InfobelPro
En se concentrant sur les données commerciales et les points d'intérêt mondiaux, InfobelPro fournit à ses clients des outils automatisés pour une collecte, un nettoyage et une structuration plus précis et efficaces des données.
Docsumo
Utilise l'intelligence artificielle pour transformer en données des documents tels que des factures, des reçus et des contrats.
DataHen
Une entreprise spécialisée dans le « web scraping » et qui fournit des services de collecte et d'extraction de données volumineuses à partir de sites web.
Zapier
Concerne l'extraction de données à partir d'API et d'autres applications, et leur intégration dans d'autres applications telles que les CRM ou les outils d'analyse.
Difficultés de l'acquisition automatisée des données
Les difficultés liées à l'extraction automatisée des données sont les suivantes :
- Données non structurées : Il est difficile d'obtenir des informations utiles à partir de sources non organisées telles que des écrits sur papier, des images ou des dessins.
- Qualité des données : La validation des données extraites signifie que les outils et les processus utilisés doivent être d'une solidité à toute épreuve pour obtenir des données propres.
- Pages web dynamiques : Il y a toujours des particularités qui peuvent être rencontrées lors du scraping de sites web avec des composants JavaScript ou AJAX.
- Réglementations : Le GDPR agit comme une exigence légale primaire pour s'assurer que les organisations ne tombent pas sous le coup des lois sur la confidentialité des données.
Conclusion
L'application de l'extraction automatisée de données est une révolution pour les entreprises, car elle les aide à rassembler, traiter et analyser les informations beaucoup plus rapidement et efficacement. En utilisant des outils tels qu'InfobelPro ou des solutions d'intelligence artificielle, les entreprises peuvent améliorer leurs processus, prendre de meilleures décisions et ainsi être compétitives dans le monde moderne des données.
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