Qu'est-ce que l'extraction de données? - Exemples et signification

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

L'extraction de données est l'acquisition de données à partir de sources multiples afin de les rendre facilement utilisables pour l'analyse, le reporting, la génération de leads, le marketing et le stockage. Il s'agit de recueillir des informations dans des formats structurés, semi-structurés et non structurés, notamment des bases de données, des fichiers, des ressources web ou des API. Les données extraites servent de base à la prise de décision, à la veille stratégique et à d'autres fonctions qui nécessitent l'utilisation d'informations précises et actualisées

Le processus implique généralement l'identification de la source de données et l'extraction des informations pertinentes à l'aide d'outils, de scripts ou de méthodes manuelles. En fonction de la source des données, celles-ci peuvent se présenter sous un format structuré tel qu'une base de données relationnelle, un tableur, un fichier JSON ou XML, ou sous un format non structuré tel que des PDF ou des courriels, entre autres. Après l'extraction, les données sont prêtes à être intégrées dans un cadre consolidé ou à faire l'objet d'une analyse rapide.

Signification de l'extraction de données

La signification de l'extraction de données est centrée sur le processus de conversion de ce type d'informations ou de sources en quelque chose de plus précieux. Les organisations utilisent l'extraction de données pour rassembler, agréger et utiliser des données sans avoir à les parcourir ou à les rechercher dans divers systèmes. Il s'agit parfois de la première étape d'autres processus de traitement des données, notamment l'ETL (Extract, Transform, Load), au cours duquel les données sont préparées et chargées dans un système cible.

Par exemple, les entreprises de commerce électronique analysent les informations sur les clients à partir de leurs sites afin de déterminer les habitudes d'achat ou prennent des informations dans les systèmes financiers pour établir des rapports et des estimations. L'objectif est de s'assurer que les informations essentielles sont utilisables pour permettre une prise de décision plus rapide et plus judicieuse.

Les données extraites peuvent inclure

1. des données structurées provenant d'applications et de bases de données telles que les données relatives aux clients et aux ventes.
2. Des données semi-structurées en temps réel provenant d'API ou de fichiers de structure tels que XML et JSON, entre autres.
3. Des données non structurées provenant d'e-mails, de tweets ou de documents scannés qui contiennent des informations non structurées et ne peuvent pas être intégrées dans un tableau de données.

L'extraction de données est cruciale pour les entreprises. Elle permet d'augmenter la productivité et de rendre l'entreprise évolutive. Ce processus est rendu efficace par l'automatisation, ce qui élimine les erreurs humaines et les pertes de temps et permet aux entreprises de se concentrer sur l'analyse plutôt que sur la collecte de données.

Exemples d'extractions de données

Extraction automatisée de données

Les entreprises sont en mesure de recueillir des informations à grande échelle grâce aux divers outils automatisés utilisés pour la collecte des données.

1. Données sur les entreprises
   Utilisation d'annuaires pour obtenir des informations facilement identifiables telles que les noms des entreprises, leur emplacement physique, les numéros de contact et même les communications électroniques telles que les courriels.
2. Données sur les points d'intérêt
   Les panneaux sont collectés pour améliorer les données cartographiques ou les logiciels de navigation des sites d'intérêt tels que les points de repère, les magasins de détail ou les restaurants.
3. Récupération de données sur le web à l'aide de robots
   Une entreprise de commerce électronique emploie des robots pour explorer les sites web à la recherche d'informations sur les prix des concurrents, les produits et les critiques. Cette méthode est utile pour la fixation dynamique des prix et la gestion des stocks, sans qu'un humain ne soit impliqué dans le processus.

Extraction manuelle des données

Certaines extractions sont encore effectuées manuellement aujourd'hui, en particulier pour des travaux relativement petits ou lorsque les données sont moins structurées.

1. Extraction du contenu des PDF
   Un assistant juridique ne dépend pas d'un logiciel pour analyser les dossiers au format PDF et transférer les clauses et les points clés dans un document de synthèse à l'intention des avocats.
2. Extraction de données XLS
   Les entreprises extraient souvent des données au format XLS à des fins de prospection, telles que le démarchage téléphonique ou le publipostage, pour une utilisation immédiate.
3. Saisie de données d'enquête
   Une équipe a saisi les résultats d'une enquête auprès de clients à partir de formulaires papier dans une feuille de calcul Excel afin d'analyser manuellement les tendances en matière de satisfaction.
4. Recherche dans les bases de données publiques
   Un chercheur consulte les registres gouvernementaux pour obtenir des informations sur l'enregistrement des entreprises afin d'élaborer un rapport d'analyse de marché.

Types de données que vous pouvez extraire

Les organisations se sont lancées dans l'extraction de données en fonction de leurs besoins dans le cadre de leurs activités. En voici la répartition :

• Données commerciales : Noms, adresses, revenus et autres coordonnées des entreprises.
• Données POI : Quelques exemples de mises à jour comprennent la géolocalisation, les catégories et les évaluations des entreprises et des points d'intérêt.
• Informations sur les clients : Historique des achats, données comportementales et commentaires reçus.
• Données sur les concurrents : Prix des produits, portefeuilles de produits et plans de marketing.
• Données géographiques : Informations géographiques, telles que les cartes et les coordonnées régionales dans le domaine de la logistique ou de la géographie.

Chez InfobelPro, nous fournissons aux entreprises des données précises sur les entreprises et les points d'intérêt.

Pourquoi les entreprises extraient-elles des données ?

L'extraction de données est importante pour permettre aux organisations de prendre de meilleures décisions et d'accroître leur compétitivité. Les principales raisons sont les suivantes

1. L'étude de marché : Les données sont collectées dans les organisations pour obtenir des informations sur les tendances, les consommateurs et les concurrents.
2. Amélioration des opérations : Les informations extraites peuvent améliorer divers processus, aider à organiser l'offre et fournir de meilleures informations sur les clients.
3. Intégration des données : L'intégration d'informations provenant de plusieurs sources permet d'obtenir une vue unique des opérations, ce qui est indispensable pour prendre des décisions.

Par exemple, les entreprises qui achètent les services d'InfobelPro obtiennent des informations à valeur ajoutée qui peuvent être intégrées dans les bases de données existantes de gestion de la relation client et contribuer aux stratégies de vente et de marketing.

Quelles sont les données habituellement extraites sur le marché ?

Les données les plus couramment extraites sont les suivantes

• Listes d'entreprises : Numéros de téléphone, classifications industrielles standard et chiffre d'affaires total.
• Données sur les clients : Il s'agit de l'âge, des activités sur le site web et des questionnaires d'évaluation.
• Informations sur les concurrents : Techniques de tarification, opinions des clients sur les produits et services, stratégies publicitaires.

Le service d'extraction de données est-il coûteux ?

Le coût de l'extraction de données varie en fonction de facteurs tels que le volume et la densité des informations, la complexité des données et les outils d'extraction utilisés. L'extraction automatisée des données est beaucoup moins coûteuse et plus efficace que l'extraction manuelle. Des outils tels que ceux proposés par InfobelPro garantissent une précision maximale et un coût minimal. Cliquez ici pour bricoler

L'extraction de données dans le cadre d'un processus ETL

L'extraction de données est l'étape fondamentale du processus ETL (Extract, Transform, Load) :

1. Extraction : extraction des données brutes à partir de sites web, de bases de données ou d'API.
2. Transformation : Prétraitement et nettoyage des données pour répondre aux besoins de l'entreprise à un moment donné.
3. Chargement : l'informatique implique également le déplacement des données vers d'autres systèmes tels que le CRM, l'entrepôt de données, etc.

Par exemple, un détaillant peut obtenir des données sur les points d'intérêt pour identifier les zones d'expansion des magasins, les convertir davantage, puis télécharger le résultat dans le tableau de veille stratégique.

Comprendre l'extraction de données est fondamental pour explorer les meilleurs outils d'extraction de données qui simplifient et optimisent le processus.

Conclusion

L'extraction de données est devenue essentielle pour les organisations d'aujourd'hui, car elle fournit aux entreprises des informations qui peuvent être vitales pour la prise de décision et l'amélioration des processus organisationnels. Toutes les entreprises du marché actuel ont besoin de données, la seule différence étant la manière dont elles les obtiennent. L'extraction de données est donc le point d'entrée clé pour obtenir des informations pertinentes sur le marché ou les clients, ou pour des opérations organisationnelles efficaces.