Maîtriser l’Extraction de Données : Définition, Étapes, Défis et Exemples

Dans les entreprises aujourd’hui, nous nous avons accès à plus de données que jamais auparavant. La question est : comment en tirer le meilleur parti ?

Pour beaucoup, le plus grand défi réside dans la recherche d’un outil d’intégration de données capable de gérer et d’analyser différents types de données, provenant d’une multitude de sources qui ne cesse d’évoluer.

L’extraction de données est le processus de collecte ou d’extraction de types disparates de données à partir d’une variété de sources (bases de données, API, web scraping, etc.) afin d’analyser des données historiques pour découvrir des tendances et ainsi prendre des décisions éclairées.

Mais alors, qu’implique ce processus ? C’est ce que nous allons voir ensemble dans cet article 👇

Comprendre l’Extraction de Données

L’extraction de données est le processus de collecte de données à partir de diverses sources à des fins d’analyse ou de stockage. Prenons quelques exemples :

• Extraire les informations de contact des clients à partir de pages web et les stocker dans une feuille de calcul.
• Récupérer des images, du texte ou des documents PDF pour les utiliser dans un projet de recherche.
• Collecter automatiquement des données à partir de capteurs et les télécharger sur une plateforme d’analyse de données.

Identifier des sources de données fiables et pertinentes est la première étape pour recueillir des données qualitatives.

Cela nécessite de comprendre le type de données dont vous avez besoin pour votre projet afin de pouvoir avancer dans le processus d’extraction de données.

Les différents types de données

Il existe deux grand types de données : les données structurées et les données non structurées.

Les données structurées sont organisées, formatées et facilement lisibles par les machines et les humains. Les données présentes dans les feuilles de calcul et les bases de données SQL sont des exemples de données structurées.

En revanche, les données non structurées ne sont pas organisées selon un format spécifique et sont plus difficiles à traiter et à stocker que les données structurées. Les documents texte, les images, les vidéos et les e-mails sont quelques exemples de données non structurées.

Les étapes clés de l’extraction de données

L’extraction de données implique une récupération, un nettoyage, et une transformation systématiques des données provenant de multiples sources. Voici les principales étapes de ce processus :

• Les 4 étapes clés de l’extraction de données:
  • 🔍 Identification des sources de données
  • 🔌 Connexion aux sources de données
  • 🧼 Nettoyage et transformation des données
  • 📦 Stockage des données prête à l’emploi

1. Identification des Sources de Données

Avant de commencer l’extraction de données, il est essentiel de bien comprendre ce que vous souhaitez mesurer.

Par exemple, si vous souhaitez calculer votre panier moyen (AOV), vous devez d’abord extraire les données de votre site e-commerce et de votre CRM. Si vous vous concentrez sur le coût d’acquisition client (CAC), vous aurez besoin des dépenses marketing, du nombre de nouveaux clients acquis, et de la valeur à vie du client.

Une fois les KPI définis, il devient plus facile d’identifier les sources de données nécessaires. En d’autres termes, où ces données se trouvent.

Par exemple, les dépenses marketing peuvent se trouver dans votre base de données financières interne, et les données client dans un logiciel de gestion de la relation client (CRM).

2. Connexion aux Sources de Données

Il vous faut ensuite connecter la source des données identifiées vers votre destination, comme un entrepôt de données par exemple.

Il existe plusieurs méthodes pour connecter les sources de données, telles que les requêtes SQL pour les données structurées dans des bases de données, les appels API pour récupérer des données depuis des serveurs web, ou le web scraping pour extraire des données de sites web.

Avec ClicData, vous pouvez également bénéficier de connecteurs natifs vers des centaines d’applications que vous utiliser quotidiennement pour extraire des ensembles de données pré-formatés sans avoir besoin de coder.

Nettoyage et Transformation des Données

La plupart du temps, vos données brutes contiendront des valeurs manquantes, mal formatées ou parsemées d’erreurs. Il est donc nécessaire de nettoyer et de transformer vos données pour garantir leur qualité et leur cohérence. Notre module Data Flow vous permet simplifier ce processus afin obtenir rapidement des données prêtes à l’emploi.

La validation des données est également une étape importante du processus de transformation pour s’assurer que vos données répondent aux exigences spécifiques de votre projet.

Par exemple, la validation de schéma vérifie que les données respectent un schéma prédéfini (types de données, format, etc.), les contrôles de plage s’assurent que les valeurs se situent dans une plage spécifiée, et les contrôles d’unicité détectent les doublons.

Sans validation, les analyses peuvent être faussées par des erreurs ou des incohérences, compromettant ainsi la prise de décision basée sur ces résultats.

Stockage des données prête à l’emploi

Les données nettoyées et transformées sont maintenant prêtes pour l’analyse.

Cependant, elles doivent être stockées dans un référentiel central pour un accès facile aux membres et services de votre organisation lors de manipulation ultérieures. Souvent, un entrepôt de données est un choix populaire car il est conçu pour stocker et gérer de vastes quantités de données provenant de diverses sources.

Par exemple, ClicData excelle à la fois dans l’entreposage de données et dans l’analyse, vous permettant de charger, stocker, transformer et analyser les données sur une seule plateforme.

Principaux challenges de l’extraction de données

Problèmes liés à la qualité des données

Les problèmes de qualité incluent généralement des données inexactes, incomplètes ou dupliquées.

Données Incomplètes ou Inexactes

Les données brutes contiennent souvent des valeurs manquantes, inexactes ou incorrectes qui peuvent venir fausser les analyses et les prévisions. La qualité des données devient donc un défi majeur lors de l’extraction.

Par exemple, si une base de données clients indique l’année de naissance d’un client est 2035 ou une adresse email qui ne respecte pas le format classique, cela constitue une entrée inexacte. En revanche, si plusieurs champs sont manquants comme le nom, la ville, le panier moyen ou les produits achetés, alors les données sont incomplètes.

Pour éviter ces erreurs, il est important d’établir des règles de validation : champs obligatoires ou respectant une certaine plage pour ne pas avoir de données erronées. Enfin, les techniques d’imputation pour gérer les valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes et les audits réguliers aident à maintenir les normes de qualité des données.

Duplication des Données

Les données dupliquées gonflent artificiellement les statistiques, comme les totaux et les moyennes.

Par exemple, si une vente apparaît plusieurs fois dans les enregistrements, les revenus et la rentabilité peuvent être surestimés. Pour éviter cela, il est essentiel de supprimer les doublons.

Cela peut se faire en utilisant des identifiants uniques pour chaque enregistrement (par exemple, ID client, ID employé, etc.), en employant des algorithmes de comparaison pour repérer les doublons, ou en profilant les données pour améliorer leur qualité globale. ClicData vous permet de le faire rapidement avec le module Data Flow.

Contraintes Techniques

Lorsque vous extrayez des données de plusieurs sources, vous pouvez rencontrer des défis techniques tels que des restrictions d’API et une baisse de performance. Voici les principales contraintes techniques à anticiper :

Limites de Taux d’API

Un trop grand nombre d’appels API peut ralentir votre application et augmenter le temps d’attente. Certaines API imposent des limites de taux, c’est-à-dire qu’elles ne permettent qu’un nombre limité de requêtes dans un laps de temps donné. Pour éviter les interruptions de service et respecter ces limites, il est crucial de mettre en place des mécanismes de limitation des appels. Vous pouvez également réduire les appels API en utilisant des techniques comme le traitement par lots et la mise en cache, ce qui aide à maintenir la fluidité de l’application.

Gestion des Volumes de Données Importants

Les outils d’extraction peuvent avoir du mal à traiter de grandes quantités de données, et leurs performances peuvent se dégrader à mesure que le volume augmente. Pour gérer efficacement de gros volumes de données, des méthodes comme le traitement parallèle et l’informatique distribuée sont souvent utilisées. L’optimisation des requêtes, comme l’indexation ou la pagination, peut également améliorer les performances et faciliter la gestion des grands ensembles de données.

Considérations Légales et Éthiques

Manipuler des données sensibles comporte des risques, notamment en matière de sécurité et de réputation. Une mauvaise gestion des données peut entraîner des violations et des conséquences graves. Voici les principales considérations à prendre en compte lors de l’extraction de données :

Réglementation sur la Protection des Données

Le respect des lois sur la protection des données et notamment de la RGPD est essentiel pour éviter des sanctions financières lourdes, préserver votre réputation et assurer la confiance de vos clients. Il est nécessaire de gérer les données de manière responsable et sécurisée, surtout lorsqu’il s’agit de données personnelles, voici comment se former conformer aux lois :

• Anonymiser les données : Supprimer ou masquer les informations personnelles identifiables pour protéger la vie privée des individus.
• Minimisation des Données : Ne collecter que les données nécessaires à un objectif spécifique.
• Gestion du Consentement : Obtenir le consentement libre, spécifique, éclairé et univoque des individus avant de collecter et de traiter leurs données.
• Revues de Conformité Régulières : Réviser continuellement les exigences légales et mettre à jour les pratiques de gestion des données.

Considérations Éthiques du Web Scraping

Le web scraping est une technique permettant d’extraire des données, qui peut être illégale dans certaines circonstances. Ces circonstances incluent la violation des conditions d’utilisation, l’infraction au droit d’auteur ou les préoccupations liées à la vie privée. Pour éviter les conséquences juridiques, il est nécessaire de pratiquer un web scraping éthique, quels que soient les objectifs du projet. Cela implique de respecter les politiques des sites web, d’éviter de scraper des informations protégées, de respecter les droits d’auteur et de gérer les informations extraites de manière responsable.

Gestion des Données Non Structurées

Les données non structurées sont difficiles à gérer en raison de leur format désorganisé :

Texte, Images et Autres Données Non Tabulaires

Les données non structurées sont plus difficiles à extraire que les données structurées, car elles n’ont pas de format prédéfini. Elles nécessitent souvent des techniques avancées, comme le traitement du langage naturel (NLP) pour les données textuelles et des bibliothèques de traitement d’images pour extraire les images. Après l’extraction, les données non structurées doivent être converties en formats structurés, tels que des chiffres, pour être utilisables à des fins d’analyse.

Techniques de NLP

Les bibliothèques et cadres de NLP comme NLTK et spaCy offrent des fonctionnalités pour prétraiter et analyser les données textuelles. Cela implique souvent de découper le texte en mots ou en tokens, de supprimer les mots courants, de réduire les mots à leurs formes racines et de reconnaître les entités nommées (NER). Après le pré-traitement, ces bibliothèques aident à extraire des caractéristiques importantes des données qui peuvent être utilisées pour une analyse plus poussée, comme la classification de textes et l’analyse de sentiments.

Les best practices à suivre pour une extraction de données réussie

Adopter les bonnes pratiques d’extraction de données permet de minimiser les risques et d’obtenir des résultats fiables. Voici quelques conseils pour optimiser vos processus d’extraction :

Automatiser les tâches répétitives

L’automatisation permet de gagner 10 à 50 % de temps, augmente l’efficacité et améliore la productivité en éliminant les tâches redondantes et répétitives, tout en réduisant les erreurs humaines.

Automatiser ces processus vous permet d’améliore la qualité des données. Par exemple, avec ClicData, vous pouvez automatiser l’extraction, les mises à jour, le traitement des tâches, la publication des tableaux de bord et les alertes sur les changements critiques des données.

Sécuriser vos données

Protéger les informations sensibles contre l’accès non autorisé, la modification ou la destruction est essentiel pour garantir la confidentialité et la sécurité des données.

Pour cela, il est indispensable de mettre en place des pratiques telles que le chiffrement des données, l’utilisation de connexions sécurisées (SSL/TLS) et de contrôle d’accès. De plus, des audits de sécurité réguliers, la formation de vos équipes et des tests réguliers permettent de détecter les menaces et vulnérabilités émergentes, réduisant ainsi le risque de vols de données.

Maintenir une documentation à jour

Une documentation claire et complète permet de s’assurer que toutes les parties prenantes sont alignées sur les politiques et pratiques de gestion des données.

Les dictionnaires de données, les diagrammes de flux de processus et les les journaux de logs sont des outils essentiels pour l’administration des données. Ces systèmes permettent de suivre les changements apportés au code et aux données, garantissant ainsi la cohérence, la collaboration et la possibilité de revenir en arrière en cas d’erreur.

A vous de jouer !

L’extraction de données est cruciale pour tout projet d’analyse de données, car elle détermine la qualité des informations obtenues.

Bien qu’elle comporte des défis, l’utilisation des bons outils et techniques pour récupérer, nettoyer et transformer les données améliore le déroulement des opérations.

Chaque projet ayant des besoins spécifiques, il est important d’explorer diverses solutions pour trouver celles qui répondent le mieux à vos objectifs. Par exemple, vous pouvez utiliser des bases de données hybrides pour accélérer les opérations d’entrée/sortie ainsi que des outils d’automatisation pour gagner du temps.