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Tout savoir sur le data parsing

11/6/2024
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Tout savoir sur le data parsing

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Sommaire

3,5 quintillions d’octets. C’est la quantité de données créées quotidiennement à l’ère du numérique. Ces données sont vitales pour le développement des entreprises, permettant de prendre des décisions éclairées, suivre la performance, résoudre des problèmes, et bien plus encore

Cependant, ces données sont souvent dans des formats non structurés, difficiles à lire et à comprendre. C’est ici que le data parsing, ou analyse syntaxique de données, intervient. Mais en quoi consiste-t-il exactement ?Quels sont ses avantages et quels outils utiliser pour cette tâche ?

 

En quoi consiste le data parsing ?

Le data parsing ou analyse syntaxique de données, est une méthode qui consiste à structurer des données (conversion d’un format non structuré quasiment illisible en un format structuré facilement exploitable). Cette transformation est réalisée à l'aide d'analyseurs de données via des bibliothèques ou des API. Ces derniers servent, entre autres, à collecter les données à partir d’une source brute afin de les diviser et de les classer en plusieurs parties cohérentes et intelligibles.

Prenons l’exemple d’un fichier HTML, avec ses nombreuses balises, peut être transformé en texte brut facilement lisible grâce au data parsing.

Quels sont les différents types de parsing de datas ?

Pour faire une analyse syntaxique de données, les experts ont le choix entre deux méthodes.

L’analyse grammaticale

Comme son nom le suggère, cette technique utilise des règles grammaticales formelles comme base pour le processus d’analyse. Avec cette approche, les phrases extraites à partir de données non structurées sont transformées en un format simple à comprendre.

Malheureusement, cette solution n’est pas toujours efficace et manque de précision. En effet, certaines phrases complexes qui ne suivent pas les règles strictes de la grammaire standard peuvent ne pas être prises en charge. Elles sont alors tout simplement exclues de l’analyse. Résultat : Apparition d’incohérences, ce qui risque de fausser l’analyse de données.

Lorsque cette technique ne suffit pas, les professionnels ont alors recours à une autre approche appelée analyse de datas pilotée par des données.

Analyse de datas pilotée par des données

Avec cette méthode, les langues utilisées dans les conversations quotidiennes ainsi que les phrases complexes sont prises en charge. Et cela inclut les jargons spécifiques à un domaine précis, mais qui ne sont pas étiquetés. Pour réaliser les analyses, cette approche s’appuie sur :

·  Des banques d’arbres ou treebank : un logiciel IA capable de comprendre un texte écrit.

·  Des outils statistiques : pour effectuer une analyse approfondie afin de comprendre les différentes interprétations d’une phrase.

Pour appliquer cette méthode, les experts ont le choix entre deux options :

·  Technique basée sur l’apprentissage : utilise l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel ou NLP. Grâce à cette méthode, l’extraction de données à partir de n’importe quel document devient possible.

·  Méthode basée sur des règles : utilise un modèle de référence pour l’analyse et l’extraction de données. Cette méthode convient aux documents structurés comme les bons de commande ou les factures fiscales.

NB : La technique basée sur l’apprentissage et celle basée sur des règles peuvent également être associées. Cette combinaison permet d’obtenir un système plus souple et d’autant plus efficace. Elle est donc capable de traiter différents formats, et ce, sans être limitée par un modèle prédéfini.

Les différentes étapes d’une analyse de données

Comment se fait une analyse de données ? Voici quelques étapes.

1- Récolte des données

Pour commencer l’analyse, il faudra d’abord collecter les données. Cette étape peut être effectuée en introduisant des datas via une API ou en important un fichier (CSV, JSON, etc.).

Autrement, les données peuvent être directement récoltées à partir d’une source de données fiables et bien construites (data lake ou datawarehouse) ou grâce à la saisie manuelle.

2- Décomposition des données

Les données récoltées vont être séparées en plusieurs parties pour faciliter l’analyse. Ce procédé permet d’identifier les règles que l’analyseur va suivre pour la conversion.

Ces règles peuvent être établies selon la grammaire (analyse grammaticale). Dans ce cas, elles doivent être déterminées en fonction de la syntaxe du langage et de sa structure. Il est également possible que les directives en questions soient fixées selon les données récoltées (analyse de datas pilotées par des données).

Ce faisant, les données sont encore divisées en mots, en phrases ou structures de données. Cela dépend essentiellement de la technique d’analyse choisie. Et ce sont ces éléments qui sont appelés jetons.

Avant de procéder à ’analyse, d’autres directives peuvent être incluses pour s’assurer que seules les données pertinentes soient extraites :

·  Sélection d’informations clés (par exemple : numéros, noms, etc.)

·   Exclusion d’éléments inutiles (ex : ponctuation ou autres formats spéciaux qui polluent les données)

·   Organisation des informations pertinentes dans un format plus ordonné (ex : fichier JSON ou tableau)

3- Processus d’analyse

Selon les directives, les données vont être extraites et organisées dans une base de données ou dans un format structuré (CSV, JSON, XML). Elles sont alors plus faciles à comprendre et à utiliser. Ensuite, une vérification et une validation s’imposent. Ces processus de contrôle sont nécessaires pour détecter d’éventuelles erreurs ou des incohérences.

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L’utilité du data parsing dans le domaine du transport et de la logistique

A l’ère du tout connecté, le data parsing s’avère d’une grande aide pour les entreprises spécialisées dans le secteur de la logistique et du transport.

En effet, cette nouvelle approche facilite la gestion de données liées à la facturation et à l’expédition de marchandises. Elle décharge les entreprises du secteur de plusieurs tâches chronophages et fastidieuses comme :

·   Le traitement de factures

·   La gestion des colis

·   Le contrôle de la conformité des marchandises transportées

·   La vérification d’identité (KYC)

 

Quel outil pour faire du data parsing ?

 

La plateforme d’interopérabilité Docloop utilise des technologies de pointe (IDP, OCR, IA) pour extraire et traiter toutes sortes de données, spécialement dans le domaine du transport et de la logistique, assurant précision et efficacité même pour les documents complexes.

Pourquoi sur Docloop et pas ailleurs ? Cette plateforme se spécialise dans le domaine du transport et de la logistique. Elle est entraînée à traiter divers documents spécifiques dans ce secteur. Ce qui fait que les erreurs durant l’analyse sont facilement repérées.

Même les milieux de page ou les grosses tables difficiles à décrypter sont parfaitement à la portée de cette plateforme.

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