L’analyse des données convertit les données dans un format plus structuré et lisible. L’exemple le plus courant est la conversion de HTML à partir de les pages Web en JSON ou en texte brut lisible.
On ne soulignera jamais assez l’importance de la structuration des données. En fait, 95% des entreprises considèrent la gestion des données non structurées comme un problème pour leurs entreprises.
Les méthodes d’analyse de données sont sans aucun doute devenues indispensables pour toutes les industries modernes. Continuez à lire pour en savoir plus sur l’analyse des données et ses utilisations.
Définition de l’analyse des données
La conversion et l’organisation de données non structurées et illisibles pour qu’elles deviennent structurées et lisibles processus d’analyse des données travail. L’analyse des données n’est pas exactement la même que extraction de données.
Les analyseurs de données peuvent être construits dans de nombreux langages de programmation et ne sont limités à personne. Ce qui est important, c’est l’objectif spécifique d’un analyseur de données pour convertir tout type de données.
Il y a deux composants dans le processus d’analyse des données : analyse lexicale et analyse syntaxique. Voici comment ils fonctionnent :
Analyse lexicale
C’est à ce moment que l’analyseur de données analyse l’entrée de données (par exemple, un fichier HTML) caractère par caractère, en essayant de reconnaître chaque bit d’information pour rassembler des « jetons ».
C’est également la phase où les codes en double et les espaces blancs sont supprimés.
Analyse syntaxique
Les « jetons » reconnaissables sont envoyés pour analyse syntaxique afin de détecter les erreurs grammaticales dans le code source (données d’entrée).
Des analyseurs puissants peuvent également inclure une analyse sémantique qui donne un sens aux jetons structurés et fournit une sortie en conséquence.
Types d’analyse de données
L’analyse des données est de deux types. Ceux-ci sont analyse de données basée sur la grammaire et analyse de données basée sur les données.
Jetons un coup d’œil à chacun.
Analyse de données basée sur la grammaire
Analyseurs de données basés sur la grammaire former un ensemble de règles de grammaire formelles pour structurer les données. Les phrases contenant des données non structurées sont divisées en un format structuré.
Ce type d’analyse de données peut être limité, car il peut exclure tout élément en dehors des règles définies. La plupart du temps, ces règles établies sont assouplies pour rendre le processus plus inclusif.
Analyse de données basée sur les données
D’autre part, l’analyse de données basée sur les données utilise analyseurs statistiques et treebanks modernes, ce qui lui donne une couverture plus large qu’une approche rigide des règles de grammaire.
Il utilise des méthodes statistiques pour décider de l’analyse la plus probable d’une phrase, d’où le mot “axé sur les données”. Les analyseurs plus puissants préfèrent cette approche.
Utilisations de l’analyse des données
Le avantages de l’analyse des données ne sont pas limités à une industrie. Il est encore plus difficile de penser à une industrie qui n’utilise pas de méthodes d’analyse de données dans ses processus commerciaux.
Voici quelques-uns des cas d’utilisation de l’analyse de données :
Analyse de marché
Les grands ensembles de données sur les comportements des consommateurs sont mieux collectés et analysés avec des méthodes d’analyse de données.
Les traiter manuellement ne fait que ralentir la prise de décision des entreprises pour chaque changement de tendance significatif. Sans oublier que cela est presque impossible de nos jours, car les données qui constituent des informations sur les tendances du marché sont considérées comme “Big Data.”
Tri des e-mails
Même les petites entreprises devront traiter des milliers d’e-mails à un moment donné. Une évaluation opportune des communications d’entreprise ne peut être effectuée qu’à l’aide de méthodes d’analyse des données.
Les outils d’analyse de données sont utilisés pour trier les e-mails pertinents via des entrées de mots clés. De plus, il convient de mentionner que les outils de génération de leads qui collectent les e-mails des prospects utilisent également des méthodes d’analyse de données.
Organisation des documents
Plusieurs volumes de fichiers se trouvent dans les armoires et les bases de données de chaque entreprise. La seule façon raisonnable de les traiter est d’utiliser des méthodes d’analyse des données.
Quelques outils d’analyse de données utiliser l’OCR (reconnaissance optique de caractères). Ceci est utilisé pour analyser les documents durs et les PDF.
Avantages et défis de Construire des analyseurs de données
Vous devrez éventuellement décider si vous construire votre propre analyseur ou non. Voici quelques-uns des avantages et des défis que vous devez considérer à cet égard :
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Bénéfices de Analyseurs de données |
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Défis de Analyseurs de données |
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Généralement, les petites et moyennes entreprises sans équipe de développeurs pouvez en acheter un auprès de fournisseurs de confiance.
Les grandes entreprises devraient envisager de créer un analyseur si la complexité de leurs besoins en informations l’exige.
Conclure
Les entreprises de la plupart des industries modernes utilisent des méthodes d’analyse dans un ou plusieurs de leurs processus internes ou externes.
Construire ou non votre analyseur est une question qui doit être traitée à un moment donné en tenant compte des ressources de votre entreprise. Un bon analyseur fait toute la différence et vous fait gagner du temps. Cela peut également vous donner un avantage sur vos concurrents.