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Les 5 éléments de la face cachée des API de Dataleon
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Les 5 éléments de la face cachée des API de Dataleon

Les données augmentent de façon exponentielle et rapide, mais notre façon de les traiter n'a guère changé au cours de la dernière décennie. Les entreprises ont toujours de la difficulté à gérer toutes les données non structurées qu'elles ont stockées. Elles continuent d'investir massivement dans l'informatique, espérant que cela résoudra enfin leurs problèmes en numérisant tout et en le rendant opérationnel grâce aux API et autres logiciels. Ce que les entreprises ont tendance à oublier, c'est que les API ne sont pas seulement une technologie, mais aussi un moyen de parvenir à une fin. Oui, une API unifiée peut accélérer votre programme de transformation informatique et vous aider à opérationnaliser les données non structurées rapidement et efficacement. Mais si vous utilisez les API dans le cadre de votre stratégie d'extraction de données à long terme, vous devez comprendre leur vrai potentiel et identifier leur valeur cachée. Dans cet article, nous allons introduire les 5 éléments de la face cachée des APIs de Dataleon :

Sarah
October 25, 2022

1) Missing Data - Alerte en cas de données manquantes

Dans certains cas, certaines caractéristiques peuvent ne pas être indiquées. Cela se produit souvent lors de la création manuelle de l'ensemble de données. Chez Dataleon, L'IA vous permet d'identifier les points de données manquants ou incomplets. Supposons que vous importiez un ensemble de données de votre système de comptabilité interne comprenant des feuilles de facturation. Si l'un de ces relevés ne contient pas de date, vous pouvez ajouter une date vide et laisser l'outil d'extraction des données marquer la date comme étant manquante. Vous savez donc que vous devez déterminer la date de ce point de données.

Parfois, il est judicieux d'utiliser la moyenne ou la valeur la plus populaire pour les valeurs manquantes.Pour des fonctionnalités plus importantes, il peut s'avérer utile de supprimer l'intégralité de la saisie de données. Dans la vie réelle, beaucoup d'ensembles de données contiennent beaucoup de valeurs manquantes, donc leur traitement est une étape importante.

2) Double Data - Alerte en cas de données dupliquées

Les données dupliquées sont problématiques pour de multiples raisons. Les entrées en double peuvent gâcher la répartition entre les ensembles de formation, de validation et de test lorsque des entrées identiques ne se trouvent pas toutes dans le même ensemble. Cela peut conduire à des estimations de performance biaisées qui aboutissent à la déception du modèle en production.

Notre solution consiste à imposer l'unicité des colonnes chaque fois que cela est possible. Une autre consiste à exécuter un script pour détecter et supprimer automatiquement les entrées en double. C'est à dire, cela vous permet de surmonter certains problèmes de validation et de vérification qui sont communs à l'équipe d'analyse des données et garantit ainsi la qualité des données avant leur archivage dans une base de données.

3) Data splitting - Encombrement des documents en un seul fichier PDF

Disons que vous utilisez l'outil d'extraction de données Dataleon qui absorbe vos données et crée un document unique pour chaque PDF. Toutefois, qu'arrive-t-il si l'un de ces documents contient plusieurs autres documents PDF? Vous finirez par avoir un seul document qui contient plusieurs autres documents. Bien que ce scénario puisse sembler étrange, il se produit plus souvent que vous ne le pensez.

Dans certains domaines, il est probable que vous trouverez ce type de données dans vos fichiers PDF, car leur extraction manuelle serait très coûteuse et fastidieuse. Heureusement, notre outil d'extraction de données est en mesure de faire face à ce scénario.Cela comprend une fonction qui vous permet d'identifier les données qui sont dispersées sur plusieurs documents.

Vous pourrez ainsi identifier les ensembles de données complexes et les supprimer ensuite de votre ensemble de données. Par exemple, imaginez que vous exploitez les données de vos clients et que l'un d'entre eux vous fournisse un gros fichier PDF. Ce PDF contient plusieurs factures relatives à différents achats. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité de division des données de votre outil de qualité des données. pour marquer cet ensemble de données, puis revenir en arrière et le supprimer de votre ensemble de données.

4) Data handwriting - Écriture manuscrite dans les données

Supposons que vous recevez des documents de vos clients. Ces documents sont numérisés et envoyés à votre outil d'ingestion de données. Si votre outil d'ingestion de données ne possède pas de fonction de reconnaissance manuscrite, il stockera simplement ces documents sous forme d'images. Si vous utilisez un outil de qualité des données comme Dataleon, vous pouvez utiliser sa fonction de reconnaissance manuscrite pour marquer ces images. De cette façon, vous savez que vous devez retourner chercher les données et les extraire, ou que vous devez retourner demander à vos clients de vous envoyer les données dans un autre format.

5) Unified API -Une API unifié pour une analyse complexe

Dataleon fournit une API unifiée qui peut offrir une conception cohérente de l'API. Cette API est une couche d'abstraction qui prend facilement en charge la communication avec plusieurs API et différents modèles de données. En améliorant l'expérience du consommateur, les API unifiées peuvent standardiser les modèles de données. Intégrer les modèles de conformité et de sécurité et améliorer l'expérience. avec une documentation standard et des bibliothèques de support.

Points à retenir

Autant qu'entreprise, vous souhaitez probablement que vos outils d'ingestion et de qualité des données ne se contentent pas de déverser les données dans une base de données ou de les stocker dans un fichier. Heureusement, L'outil d'analyse de données de Dataleon évolue rapidement. On est à mesure d'ajouter des API conçues pour l'analyse de données avancée. Vous pouvez donc facilement  être en mesure de faire des analyses complexes et complètes en temps réel.

A PROPOS DE L'AUTEUR
Sarah

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