DataNormalizer

Qu’est-ce que DataNormalizer ?

DataNormalizer est un outil de nettoyage de données par IA en ligne, utilisé pour unifier en une forme plus cohérente les valeurs ayant le même sens mais étant écrites différemment dans des tableaux.

Il sert principalement à gérer les erreurs de orthographe, d’abréviation, de casse, de synonymes et de formatage des nombres causées par la saisie manuelle, et n’est pas un outil de modélisation pour concevoir des bases de données en première, deuxième ou troisième norme.

Fonction principale

• Correction orthographique : Identifier les erreurs courantes dans les mots et tenter de corriger les formes erronées en orthographe standard.
• Unification des abréviations : regrouper les expressions telles que Limited et Ltd. sous une forme cohérente afin de faciliter le tri, l’élimination des doublons et les statistiques.
• Règles de casse : gérer les valeurs comme Apple et APPLE qui diffèrent uniquement par la casse, afin de réduire les catégories redondantes.
• Normalisation des synonymes : Identifier les expressions ayant un sens proche de Attorney et Lawyer, et afficher un nom unifié.
• Normalisation du format : traitement des différences de ponctuation ou d’écriture entre Coop et Co-op.
• Uniformisation de l’expression numérique : identification des différentes manières d’écrire des nombres tels que 1 000, 1000 et 1k, afin de réduire les problèmes de type et de regroupement lors de l’analyse.
• CSV et Excel : la version gratuite affiche les fichiers CSV, tandis que les forfaits payants prennent en charge à la fois les fichiers CSV et Excel.
• Réessai gratuit en cas d’erreur : les avantages offerts par les points payants incluent un réessai gratuit en cas d’erreur, mais les critères de détection d’erreur, la manière de faire la demande ainsi que le nombre maximal de réessais ne sont pas encore divulgués.

Entrées et résultats adaptés au traitement

Le choix des « valeurs standard » par l’IA n’est pas nécessairement conforme au dictionnaire interne de l’entreprise. Après traitement, le fichier original doit être conservé, et il convient de vérifier en particulier les noms de marques, les termes techniques, les numéros et les contenus multilingues.

Processus d'utilisation

1. Copiez d’abord les données originales en tant que sauvegarde, puis supprimez les informations personnelles, les clés et les champs soumis à réglementation qui ne doivent pas être téléchargés.
2. Enregistrez les données à organiser au format CSV ; si vous avez besoin du format Excel, assurez-vous d’avoir acheté un forfait de points prenant en charge ce format.
3. Créez un compte et accédez au processeur, puis soumettez les fichiers à nettoyer selon les indications de la page.
4. Exécuter la tâche de normalisation et attendre que le système traite l’orthographe, les abréviations, la casse, les synonymes et le format des chiffres.
5. Une fois les résultats du traitement obtenus, on compare chaque colonne avec le fichier original pour vérifier s’il n’y a pas eu de fusion erronée de différentes entités.
6. Après validation, importez le CRM, les outils d’analyse ou la base de données de production ; si nécessaire, utilisez le droit de relancer en cas d’erreur pour traiter à nouveau.

Prix et points

DataNormalizer calcule le volume de traitement payant en fonction d’un point par ligne. Le site officiel ne précise pas la durée de validité des forfaits de points, ni s’ils sont renouvelés automatiquement ou les taxes applicables ; il convient de se référer aux informations de facturation du compte au moment de l’achat.

Précisions concernant les points et les remboursements

• Une ligne consomme un point, donc le nombre de colonnes dans le fichier ne détermine pas directement le nombre de points ; c’est plutôt le nombre de lignes qui constitue l’unité de facturation principale.
• Le forfait payant indique qu’il n’y a pas de limite de nombre de lignes ; compte tenu de la règle un point par ligne, cela doit être interprété comme une absence de limite pour le nombre de lignes dans un seul fichier, et non comme un traitement illimité et gratuit.
• Le site officiel ne précise pas si les points expirent, s’ils peuvent être transférés entre comptes, comment les points sont déduits en cas d’échec de mission, ni les règles de remboursement pour les points non utilisés.
• La possibilité de refaire l’essai gratuitement en cas d’erreur ne peut pas être assimilée à une promesse de remboursement ; pour les achats importants, il convient d’obtenir au préalable les règles écrites.

Adapté aux utilisateurs et aux scénarios typiques

• Équipe des ventes et des opérations : unifier l’orthographe du nom de l’entreprise, du poste, du secteur d’activité et de la région dans le CRM.
• Équipe e-commerce et achats : organiser la classification des produits, les noms des fournisseurs et les champs de spécifications saisis manuellement.
• Chercheur de marché : Fusionner les réponses synonymes dans les questionnaires ou les listes, afin de réduire les catégories redondantes dans les graphiques.
• Analyste de données : Nettoyer les champs de texte avant perspective, regroupement, suppression des doublons et import dans la base de données.
• Étudiants et petites équipes : commencez par utiliser les 25 lignes gratuites pour tester si votre langue et vos champs sont compatibles.

Avantages et limites des capacités

• L’avantage est qu’il n’est pas nécessaire d’écrire des scripts de nettoyage pour gérer les différentes variations de valeurs courantes, et l’on peut acheter de la capacité par ligne, ce qui rend le coût plus facile à estimer.
• Il convient mieux aux textes de niveau de valeur et à l’unification des expressions numériques, et ne doit pas remplacer la conception de structures de base de données, la gestion des données maîtresses ou un système ETL complet.
• Les synonymes ne peuvent pas toujours être combinés sans risque ; par exemple, les marques, les entités juridiques, les termes médicaux et les modèles de produits peuvent représenter des objets différents même s’ils diffèrent par un petit nombre de caractères.
• La version gratuite ne traite que 25 lignes par fichier, ce qui convient aux essais plutôt qu’aux données de production complètes.
• La page publique ne précise pas les langues supportées, la taille maximale du fichier, le nombre de colonnes, le nombre de tâches simultanées, le taux de précision ou le niveau de service.

Plateforme, API et statut open source

Confidentialité, sécurité et précautions commerciales

• Aucune politique de confidentialité, conditions d’utilisation, informations de sécurité, durée de conservation des données ou procédure de suppression pouvant être vérifiées n’a été trouvée cette fois.
• Les autorités n’ont pas précisé si les fichiers téléchargés sont utilisés pour l’entraînement des modèles, s’ils sont partagés avec les fournisseurs d’IA, la région de traitement, le mode de chiffrement ou le délai de suppression une fois la tâche terminée.
• Les remboursements, la durée de validité des points, les conditions de reprise en cas d’erreur, ainsi que les droits de diffusion et les autorisations d’utilisation commerciale ne sont pas non plus entièrement divulgués.
• Le nom de la société exploitante et l’entité enregistrée ne sont pas encore divulgués ; avant d’effectuer des achats, l’entreprise doit demander le contrat, l’accord de traitement des données, la liste des sous-traitants et les engagements de soutien.
• Jusqu’à ce que les points mentionnés ci-dessus soient confirmés, il n’est pas conseillé de télécharger des pièces d’identité, des dossiers médicaux, des données financières, des secrets clients ou toute autre information sensible.

Questions fréquentes

DataNormalizer peut-il être utilisé gratuitement ?

Un essai gratuit est possible, avec un maximum de 25 lignes par fichier, une priorité de traitement faible et une liste uniquement au format CSV.

Combien de données peut traiter une intégrale ?

Le site officiel calcule les points un par ligne. Le nombre de colonnes dans le fichier n’est pas pris en compte pour le calcul des points.

DataNormalizer prend-il en charge Excel ?

Soutenu, mais Excel est inclus dans les avantages des forfaits payants ; la version gratuite ne propose que CSV.

Peut-il réaliser la conception normative d’une base de données ?

On ne peut pas l’interpréter comme une fonction déjà confirmée. Elle sert à unifier les valeurs dans les champs d’une table, et n’est pas responsable de la conception de la structure des tables de base de données relationnelles.

Une API ou du code open source est-elle fournie ?

Aucune API officielle, SDK, GitHub ou licence open source n’a été confirmée cette fois-ci, il est donc impossible de déterminer si l’accès programmé ou l’ouverture du produit est pris en charge.

Est-il sûr de télécharger des données sensibles ?

Les autorités n’ont pas encore publié d’informations suffisantes concernant la confidentialité, la sécurité et la conservation des données. Les données sensibles ou réglementées ne devraient être téléchargées qu’après avoir obtenu un contrat écrit ainsi que des règles de traitement.