Comment accélérer le scraping de données

Vous en avez assez de faire du scraping et de l’analyse de données manuellement ? Ce guide vous expliquera tout sur les outils de collecte de données entièrement automatisés, ainsi que sur les jeux de données prêts à l’emploi
Itamar Abromovich
Itamar Abramovich | Director of Product Managment
03-Nov-2021

Dans cet article nous parlerons des points suivants :

Le scraping et l’analyse de données nécessitent généralement une infrastructure interne importante

Le scraping et l’analyse de données sont des processus très manuels et fastidieux. On peut choisir d’accomplir ces tâches à l’aide d’un bot ou d’un robot d’indexation. Pour ceux d’entre vous qui ne sont pas totalement familiers avec ce type d’activités, le web scraping est une méthode de collecte de données dans laquelle les données sont copiées du web vers une base de données ou une feuille de calcul afin d’être analysées ultérieurement.

L’analyse est mise en route une fois que les données ont été récupérées. Elle permet de structurer de grands jeux de données de manière que les entreprises puissent comprendre, traiter et utiliser les informations de façon constructive. En général, cela est effectué après que les fichiers HTML aient été convertis en texte déchiffrable, en valeurs numériques ou autres informations exploitables.

Le plus grand problème est que les sites web changent continuellement de structure et que, de ce fait, les jeux de données changent également en permanence. Ainsi, lors d’une procédure manuelle de scraping et d’analyse, il est vraiment nécessaire de pouvoir suivre ces modifications informationnelles et de s’assurer qu’elles sont accessibles, ce qui est la partie la plus difficile du processus de collecte de données. Pour ce faire, vous avez besoin de nombreux développeurs, informaticiens et serveurs, ce que certaines entreprises ne souhaitent pas devoir gérer.

Web Scraper IDE automatise le scraping et l’analyse de données sans infrastructure

Web Scraper IDE automatise entièrement pour vous le scraping et l’analyse de données en temps réel. Cela signifie que vous n’avez pas besoin de construire ou de maintenir des systèmes complexes en interne. Il s’agit d’une excellente option si vous souhaitez externaliser vos opérations de collecte de données lorsque vous traitez de nouveaux sites cibles (par exemple, si une entreprise spécialisée dans le commerce en ligne a collecté des données sur un site de ventes en ligne A et souhaite maintenant commencer à collecter des jeux de données sur un site de ventes en ligne B).

Les principaux avantages de l’utilisation de cet outil par rapport au scraping et à l’analyse de données manuels sont les suivants :

  • Accès à des données nettoyées, appariées, synthétisées, traitées et structurées avant livraison, pour que vous puissiez commencer à les utiliser immédiatement
  • Économies de temps et de ressources sur les tâches manuelles, car toutes les données sont collectées grâce à des algorithmes utilisant l’IA et à l’apprentissage automatique
  • Vous pouvez développer ou réduire vos opérations de collecte de données en fonction de votre budget et de l’évolution constante de vos projets et objectifs
  • Vous pouvez tirer parti d’une technologie qui s’adapte automatiquement aux blocages et aux changements de structure du site cible
  • Vous pouvez accéder à des points de données toujours à jour

Les jeux de données prêts à l’emploi éliminent la nécessité d’effectuer séparément une collecte de données

Si vous effectuez le scraping d’un site web populaire tel que :

  • Un site de ventes en ligne
  • Un réseau social
  • Une comparateur de voyages/hôtellerie/location de voitures
  • Un annuaire de sociétés

alors les jeux de données pré-collectés sont le choix qu’il vous faut. Les principaux avantages de cette solution sont les suivants :

  • Les résultats sont récupérés presque immédiatement (en quelques minutes)
  • C’est une option beaucoup plus rentable
  • Elle ne requiert aucun savoir-faire technique, aucune équipe de DevOps, ni aucune infrastructure de collecte de données

En outre, cette solution vous offre des options avec lesquelles vous pouvez jouer. Par exemple :

  • Option 1 : vous pouvez personnaliser le jeu de données dont vous avez besoin en fonction des paramètres qui sont importants pour vous (par exemple, un sous-jeu de données concernant des influenceurs dans le domaine du football en Espagne)
  • Option 2 : vous pouvez personnaliser complètement un jeu de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique et de votre stratégie commerciale (par exemple, tout le volume d’une certaine crypto-monnaie sur un portefeuille électronique spécifique)

Au final

Bright Data vous offre des options diverses adaptées à vos besoins actuels. Les jeux de données vous permettent d’accéder aux données dont vous avez besoin de manière rapide et économique, tandis que le Web Scraper IDE automatise complètement les tâches de collecte de données complexes, en fournissant directement des informations aux membres de vos équipes, à vos systèmes et à vos algorithmes, ce qui vous évite de le faire vous-même.

Itamar Abromovich
Itamar Abramovich | Director of Product Managment

Itamar Abramovich is Director of Product Management at Bright Data.
With a deep knowledge of SaaS products, he helps businesses create scalable, efficient, and cost-effective data collection processes to support cross-company growth. [email protected]

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