Dans cet article, nous aborderons les thèmes suivants :
- Qu’est-ce que l’extraction de données ?
- Types d’extraction de données et sources
- Comment extraire des données
- Comment l’extraction de données peut aider votre entreprise
- Les meilleurs outils d’extraction de données
Qu’est-ce que l’extraction de données ?
L’extraction de données est le processus qui consiste à obtenir des données cibles à partir d’un ensemble d’informations, telles que les données open source disponibles sur le Web. Il s’agit de la première étape d’un processus désigné par l’acronyme « ETL » :
- Extraire
- Transformer
- Charger
Une fois les informations cibles, telles que les prix concurrentiels et les données marketing, collectées, elles peuvent être analysées et utilisées comme Business Intelligence (BI) dans le processus décisionnel. Cela peut être effectué par une partie prenante, telle qu’un chef d’équipe qui décide de modifier le message d’une campagne marketing, ou par un algorithme qui met à jour les prix en fonction des changements en temps réel chez les concurrents.
Types d’extraction de données et sources
Les données peuvent provenir d’une grande variété de sources, presque aussi nombreuses que les différentes méthodologies utilisées pour obtenir les informations ciblées.
Types de sources de données
Les données peuvent provenir d’activités internes telles que les statistiques relatives à la fidélisation et au taux de désabonnement des clients, de bases de données gouvernementales, d’archives, ainsi que du web.
Sources de données numériques
Les données collectées sur Internet peuvent être divisées en informations personnelles identifiables (PII) et en informations protégées par mot de passe. Il est préférable d’éviter de collecter ces deux types d’informations, car cela est illégal selon les réglementations internationales en matière de données, notamment le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). Ces deux réglementations sont devenues des normes industrielles et il est préjudiciable pour les entreprises, tant d’un point de vue juridique que du point de vue des consommateurs, de s’y adonner.
Les sources ouvertes où les données peuvent être collectées et exploitées à des fins commerciales comprennent :
- Les réseaux sociaux
- Les moteurs de recherche
- Les sites web des concurrents
- Les forums de discussion
- Sites web gouvernementaux
- Archives historiques
- Plateformes de commerce électronique
Sources de données physiques
Le monde physique génère des milliards de points de données chaque seconde de chaque jour, notamment :
- Dossiers médicaux
- les demandes d’assurance et les dépôts de plaintes
- Demandes de prêt hypothécaire/prêt
- Données de transactions au point de vente (PoS)
- Données de géolocalisation générées par les voitures sur les routes ou les consommateurs dans les magasins
- Données météorologiques relatives aux conditions climatiques et aux phénomènes naturels
Types d’extraction de données
Il existe de nombreux typesde Jeux de données. Voici quelques-uns des plus courants :
Premièrement : enregistrements de données complets
Ils comprennent généralement tous les points de données d’un site web donné. Par exemple, tous les fournisseurs, produits et avis clients d’une place de marché en ligne spécifique.
Deux : jeux de données différentielles
Il s’agit de jeux de données qui sont régulièrement mis à jour en fonction des valeurs qui ont changé ou ont été mises à jour depuis la collecte initiale. Il peut s’agir des prix, du nombre d’abonnés (sur les réseaux sociaux)/d’employés, des fonds de démarrage collectés, etc.
Trois : sous-ensembles intelligents
Il s’agit notamment d’utiliser des filtres afin d’accéder à des informations très spécifiques qui peuvent aider à répondre à des questions commerciales ou à éclairer des décisions commerciales. Par exemple, «Qu’est-ce que l’entreprise A fait de mal ? » et« Que pouvons-nous faire différemment en tant que société de capital-risque pour créer de la valeur ajoutée? » Un point de données pertinent ici peut être le sentiment négatif sur les réseaux sociaux parmi le public millénial concernant les produits de l’entreprise qui ne tiennent pas compte de l’environnement.
Quatre : Jeux de données enrichis
Ces jeux de données ont une valeur plus élevée que les autres, car ils fusionnent des informations provenant de plusieurs sources sur le web, ce qui permet aux parties prenantes d’avoir une vision plus large du problème en question. Par exemple, le recoupement des avis/sentiments des consommateurs provenant de 5 sites web/forums de discussion différents.
Comment extraire les données
Tout d’abord, il est important de comprendre qu’il existe deux grandes catégories de données :
Données non structurées : il s’agit de données sous leur forme la plus basique/brute. Elles comprennent souvent des entrées en double ou des fichiers corrompus, et se présentent sous différents formats. Il est très difficile pour les systèmes et les algorithmes de traiter, d’indexer et d’utiliser des données sous cette forme.
Données structurées : il s’agit de données sous leur forme la plus « pure » et la plus « raffinée ». Les doublons et les fichiers corrompus ont été supprimés, et tous les enregistrements de données ont été convertis dans un format uniforme. Il est très facile pour les algorithmes et les systèmes de scanner, d’indexer, d’analyser et de produire des résultats utiles à partir de ce type de données.
Comment extraire des données structurées/non structurées
Il existe de nombreuses façons d’extraire des données structurées/non structurées en fonction de vos compétences et de vos ressources. Par exemple, si vous avez des compétences en programmation, vous pouvez utiliser Python pour créer un collecteur personnalisé. Vous pouvez également utiliser le langage SQL (Structured Query Language) pour organiser et interroger les données dans une base de données relationnelle.
Pour les professionnels qui ne possèdent pas de compétences en programmation, il est toutefois préférable d’opter pour une solution de Scraping web entièrement automatisée telle que Web Scraper API. Il s’agit d’un outil qui nettoie, fait correspondre, synthétise, traite et structure automatiquement les données cibles non structurées avant de les transmettre à vos équipes/systèmes. Ces données sont déjà structurées dans le format de votre choix (JSON, CSV, HTML ou Microsoft Excel) et prêtes à être analysées.
Le processus d’extraction de données structurées/non structurées
Si vous avez des aptitudes de programmeur, n’hésitez pas à consulter notre guide de Scraping web Python. Voici un aperçu général des étapes nécessaires à l’extraction de données à l’aide de Python :
- Étape 1 : Choisissez l’URL que vous souhaitez cibler
- Étape 2 : identifiez les données que vous souhaitez collecter
- Étape 3 : Écrivez le code
- Étape 4 : Exécutez le code pour extraire les données
- Étape 5 : Stockez les données dans le format requis
Pour un outil automatisé tel que Web Scraper API, le processus est le suivant :
- Choisissez le site web cible.
- Sélectionnez la fréquence de collecte et le format de données que vous préférez.
- Faites livrer les données à la destination de votre choix (webhook, e-mail, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP ou API).
Comment l’extraction de données peut aider votre entreprise
L’extraction de données peut être utilisée de différentes manières pour vous aider :
- Développer votre activité – Par exemple, en identifiant les nouveaux besoins des utilisateurs grâce au suivi des tendances de recherche sur Google, puis en adaptant vos offres à ces besoins.
- Concurrencer plus efficacement – En identifiant les domaines dans lesquels vos concurrents remportent le plus de succès auprès du public (sur les réseaux sociaux, par exemple) ainsi que les produits qui affichent les taux de conversion les plus élevés, ce qui vous permet de vous adapter.
- Optimiser vos campagnes marketing : les entreprises peuvent exploiter le sentiment social des plateformes et intégrer des messages réactifs dans leurs campagnes.
- Intelligence d’investissement: les sociétés d’investissement peuvent suivre les articles d’actualité, l’opinion publique et les activités financières des entreprises en open source afin de prédire plus précisément l’évolution du marché boursier pour certains titres.
Les principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées en matière d’extraction de données
Voici quelques-uns des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles tentent d’extraire des données :
- Manque de connaissances techniques en matière de programmation et/ou manque de personnel qualifié/spécialisé dans l’extraction de données (DevOps/IT/programmeurs, etc.).
- Incapacité à créer, acheter et entretenir le matériel et les logiciels nécessaires pour mener à bien des opérations de collecte de données en temps réel.
- L’incapacité à collecter, nettoyer, traiter et analyser les données selon un calendrier qui contribue réellement à créer une « valeur immédiate » afin que les décideurs puissent optimiser leurs campagnes en fonction des activités actuelles des concurrents/consommateurs.
Les meilleurs outils d’extraction de données
Il existe de nombreux outils d’extraction de données. Certains sont meilleurs que d’autres. Les facteurs pertinents à prendre en compte comprennent la qualité des données, les sources de données, les adresses IP et les pairs. Vous devez choisir avec beaucoup de soin le fournisseur de données avec lequel vous souhaitez travailler, en vous assurant qu’il vous vend des informations de qualité, à jour et obtenues légalement, afin de garantir la valeur à long terme de vos produits et services basés sur les données.
Les produits de Bright Data respectent les normes les plus strictes en matière de collecte éthique des données. Tous les pairs de notre réseau ont la possibilité de s’inscrire ou de se désinscrire à leur discrétion, et sont entièrement rémunérés pour la participation de leurs appareils à nos réseaux de collecte de données.
Nous disposons d’une équipe dédiée qui assure la conformité en temps réel, notamment grâce à des mécanismes de prévention basés sur des codes et des réponses technologiques.
Enfin, toutes nos activités de collecte de données sont 100 % conformes aux lois internationales sur les données, notamment le règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA).
Les deux outils les plus populaires parmi les entreprises leaders du secteur sont les suivants :
Jeux de données
Il s’agit de Jeux de données pré-collectés et prêts à l’emploi qui peuvent être commandés et obtenus en quelques minutes. Il vous suffit de choisir le Jeu de données auquel vous souhaitez accéder et de le faire livrer directement à votre équipe/vos algorithmes.
API Web Scraper
L’API Web Scraper est un outil entièrement automatisé qui permet aux professionnels sans aucune connaissance technique d’accéder à un flux de données en temps réel sans aucun codage. Elle nettoie et synthétise les informations cibles, fournissant des points de données structurés directement aux équipes et aux algorithmes désignés.
Conclusion
L’extraction de données est aujourd’hui l’une des principales options pour la collecte et l’analyse de données massives. Elle aide les entreprises et les particuliers à améliorer leurs services et leur connaissance des attentes des clients/projets. Bien que l’extraction de données puisse être réalisée sans l’aide d’un tiers, l’externalisation de ce processus peut permettre d’économiser du temps et de l’argent, qui peuvent alors être consacrés à des questions commerciales plus urgentes.
