Meilleurs fournisseurs de données hôtelières en 2026 : comparaison des meilleures solutions

Dans ce guide, vous apprendrez :

• Pourquoi les données hôtelières sont importantes, en quoi elles consistent et quels sont les principaux défis pour les obtenir.
• Pourquoi faire appel à un fournisseur de données hôtelières est le meilleur moyen d’y accéder.
• Les principaux aspects à prendre en compte lors du choix d’un tel fournisseur.
• Une comparaison complète des cinq principaux fournisseurs de données hôtelières.

C’est parti !

TL;DR : Tableau comparatif des principaux fournisseurs de données hôtelières

Commencez cet article de blog comparatif en passant rapidement en revue les meilleurs fournisseurs de données hôtelières :

Introduction aux données hôtelières : ce que vous devez savoir

Pour être prêt à comparer les fournisseurs de données hôtelières, vous devez d’abord vous familiariser avec le contexte des données hôtelières.

Pourquoi les données hôtelières sont-elles si importantes ?

Le secteur hôtelier est gigantesque et continue de jouer un rôle central dans l’économie mondiale. Selon STR, il existe 17,5 millions de chambres dans 187 000 hôtels à travers le monde.

Aux États-Unis, l’industrie hôtelière a un impact économique considérable. En 2024, elle a généré :

• 1 700 milliards de dollars de chiffre d’affaires
• 9,2 millions d’emplois avec 526 milliards de dollars en salaires, traitements et autres rémunérations.
• 894 milliards de dollars de PIB.

L’Europe connaît également un engagement massif dans le secteur de l’hôtellerie, avec plus de 3 milliards de nuitées enregistrées dans les hôtels en 2024. À l’échelle mondiale, le secteur des hôtels et des centres de villégiature emploie plus de 10,8 millions de personnes en 2024.

Ces chiffres soulignent l’importance des hôtels non seulement en tant que prestataires de services, mais aussi en tant que moteurs de l’emploi et de l’activité économique. Ils mettent donc en évidence la pertinence de l’industrie hôtelière à l’échelle mondiale.

Il n’est donc pas surprenant que l’accès à des données hôtelières précises et actualisées soit devenu essentiel. Cela vaut non seulement pour les propriétaires d’hôtels, mais aussi pour un large éventail d’entreprises et d’utilisateurs. À cet égard, voici quelques exemples d’utilisation intéressants :

• Comprendre les tendances en matière d’occupation, de revenus et de préférences des clients.
• Planifier les infrastructures et les stratégies touristiques en fonction des habitudes des visiteurs.
• Évaluer les portefeuilles hôteliers, comparer les performances et évaluer les opportunités du marché.
• Identifier les meilleurs emplacements, la disponibilité et les tendances saisonnières pour répondre aux besoins des clients.
• Accéder à des informations sur la disponibilité, les tarifs et les avis sur les hôtels afin de prendre des décisions éclairées en matière de voyage.

En bref, les données hôtelières soutiennent d’innombrables secteurs, favorisant des décisions plus éclairées, de meilleures expériences et des opérations plus efficaces.

Types de données hôtelières

Les principaux types de données hôtelières sont les suivants :

• Données descriptives de l’établissement: informations statiques sur l’hôtel, notamment son nom, son adresse et sa proximité avec les attractions ou les transports.
• Données sur les disponibilités: elles indiquent les chambres disponibles à des dates spécifiques, ce qui facilite l’analyse des réservations et permet de prévoir avec précision le taux d’occupation.
• Données tarifaires: elles permettent de suivre les tarifs des chambres, les variations saisonnières, les remises et les tarifs dynamiques afin de surveiller les tarifs historiques et en temps réel.
• Données relatives aux réservations: enregistrement des réservations, des annulations et des délais afin d’analyser les tendances en matière de réservations et les modèles de demande des clients.
• Données sur les types de chambres: détaillent les différentes catégories de chambres, leurs tailles, leurs agencements et les équipements fournis.
• Données sur le taux d’occupation: pourcentage de chambres réservées et planification globale de la capacité de l’hôtel.
• Données relatives aux avis et aux notes: avis des clients, notes par étoiles et analyse des sentiments provenant de plateformes telles que TripAdvisor ou les réseaux sociaux.
• Données sur la fidélité et les clients: profils des clients, participation aux programmes de fidélité et comportement des clients réguliers.
• Données relatives aux promotions et aux remises: informations sur les campagnes, les services groupés, les réservations d’événements, les forfaits saisonniers, les offres spéciales ou les coupons qui influencent le comportement de réservation et la demande saisonnière.
• Données sur les annulations et les absences: suivi des réservations annulées ou manquées et des tendances en matière de reprogrammation.
• Données sur la concurrence: prix, disponibilité et offres des hôtels concurrents à des fins de comparaison.
• Données financières et sur les revenus: revenus totaux, revenus par chambre disponible (RevPAR), tarif journalier moyen (ADR) et autres indicateurs de profit.

Les défis liés à l’obtention de données hôtelières

L’un des défis les plus importants et les plus évidents dans le scraping des données hôtelières est la grande variabilité des sources. Chaque hôtel dispose de son propre site web, structuré et présenté de manière unique.

Il est donc extrêmement difficile de créer un outil universel de Scraper de données hôtelières. Un tel outil devrait être capable de découvrir les sites des hôtels, de s’y connecter, de naviguer vers les bonnes pages, de simuler les interactions appropriées et d’extraire les données dans un format structuré.

Une approche possible consiste à externaliser ces tâches à un agent IA. Cependant, cela nécessite d’avoir accès à des outils de Scraping web compatibles avec l’IA et capables d’interagir avec des interfaces web diverses et dynamiques.

Une alternative plus simple consiste à cibler les agrégateurs d’hôtels (tels que Trivago ou Booking.com), mais cela comporte certaines limites :

• Ils ne couvrent qu’une partie du marché total, laissant de nombreux hôtels hors liste.
• Ils sont généralement protégés par des mesures anti-scraping, telles que des CAPTCHA et des blocages d’accès automatisés.
• Leurs listes sont très dynamiques et reflètent souvent des promotions temporaires ou des offres spéciales, qui peuvent ne pas correspondre aux prix d’origine des hôtels.

En bref, le scraping des sites agrégateurs est plus facile, mais fournit des données incomplètes et parfois peu fiables. Le scraping des sites individuels des hôtels est plus complet, mais aussi plus difficile sur le plan technique.

Fournisseurs de données hôtelières : le moyen le plus simple d’obtenir des données de haute qualité

Les données hôtelières sont indéniablement précieuses, mais les collecter avec précision et à grande échelle est certainement difficile. C’est pourquoi le moyen le plus recommandé pour y accéder est de passer par un fournisseur de données hôtelières spécialisé.

Un fournisseur de données hôtelières est un service qui recueille, organise et fournit différents types d’informations sur les hôtels. Ces informations vont de champs spécifiques à des informations détaillées, enrichies et agrégées.

Ces fournisseurs gèrent les défis techniques et logistiques liés à la collecte de données. Ils vous donnent un accès direct aux données ou vous fournissent des outils qui simplifient considérablement la création de votre propre système personnalisé de récupération de données hôtelières, grâce à :

• Jeux de données hôtelières: fichiers précompilés, structurés et prêts à l’emploi qui répertorient des informations historiques et régulièrement mises à jour sur les hôtels. Parfaits pour l’analyse des tendances, les études de marché ou la formation de modèles d’IA.
• Outils de scraping hôtelier: solutions qui collectent des données en temps réel directement à partir des sites web des hôtels, des plateformes de réservation ou des agences de voyages en ligne. Elles sont idéales pour les scénarios en temps réel tels que le suivi des changements de prix, la disponibilité des chambres, les promotions ou l’activité des concurrents.

La plupart des organisations combinent les deux approches, en s’appuyant sur les Jeux de données pour obtenir un contexte historique et sur les solutions de scraping pour capturer des informations en temps réel.

Principaux éléments à prendre en compte lors de l’évaluation des fournisseurs de données hôtelières

Il n’est pas particulièrement difficile de trouver des plateformes qui fournissent des données hôtelières ou des informations sur l’hôtellerie. Au contraire, le véritable défi consiste à trouver un fournisseur fiable et digne de confiance.

Pour identifier les fournisseurs de données hôtelières les plus crédibles, vous devez les comparer sur différents aspects, tels que :

• Couverture des données: les types de données hôtelières proposés, notamment la disponibilité, les types de chambres, les prix, le taux d’occupation, les avis et les sources d’où proviennent ces données.
• Infrastructure et architecture: l’évolutivité, la disponibilité, les taux de réussite, etc. du fournisseur.
• Actualité des données: le fournisseur propose-t-il des Jeux de données historiques, des données récentes via le Scraping web, ou une combinaison des deux ?
• Filtrage et exploration: la capacité à rechercher, filtrer et explorer les données hôtelières, par exemple par ville, nombre d’étoiles, type de chambre ou équipements.
• Exigences techniques: compétences, outils ou infrastructure nécessaires pour accéder aux données hôtelières, les traiter et les intégrer afin de répondre à vos besoins.
• Conformité réglementaire: respect du RGPD, du CCPA et d’autres réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données.
• Tarification: présence de modèles d’abonnement, de plans personnalisés et disponibilité d’essais gratuits ou de Jeux de données pour évaluation.

Top 5 des fournisseurs de données hôtelières

Découvrez la liste des meilleurs fournisseurs de données hôtelières, sélectionnés et classés en fonction des critères décrits précédemment.

1. Bright Data

Bright Data est une plateforme de données web de premier plan qui alimente une infrastructure illimitée pour l’IA et la veille économique. Comparé à d’autres fournisseurs de données hôtelières, il se distingue par son infrastructure de niveau entreprise, prête pour l’IA, pour la collecte de données web.

Ses offres de données sur l’hôtellerie comprennent :

• Jeux de données hôtelières: jeux de données sélectionnés, validés et enrichis, prêts à être utilisés pour l’analyse, les modèles d’IA/ML et les outils de BI. Disponibles aux formats JSON, CSV, Parquet et autres, ces jeux de données couvrent les descriptions des hôtels, les détails de leur emplacement, les équipements, les avis, les notes, les tendances de disponibilité, les prix, les points forts des établissements et les préférences des clients. Des mises à jour continues et une tarification flexible basée sur les enregistrements permettent aux entreprises d’optimiser facilement leurs prix, leur taux d’occupation et leur Intelligence compétitive. Des jeux de données spécifiques sont également disponibles pour les réservations et les avis sur les hôtels.
• API Hotel Scraper: outils disponibles via des API et une interface sans code pour l’extraction à la demande de données hôtelières en temps réel à grande échelle. Collectez les tarifs actuels, les disponibilités, les promotions, les tendances de réservation et les informations sociales sur des plateformes telles que Booking.com, Airbnb, Trip.com, Tripadvisor, Expedia, Google Hotel, etc. Le contournement des anti-bots et la rotation des adresses IP sont gérés automatiquement pour vous. La plupart de ces outils sont également accessibles via l’intégration MCP pour une connexion transparente avec les agents IA.

Toutes les solutions de données hôtelières fonctionnent sur l’infrastructure robuste de Bright Data, qui comprend plus de 150 millions d’adresses Proxy dans le monde entier, des technologies anti-bot avancées, une disponibilité de 99,99 % et un taux de réussite de 99,99 %. Grâce à cette combinaison de fonctionnalités, Bright Data se positionne comme le meilleur fournisseur de données hôtelières au monde !

🏆 Idéal pour: la collecte et l’analyse de données hôtelières à l’échelle de l’entreprise, la formation de modèles d’apprentissage automatique et l’intégration dans des applications alimentées par l’IA.

Couverture des données:

• Descriptions d’hôtels, informations sur leur emplacement, équipements, types de chambres, tendances de disponibilité, tarifs et promotions.
• Jeux de données dédiés aux réservations et aux avis sur les hôtels, avec des millions d’entrées.
• Tendances des réservations passées, taux d’occupation saisonniers, fluctuations des prix et modèles de trafic des clients.
• Données sur les régions, les villes, les quartiers, agrégées à partir d’Airbnb, Booking.com, Trip.com, Google Hotels et d’autres plateformes hôtelières connues.

Infrastructure et architecture:

• Haute évolutivité avec plus de 150 millions d’adresses Proxy dans 195 pays, avec prise en charge d’une concurrence illimitée.
• Assistance dédiée 24h/24 et 7j/7 par des professionnels des données pour un fonctionnement ininterrompu et une assistance experte.
• Temps de disponibilité et taux de réussite de 99,99 % pour le scraping des API.
• Fonctionnalités avancées de contournement des anti-bots, notamment la rotation des adresses IP, la Résolution de CAPTCHA et les en-têtes personnalisés pour un scraping fluide.
• Capacités de scraping en masse, pouvant traiter jusqu’à 5 000 URL cibles par requête.
• Accès aux données historiques des hôtels via le service API Web Archive.
• Jeux de données validés, nettoyés, enrichis et optimisés pour le LLM, fournis au format JSON, NDJSON, CSV, Parquet, etc.
• Livraison flexible des jeux de données via Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, Webhooks et d’autres canaux préférés.
• Intégration avec plus de 70 solutions d’IA, telles que CrewAI, LlamaIndex, LangChain, Agno, IBM Watsonx, AWS Bedrock AI Agents, Microsoft Copilot Studio, etc.

Actualité des données:

• Collecte de données hôtelières en temps réel grâce aux scrapers basés sur l’API et sans code de Bright Data.
• Données historiques sur les hôtels disponibles via des jeux de données pré-construits avec des mises à jour flexibles (quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles, etc.).

Filtrage et exploration:

• Possibilité de décrire vos besoins en matière de données en anglais simple, ce qui permet à l’IA de comprendre et d’appliquer automatiquement des filtres précis.
• Réduisez rapidement les grands jeux de données en vous concentrant sur les informations les plus pertinentes afin de rationaliser l’analyse et la prise de décision.
• Des options de filtrage avancées vous permettent d’ignorer les données inutiles, de réduire les coûts et d’exporter les résultats dans le format de votre choix.

Exigences techniques:

• Des connaissances techniques de base suffisent pour commencer à collecter des données standard via des Scrapers hôteliers basés sur des API.
• Les scrapers sans code offrent une expérience simplifiée de récupération des données directement depuis la plateforme Bright Data.
• Une bonne connaissance des API est recommandée pour les workflows avancés et l’automatisation personnalisée.

Conformité réglementaire:

• Conforme au RGPD, au CCPA et aux autres réglementations internationales en matière de confidentialité des données.
• Certifié SOC 2 Type II, ISO 27001, CSA STAR Niveau 1 et autres normes de sécurité de premier plan.
• Les données sont obtenues de manière éthique, en ciblant uniquement les informations accessibles au public.

Tarification:

• Essai gratuit disponible + exemples de Jeux de données sur les hôtels.
• Tarification à partir de 1,50 $ pour 1 000 enregistrements via des Scrapers d’hôtels.
• Prix à partir de 2,50 $ pour 1 000 enregistrements via des Jeux de données hôtelières.

2. CoStar

CoStar Group est le principal fournisseur d’analyses immobilières commerciales, offrant des informations exploitables aux courtiers, investisseurs, prêteurs et gestionnaires immobiliers. Pour les données hôtelières, CoStar fournit des informations détaillées sur les propriétés, des analyses et des prévisions. Grâce à sa plateforme, les utilisateurs peuvent définir des alertes, accéder à des analyses comparatives et explorer des analyses pour évaluer les performances des hôtels, comparer les ensembles concurrents, et plus encore.

🏆 Convient particulièrement aux agences immobilières,aux entreprises etaux agents à la recherche d’une plateforme tout-en-un d’analyse et d’informations sur le marché.

Couverture des données:

• Plus de 8,5 millions d’enregistrements immobiliers commerciaux mis à jour en continu à l’échelle mondiale.
• Données détaillées sur les biens immobiliers commerciaux, y compris les hôtels, les immeubles collectifs, les bureaux, les locaux industriels et les commerces.
• Les champs de données couvrent la disponibilité, les vacances, les loyers, les caractéristiques des biens, les plans d’étage, les modèles 3D, les équipements, les locataires, les transactions antérieures, la propriété, les classements par étoiles et d’autres indicateurs de performance.
• Les sources de données comprennent HM Land Registry, Google Maps, Microsoft Virtual Earth, Preqin, Sirene et Urban Mapping.

Infrastructure et architecture:

• Plateforme cloud évolutive conçue pour aider les professionnels de l’immobilier commercial, y compris dans le secteur hôtelier.
• Prend en charge plus de 1 100 intégrations système.

Actualité des données:

• Données historiques de premier plan.
• Informations en temps réel provenant de la plateforme.
• Tendances et prévisions prédictives.

Filtrage et exploration:

• Possibilité de filtrer et d’effectuer des recherches par postes vacants, expirations de baux, perspectives de réaménagement, type de bâtiment, emplacement ou sous-marché.
• Les recherches personnalisées peuvent être enregistrées avec des alertes pour les nouvelles propriétés correspondantes.
• Possibilité de filtrer les données en fonction de vos besoins et de les exporter vers Excel.

Exigences techniques:

• Certaines connaissances techniques peuvent être nécessaires pour les intégrations.
• Aucune connaissance n’est nécessaire pour utiliser la plateforme, mais une formation peut être requise, car il s’agit d’une solution riche en fonctionnalités avec une interface utilisateur quelque peu obsolète.

Conformité réglementaire:

• Conforme au RGPD et au CCPA.

Tarification:

• Possibilité de demander une démonstration pour tester la plateforme.
• Les tarifs ne sont pas divulgués.

3. Actowiz Solutions

Actowiz Solutions est une plateforme réputée pour l’extraction de données web à grande échelle. Son objectif est d’aider les entreprises à transformer des informations en ligne non structurées en informations exploitables. Spécialement conçue pour les hôtels, elle offre :

• De riches jeux de données hôtelières disponibles dans plusieurs formats.
• Des solutions de scraping hôtelier permettant aux entreprises de collecter des données actualisées à la volée.

🏆 Idéal pour: l’intelligence économique et l’analyse comparative du marché hôtelier.

Couverture des données:

• Prix des chambres d’hôtel, disponibilité, notes, avis, équipements, promotions, benchmarking des concurrents et veille économique hyperlocale et au niveau de la ville.
• Les sources de données comprennent Booking.com, Expedia, TripAdvisor, Agoda, Hotels.com et Airbnb.
• Les champs de données couverts comprennent le nom de l’hôtel, l’identifiant de l’hôtel, l’adresse, le numéro de téléphone, l’URL du site web, le classement par étoiles, les notes des clients, le nombre d’avis, les types de chambres, les prix des chambres, les équipements des chambres, les équipements de l’hôtel, l’heure d’arrivée, l’heure de départ, etc.

Infrastructure et architecture:

• Infrastructure évolutive qui prend en charge l’extraction de données à grande échelle via des requêtes de données élevées.
• Outils de scraping web hôtelier prêts à l’emploi et API de scraping web.
• Options d’accès aux données via des jeux de données et des API.
• Livraison des données aux formats JSON, CSV, XML ou JSONLines via SFTP, FTP, e-mail, Dropbox, Google Drive ou AWS S3.

Actualité des données:

• Capture en temps réel des données sur la disponibilité des chambres, les tarifs et l’avis des clients via une API.
• Informations historiques et prédictives via des jeux de données et des fonctionnalités spéciales.

Filtrage et exploration: non divulgué.

Exigences techniques:

• Les API et les intégrations de Scraping web nécessitent des connaissances techniques.

Conformité réglementaire: non divulguée.

Tarification:

• Exemples de données hôtelières disponibles.
• La tarification dépend de l’étendue des données, des exigences du projet et du mode de livraison (vous devez nous contacter pour demander un devis).
• Les budgets varient entre 500 et 50 000 dollars, selon l’ampleur et la personnalisation.

4. Lighthouse

Lighthouse est une plateforme de veille commerciale destinée au secteur du voyage et de l’hôtellerie. Elle aide les hôtels et les entreprises du secteur à transformer les signaux complexes du marché en décisions fiables et génératrices de revenus. Ses offres de données hôtelières comprennent des Jeux de données en temps réel et historiques couvrant les prix, la demande, le taux d’occupation, les indicateurs de performance et les références du marché. En tant que guichet unique de données, elle fournit des données hôtelières fiables et exploitables grâce à des outils intuitifs, des tableaux de bord et des solutions de données.

🏆 Idéal pour: des informations basées sur les données pour augmenter les revenus des hôtels.

Couverture des données:

• Données sur les hôtels et les locations à court terme, couvrant l’offre, la demande, les prix, les indicateurs de performance, les indicateurs d’occupation, les tarifs hôteliers et le comportement de recherche de vols et d’hôtels.

Infrastructure et architecture:

• Écosystème de données à grande échelle traitant 1,7 milliard de recherches quotidiennes et 16,4 millions de profils de propriétés.

Actualité des données:

• Couvre les données historiques, actuelles et prospectives, y compris les prévisions basées sur les intentions de voyage et les comportements de réservation.

Filtrage et exploration:

• Options pour des jeux de données et des analyses granulaires et personnalisés.

Exigences techniques:

• Données accessibles via des API, nécessitant des connaissances techniques pour les requêtes HTTP et l’intégration dans les systèmes et flux de travail existants.
• Flux de données simplifiés disponibles avec plusieurs options de livraison.
• Aucune connaissance technique requise pour accéder aux données via des tableaux de bord personnalisés et des rapports programmés.

Conformité réglementaire:

• Conforme à la norme ISO 27001:2022.
• Conforme au RGPD.

Tarification:

• Essai de 14 jours sur certains services, mais pas pour les solutions de données.
• La tarification est basée sur le volume et la portée des données (vous devez contacter Lighthouse directement pour obtenir un devis).

5. iWebScraping

iWebScraping est une société de scraping de données qui propose des solutions de crawling en libre-service et gérées pour les entreprises et les startups. En ce qui concerne les données hôtelières, elle vous fournit des solutions de scraping pour récupérer des informations dans plusieurs formats via des API, y compris un service spécialisé dédié à la surveillance des prix et au suivi des prix des hôtels.

🏆 Convient particulièrement à: la surveillance des prix des hôtels.

Couverture des données:

• Noms d’hôtels, adresses, numéros de téléphone, e-mails, URL de sites web, nombre de chambres, dates d’arrivée/de départ, prix, équipements inclus/exclus, installations populaires, classements par étoiles, avis, type de chambre, etc.
• Les sources de données comprennent les principales agences de voyages en ligne (OTA) et les sites de voyage tels que TripAdvisor, Agoda, Expedia, Hotels.com et Booking.com.

Infrastructure et architecture:

• Scrapers d’hôtels prêts à l’emploi et solutions de Scraping web hébergées.
• Les données sont envoyées dans plusieurs formats, notamment XLS et CSV.

Actualité des données:

• Récupération en direct des données hôtelières via le Scraping web, avec des options spécialisées pour la Surveillance des prix.

Filtrage et exploration: Rien de particulier à signaler.

Exigences techniques:

• Nécessite des connaissances techniques pour les intégrations via les API de Scraping web.

Conformité réglementaire:

• Conforme au RGPD et au CCPA.

Tarification:

• Devis personnalisés disponibles en fonction de l’ampleur et de la complexité du projet.

Conclusion

Dans cet article, vous avez compris pourquoi les données hôtelières sont cruciales, les types d’informations qu’elles contiennent et les défis liés à leur collecte à grande échelle. Vous avez également vu comment les fournisseurs de données hôtelières spécialisés simplifient l’accès en fournissant des Jeux de données structurés et des solutions de scraping en direct.

Bright Data s’impose comme le premier fournisseur grâce à son infrastructure adaptée aux entreprises. Il propose des Jeux de données hôtelières optimisés pour le LLM ainsi que des API de scraping en temps réel pour une couverture complète des données hôtelières. Ces services fournissent des informations hôtelières fiables, évolutives et actualisées, allant des tarifs et disponibilités aux avis et équipements.

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FAQ

Où trouver des données hôtelières ?

La collecte de données hôtelières est délicate, car chaque hôtel peut avoir son propre site web et tous les hôtels ne sont pas répertoriés sur les plateformes d’agrégation. Cela signifie que pour collecter des données hôtelières, vous devez soit extraire les sites web publics des hôtels, soit recueillir des informations auprès d’agrégateurs de données hôtelières tels que Trivago, Google Hotel, Booking.com et d’autres plateformes similaires.

Comment récupérer les données hôtelières ?

Il existe deux principales façons d’obtenir des données hôtelières :

1. Accéder aux jeux de données hôteliers : ceux-ci contiennent des informations historiques sur les hôtels, agrégées et enrichies au fil du temps par les fournisseurs. Ils sont prêts à être analysés immédiatement et peuvent être utilisés pour obtenir des informations et des prévisions, telles que les tendances en matière de prix et les modèles d’occupation sur des périodes spécifiques.
2. Utilisation d’un scraper de sites web d’hôtels : vous pouvez soit créer un scraper de données hôtelières personnalisé, soit utiliser une API de scraping hôtelier prête à l’emploi. Cette approche vous permet de collecter des informations actualisées directement à partir des sites web des hôtels et des plateformes d’agrégation, notamment la disponibilité, les prix, les avis, les notes, etc.

Qu’est-ce qu’un ensemble de données hôtelières ?

Un jeu de données hôtelier est une collection d’informations relatives aux hôtels. Il est généralement fourni sous forme de fichier au format CSV, JSON, XML, Parquet ou Excel. Il peut répertorier la disponibilité des chambres, les prix, les notes, les avis, les équipements, l’emplacement et d’autres champs de données pertinents. Ces jeux de données sont généralement historiques et statiques, mais de nombreux fournisseurs les mettent régulièrement à jour afin de refléter les nouvelles données et tendances.

Comment extraire les données des sites web d’hôtels ?

Chaque site web d’hôtel et chaque plateforme d’agrégation est différente, il n’existe donc pas d’approche unique pour extraire les données des hôtels. D’une manière générale, vous pouvez suivre cette feuille de route:

1. Le Scraper se connecte au site web de l’hôtel ou à l’agrégateur cible.
2. La page est rendue à l’aide d’un outil d’automatisation du navigateur ou analysée à l’aide d’un analyseur HTML.
3. Une logique d’extraction de données est appliquée pour extraire les informations qui vous intéressent, souvent via une analyse syntaxique alimentée par l’IA, ce qui vous permet d’utiliser le même Scraper sur plusieurs sites web d’hôtels.
4. Les données extraites sont converties et produites dans le format souhaité.

Pour plus d’informations, consultez les tutoriels :

• Comment scraper Tripadvisor avec Python
• Comment scraper des hôtels à partir de Google Travel
• Comment scraper Booking.com avec Python