Approvisionnement en données : tout ce que vous devez savoir

Dans ce guide, vous apprendrez :

• La définition de l’approvisionnement en données
• Les types de données impliqués dans le processus de sourcing
• Les différents types de sources de données
• Exemples courants de sourcing de données
• Les principales préoccupations liées à la récupération et à l’utilisation des données

Plongeons-nous dans le vif du sujet !

Qu’est-ce que l’approvisionnement en données ?

Le sourcing de données est le processus qui consiste à identifier et à collecter des données provenant de diverses sources dans un but précis. Il s’agit généralement de la première étape d’un pipeline de données, dans lequel les données collectées sont ensuite traitées afin d’atteindre un objectif particulier. Au cours de cette procédure, il est essentiel de s’assurer que les données sont pertinentes, exactes et suffisantes pour mener à bien la tâche.

Les entreprises s’appuient sur l’approvisionnement en données pour un large éventail d’activités, notamment la prise de décision, les études de marché et le reporting. Comme vous allez le découvrir, les sources de données peuvent varier considérablement et concerner à la fois des données structurées et non structurées. Pour en savoir plus, consultez notre guide sur les données structurées et non structurées.

Types de données dans l’approvisionnement

En matière d’approvisionnement en données, il est possible de distinguer deux types de données :

• Données primaires: informations collectées directement dans un but précis ou pour un projet spécifique. Elles sont hautement adaptées à des objectifs de recherche spécifiques afin de garantir une précision maximale. Les méthodes de collecte de données primaires comprennent les enquêtes, les entretiens et les questionnaires.
• Données secondaires: informations déjà collectées par d’autres parties. Il s’agit par exemple de rapports publics, d’études de recherche, d’articles universitaires et de données provenant de bases de données et de sites en ligne. Ces informations sont accessibles gratuitement ou moyennant paiement et peuvent être réutilisées pour de nouvelles analyses ou études.

En résumé, les données primaires sont originales et collectées directement pour répondre à un besoin spécifique. Les données secondaires, quant à elles, existent déjà et sont réutilisées pour de nouveaux objectifs de recherche.

Types de sources de données

Bien qu’il existe d’innombrables façons de récupérer des données, les sources de données peuvent être classées en deux grandes catégories :

1. Sources internes
2. Sources externes

Essentiellement, les données peuvent provenir soit de l’intérieur d’une entreprise ou d’un projet (internes), soit de l’extérieur (externes). Il s’agit là de la distinction la plus intuitive que l’on puisse appliquer à l’approvisionnement en données.

Il est temps de se pencher sur ces deux types de sources de données !

Sources internes

Les sources internes désignent les données générées et stockées au sein d’une organisation. Elles comprennent les données issues des registres de l’entreprise, des logiciels CRM, des commentaires des employés, des bases de données clients, des rapports de vente, etc.

Les sources internes peuvent fournir des données primaires lorsqu’elles sont collectées spécifiquement dans un but particulier, par exemple dans le cadre d’enquêtes internes. Lorsque ces données sont réutilisées à de nouvelles fins, par exemple pour alimenter des processus décisionnels, elles peuvent également servir de données secondaires.

Sources externes

Les sources externes concernent les données provenant de l’extérieur de l’organisation. Elles proviennent généralement de registres publics, de données provenant de fournisseurs tiers et d’autres Jeux de données externes. Pour plus d’informations, consultez notre guide complet sur les Jeux de données.

Les sources externes peuvent fournir des données primaires lorsqu’elles sont collectées pour des besoins spécifiques, par exemple en commandant une enquête auprès de vos clients. Elles peuvent également générer des données secondaires, par exemple lorsque vous recueillez les commentaires des clients sur les réseaux sociaux et que vous les utilisez à des fins de marketing.

Comment définir une stratégie efficace d’approvisionnement en données

Définir une stratégie efficace d’approvisionnement en données est essentiel pour vous assurer que vous collectez les informations adaptées à vos objectifs. Pour être efficace, le processus d’approvisionnement en données doit être adapté à vos besoins et contraintes spécifiques.

En particulier, posez-vous les questions suivantes pour élaborer une stratégie solide d’approvisionnement en données :

• Quel est l’objectif de la collecte de données ?
• Quels types de données sont nécessaires ?
• D’où proviendront les données ?
• Combien de temps et d’argent faudra-t-il pour extraire ces données ?
• Comment les données seront-elles collectées ?
• Quelles sont les exigences en matière de qualité des données ?
• Quelles sont les considérations juridiques et relatives à la confidentialité à prendre en compte ?
• Comment les données seront-elles intégrées et exploitées ?
• Quelles ressources (par exemple, technologies et outils) sont nécessaires ?
• Comment mesurerez-vous le succès ?

Répondre aux questions ci-dessus vous aidera à créer une méthodologie de données unique, en adéquation avec vos objectifs.

Méthodes de collecte de données

Analysez les exemples les plus connus et les plus pratiques d’approvisionnement en données à l’ère de l’information numérique.

Données ouvertes

Les données ouvertes désignent les Jeux de données librement accessibles fournis par les gouvernements, les organisations et les institutions. Elles constituent généralement un bon point de départ pour l’approvisionnement en données.

Les jeux de données ouvertes sont souvent mis à la disposition du public afin de promouvoir la transparence, l’innovation et la recherche. Il s’agit par exemple d’indicateurs économiques, de données environnementales et de statistiques sur la santé. Les données ouvertes sont précieuses pour diverses applications, en particulier dans la recherche universitaire. Le principal avantage des données ouvertes est qu’elles peuvent être utilisées sans restriction.

API

Les API, abréviation de « Application Programming Interfaces » ( interfaces de programmation d’applications), permettent aux systèmes en ligne de communiquer entre eux en échangeant des données. De nombreuses entreprises et fournisseurs proposent des API gratuites ou payantes que les développeurs peuvent utiliser pour accéder à leurs données dans un format structuré. Par exemple, les plateformes de réseaux sociaux ont tendance à fournir des API pour récupérer les informations publiques des profils d’utilisateurs, les publications et les interactions.

Les API constituent un moyen efficace d’obtenir et d’intégrer des données dans vos applications et services par programmation. Consultez notre guide sur le Scraping web et les API.

Scraping web

Le scraping web est le processus d’extraction de données à partir de pages en ligne à l’aide d’outils d’automatisation de navigateur ou d’analyseurs HTML. Cette méthode d’extraction de données est un moyen puissant d’obtenir des données qui ne sont pas disponibles via les API ou les bases de données publiques. L’idée est de se connecter à un site web, de naviguer sur ses pages et de récupérer les données qui vous intéressent directement à partir des documents HTML.

Pour plus d’informations, consultez notre article d’introduction sur le Scraping web.

Données commandées

La commande de données consiste à engager une société tierce pour collecter des données spécifiques pour vous. Le fournisseur de données conçoit une approche efficace de récupération des données, en veillant à ce que le résultat final réponde à vos attentes.

Après paiement de ce service, le fournisseur se charge de tous les aspects de la collecte de données, y compris les questions de conformité et de confidentialité. Cette approche garantit que les données sont personnalisées et adaptées à vos besoins spécifiques.

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Enquêtes personnalisées

Les enquêtes personnalisées consistent à poser des questions spécifiques aux participants afin de collecter des données dans un but précis. Cette méthode permet aux entreprises de cibler des publics particuliers afin d’atteindre des objectifs de recherche spécifiques.

Les enquêtes sont un moyen précieux de recueillir des informations de première main. Elles peuvent être destinées aux employés pour la collecte de données internes ou aux clients et utilisateurs pour la collecte de données externes. Les enquêtes peuvent être réalisées par divers canaux, notamment des formulaires en ligne, des entretiens téléphoniques ou des interactions en face à face.

Jeux de données achetés

Les jeux de données sont des collections de données pré-collectées que vous pouvez acheter auprès de fournisseurs et de prestataires de données. Ils couvrent un large éventail de sujets et peuvent inclure à la fois des données historiques et des données récentes.

L’achat d’un jeu de données est un moyen simple d’accéder à des informations prêtes à l’emploi sans avoir à consacrer du temps et de l’argent à leur collecte. Cette méthode est particulièrement utile pour obtenir de grands volumes d’informations ou de données difficiles à acquérir par d’autres moyens.

Défis à relever lors de l’approvisionnement en données

L’approvisionnement en données n’est pas une mince affaire et soulève plusieurs questions qui doivent être abordées. Explorons-les toutes !

Problèmes de qualité

Il ne suffit pas de récupérer ou d’acquérir des données, vous devez également vous assurer de leur qualité. L’un des éléments clés de la qualité des données est la détection et le traitement des valeurs aberrantes. Il s’agit de points de données qui s’écartent considérablement de la norme. Si elles ne sont pas correctement gérées, les valeurs aberrantes peuvent fausser l’analyse et conduire à des conclusions inexactes.

Un autre défi consiste à vérifier les données manquantes ou incomplètes, qui peuvent compromettre l’intégrité de votre ensemble de données. Des données incomplètes peuvent fausser les résultats et avoir un impact sur la prise de décision. Pour éviter ces problèmes, vous devez mettre en place des processus de nettoyage et de validation des données avant leur utilisation.

Problèmes juridiques

Toutes les entreprises comprennent qu’une récupération inappropriée des données peut entraîner des conséquences juridiques. Par exemple, l’un des mythes courants concernant le Scraping web est qu’il est illégal. Eh bien, ce n’est pas vrai !

Tant que vous ciblez des données publiques, que vous respectez les conditions générales et que vous respectez le fichier robots.txt lors du Scraping web, vous ne devriez pas avoir de problème. De plus, lorsque vous acquérez des données auprès de sources ou de fournisseurs externes, assurez-vous que ces données sont collectées de manière légale et éthique.

Problèmes de confidentialité et de conformité

L’utilisation des données doit être conforme à plusieurs réglementations et lois. Les deux réglementations les plus courantes en matière de confidentialité sont le RGPD ( règlementgénéral sur la protection des données) dans l’UE et le CCPA (California Consumer Privacy Act) aux États-Unis.

La violation de ces réglementations en matière de données peut entraîner de lourdes amendes et des poursuites judiciaires. Pour éviter cela, vous devez respecter les exigences légales concernant la collecte, le stockage et le partage des données. Cela implique de s’assurer que l’utilisation des données est légale et transparente.

Conclusion

Dans ce guide, vous avez compris ce qu’est le sourcing de données, quels types de sources de données il implique, comment le réaliser et les défis qu’il pose. Plus précisément, vous avez découvert qu’il existe deux approches principales pour le sourcing de données :

1. Se connecter à des API ou extraire des données via le Scraping web
2. Acheter des jeux de données prêts à l’emploi ou personnalisés

Quelle que soit la voie que vous choisissez, Bright Data est là pour vous aider !

Bright Data exploite un réseau de Proxys vaste, rapide et fiable, utilisé par les entreprises du Fortune 500 et plus de 20 000 clients. Ce réseau sert de base à différents outils de scraping :

• API Scraper: pour un accès programmatique à des données web structurées provenant de dizaines de domaines populaires.
• Navigateur de scraping: pour l’automatisation des navigateurs via des scripts Puppeteer, Selenium ou Playwright sur des navigateurs entièrement hébergés, équipés d’un système de résolution automatique des CAPTCHA et d’une évolutivité illimitée.
• Fonctions de scraping: pour un environnement d’exécution complet conçu pour scraper, déverrouiller et faire évoluer la collecte de données web.
• Web Unlocker: pour accéder à n’importe quel site web public à grande échelle, en contournant les systèmes anti-bot grâce à une API de scraping flexible.

Si le Scraping web n’est pas votre tasse de thé, jetez un œil à notre vaste marché de données. Bright Data utilise son expertise pour récupérer de manière éthique des données sur le web et les propose sous forme de jeux de données prêts à l’emploi. Si ces options prédéfinies ne répondent pas à vos besoins, consultez nos services de collecte de données personnalisés.

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