Dans cet article, vous découvrirez les différents facteurs qui influencent les coûts de collecte de données, ainsi que les stratégies permettant d’estimer et de réduire ces coûts. Nous aborderons également certains des avantages et inconvénients du scraping en interne par rapport aux solutions tierces.
Facteurs clés qui influencent les coûts de collecte de données
De nombreux facteurs peuvent influencer les coûts de collecte de données, tels que les coûts d’acquisition et la complexité des données.
Complexité des données
Le coût d’acquisition des données est étroitement lié à la complexité des données cibles. La plupart des sites web modernes utilisent JavaScript pour afficher du contenu dynamique et interactif après une interaction de l’utilisateur. Par conséquent, lorsque les scrapers récupèrent le code HTML de la page web, celui-ci ne contient aucune donnée utile. Les scrapers doivent s’appuyer sur des outils d’automatisation des navigateurs tels queSeleniumpourextraire le contenu dynamique.
La structure DOM (Document Object Model) du site web cible a également un impact sur les coûts de collecte des données. Par exemple, si les données que vous souhaitez sont profondément imbriquées dans la hiérarchie DOM, vous devreznaviguer à travers plusieurs niveaux d’élémentspour trouver les données, ce qui ralentit le processus.
La taille des données et la fréquence de collecte influencent également les besoins en matière de stockage et de serveurs, ce qui peut avoir un impact sur les résultats financiers. Par exemple, un jeu de données provenant de publications sur les réseaux sociaux peut nécessiter un scraping fréquent et inclure du texte, des images ou des vidéos, qui ont tous un impact sur la taille des données. Ces facteurs augmentent les besoins en infrastructure, notamment en matière de stockage, de Bande passante et de ressources informatiques.
Restrictions du site
Souvent, les sites web cibles ont mis en place des contrôles pour détecter et bloquer le trafic des robots. Ces contrôles sont généralement ajoutés afin de maintenir une haute disponibilité pour le trafic humain, de bloquer les acteurs malveillants, d’éviter des coûts de serveur imprévus ou de décourager le scraping.
Examinons brièvement quelques-uns des obstacles que vous pouvez rencontrer lors de la collecte de données :
Limitation du débit
Si vous envoyez trop de requêtes à un serveur web dans un laps de temps donné, celui-ci peut renvoyer uneerreur429ou interdire à votre adresse IP d’accéder au site web. Pour éviter la limitation du débit, vous devrez peut-être réduire vos requêtes ou utiliser un Proxy pour les répartir sur plusieurs adresses IP. Cependant, ces mesures peuvent avoir une incidence sur le temps et les ressources nécessaires à la collecte des données. Par exemple, ajouter un délai d’une seconde entre les requêtes pour éviter la limitation du débit peut allonger les temps de scraping et augmenter les coûts liés au serveur.
CAPTCHAs
Les sites web analysent le trafic entrant en fonction d’éléments tels que les adresses IP, les tentatives de connexion et le comportement des utilisateurs afin de différencier le trafic suspect ou provenant de robots de celui des utilisateurs réels. Sur la base de ces signaux, le site web peut présenter un défiCAPTCHAafin de déterminer si l’utilisateur est un humain ou un robot. Le CAPTCHA est un test de réponse à un défi dans lequel les visiteurs du site web doivent accomplir une tâche ou résoudre une énigme afin de vérifier qu’ils sont bien des humains :
Pour contourner les invites CAPTCHA, vous pouvez utiliser un solveur CAPTCHA, mais cela a un impact significatif sur la vitesse et les coûts de scraping web en fonction du volume de pages web couvertes par CAPTCHA que vous devez scraper.
Blocages d’IP
Si un site web détecte plusieurs violations de ses conditions d’utilisation, telles que trop de requêtes, un trafic automatisé ou des interactions suspectes de la part des utilisateurs, il peut bloquer cette adresse IP particulière. Certains sites web restreignent également l’accès en fonction de la région géographique de l’utilisateur. Pour éviter ces restrictions, vous pouvez utiliser un réseau privé virtuel (VPN) ou unProxypour émuler le trafic provenant de différentes adresses IP.
Un serveur Proxy fonctionne au niveau de l’application, permettant une personnalisation granulaire en utilisant différents serveurs pour diverses requêtes. Un VPN fonctionne au niveau de la couche réseau, acheminant toutes les requêtes via une seule adresse IP protégée.
En matière de Scraping web,les Proxy sont plus rapides, moins chers et plus fiables, mais ils nécessitent une configuration initiale. Pour les tâches de Scraping web plus simples, un VPN peut être plus pratique car il est plus facile à configurer et souvent gratuit, mais il offre moins de flexibilité en termes de configuration.
Estimation des coûts
Maintenant que vous comprenez les défis liés à la collecte de données et leur impact sur les résultats financiers, vous pouvez essayer d’estimer les coûts en fonction du volume, de la fréquence et de la complexité des données.
Volume de données
À mesure que la taille des données augmente, les coûts de stockage, de Bande passante et de traitement pour les gérer peuvent augmenter de manière exponentielle. À partir des coûts d’infrastructure de base, vous pouvez obtenir une estimation des coûts totaux en fonction du volume de données à acquérir :
Coût = (coût de stockage par Go + coût de Bande passante par Go de données transférées + coût du serveur pour acquérir un Go de données) * quantité de données en Go
Avant de créer un jeu de données, effectuez une analyse des coûts pour différentes tailles de données afin d’estimer les coûts actuels et futurs. Cela vous aidera à éviter les surprises inattendues en matière de coûts d’acquisition et d’efforts de développement.
Fréquence
Selon le type de données, vous devrez peut-être les extraire fréquemment afin de garantir la disponibilité de données récentes. Par exemple, un jeu de données boursières doit être mis à jour toutes les quelques minutes afin de garantir qu’il suit de près les valeurs en temps réel.
Tout comme le volume de données, la fréquence de collecte a un impact direct sur les coûts de Bande passante, de stockage et de serveur. Vous pouvez estimer les coûts à l’aide de cette formule :
Coût = (coût de stockage par Go + coût de Bande passante par Go de données transférées + coût du serveur pour acquérir un Go de données) * quantité de données en Go * fréquence des tâches de scraping
Même les petites tâches de scraping peuvent rapidement s’accumuler. Par exemple, le scraping du dernier flux Hacker News une fois par jour peut ne coûter que quelques dollars, car la taille des données est faible. Cependant, augmenter la fréquence à toutes les dix minutes peut multiplier les coûts par cent.
Comportement du site web cible
Vous devez effectuer des pics techniques pour vous aider à comprendre la structure des données cibles et les restrictions qu’elles imposent. Ces informations sont essentielles pour vous aider à estimer les coûts d’acquisition des données. Un pic technique donne aux équipes le temps et les ressources nécessaires pour se familiariser avec le site web cible, comprendre sa structure de données et découvrir les problèmes potentiels qui pourraient ralentir le scraping.
De plus, les sites web tels que les plateformes de commerce électronique, les réseaux sociaux et les sites d’information modifient souvent leur structure ou leurs données. Cela nécessite des mises à jour régulières des scripts de scraping, ce qui entraîne des coûts de maintenance plus élevés.
Les pics techniques peuvent également aider les équipes à évaluer s’il est préférable d’acheter un jeu de données prêt à l’emploi plutôt que d’en créer un à partir de zéro.
Stratégies pour réduire les coûts
La collecte de données s’accompagne de divers défis et complexités qui peuvent faire grimper les coûts, mais voici quelques stratégies pour vous aider à réduire ces coûts :
Rotation des proxys
La rotation des proxys est une technique couramment utilisée pour le Scraping web, qui consiste à utiliser différentes adresses IP pour se connecter à un site web, ce qui rend difficile le suivi des requêtes par les sites web. Vous pouvez mettre en place des déclencheurs basés sur la durée, le code de réponse HTTP ou le nombre de requêtes. Une rotation efficace des proxys peut vous aider à contourner les restrictions des sites web et à garantir un Scraping web fiable et rentable.
Gardez à l’esprit que la rotation manuelle des adresses IP a ses limites. Par exemple, elle peut passer à côté de certains cas particuliers avec certains codes de réponse ou épuiser les adresses IP disponibles. Vous pouvez plutôt utiliser une solution ciblée pour la rotation des adresses IP qui offre une meilleure stabilité avec un accès à des millions d’adresses IP réparties géographiquement. Des outils spécialisés permettent un fonctionnement fluide en réduisant les interdictions d’adresses IP et en augmentant le nombre de requêtes réussies.
Outils d’automatisation
La gestion de l’infrastructure interne pour la collecte et le stockage des données peut s’avérer difficile, en particulier lorsque le volume et la fréquence des données augmentent. Les outils de scraping automatisés et les API peuvent aider à simplifier le Scraping web et à faire évoluer votre infrastructure de manière efficace.
Par exemple, les API de scraping web peuvent s’adapter automatiquement aux changements dans la structure des données d’un site web cible, en gérant les requêtes en masse et en effectuant une analyse syntaxique et des validations efficaces. Ces fonctionnalités aident les équipes à déployer plus rapidement, réduisant ainsi considérablement le temps et les efforts nécessaires pour créer et maintenir une solution de Scraping web personnalisée. Des outils tels que l’API Bright Data Web Scraper fournissent un accès actualisé et rentable à des données structurées provenant de plus d’une centaine de sites web.
Si le coût de création d’un jeu de données personnalisé est trop élevé pour vous, envisagez d’utiliser un jeu de données préconstruit. Les jeux de données préconstruits éliminent la plupart des coûts de développement et d’infrastructure, et vous donnent accès à des données récentes, propres et validées dans le format de votre choix.
Optimisation et mise à l’échelle des serveurs
En fonction des données à collecter, vous pouvez mettre en œuvre des optimisations pour répondre aux exigences de la charge de travail. Par exemple, si vous utilisez une grande instance cloud pour des tâches simples de scraping de données, vous risquez de payer pour des ressources inutilisées telles que le CPU ou la mémoire. Vous pouvez examiner les mesures de performance des appareils et ajuster la configuration de votre serveur afin d’allouer la quantité appropriée de CPU, de mémoire et de stockage, garantissant ainsi une utilisation optimale.
Vous pouvez également mettre en œuvre des charges de travail planifiées afin de répartir les tâches d’extraction et d’utiliser les ressources existantes pendant les heures creuses. Pour les tâches d’extraction légères, envisagez d’utiliser des options sans serveur tellesqu’Amazon Web Services (AWS) Lambdaafin de ne payer que les ressources que vous utilisez.
Solutions de collecte de données internes ou outils tiers
Comparons les solutions de collecte de données internes aux outils tiers et examinons les facteurs qui peuvent influencer votre décision d’utiliser l’un ou l’autre.
Avantages et inconvénients des solutions de collecte de données internes
Une solution interne de collecte de données offre la flexibilité nécessaire pour personnaliser les étapes d’extraction, de traitement ou de stockage afin de répondre à des exigences spécifiques. Le flux de travail peut également être facilement intégré aux sources de données existantes et aux systèmes internes afin d’enrichir les données. Par exemple, une société immobilière pourrait extraire les annonces de Zillow et les compléter avec ses propres données internes sur les acheteurs ou les vendeurs.
Pour les entreprises qui traitent des données sensibles, une approche interne offre un contrôle total sur la sécurité et la confidentialité de la collecte et du stockage des données. Elle simplifie également les exigences de conformité et réglementaires en conservant l’ensemble du processus en interne.
Gardez à l’esprit qu’une solution interne entraîne des coûts importants en matière de développement, de maintenance et d’infrastructure. Ces systèmes nécessitent des professionnels qualifiés pour garantir leur fiabilité, leur rapidité et leur conformité. À mesure que les données augmentent, ces systèmes nécessitent des investissements importants pour s’adapter aux exigences.
Avantages et inconvénients des outils tiers de collecte de données
Avec les outils de collecte de données tiers, vous pouvez vous lancer rapidement et vous concentrer sur les besoins de votre entreprise au lieu de gérer les complexités de l’infrastructure et des sites web cibles. Les outils tiers gèrent automatiquement les problèmes liés à la découverte des données, au traitement des requêtes en masse, à l’analyse, au nettoyage et à la concurrence, garantissant des performances constantes avec un temps de fonctionnement élevé et une évolutivité illimitée sans compromettre les performances. De plus, les solutions tierces offrent une conformité intégrée à certaines réglementations et fournissent des options de configuration pour personnaliser le processus de collecte.
Vous pouvez tirer parti d’outils tiers tels que les API de scraping web, les jeux de données prêts à l’emploi et les proxys pour un scraping web fiable, rapide et rentable. Ces outils éliminent la nécessité de maintenir une infrastructure dédiée, ce qui en fait une option moins coûteuse. La plupart des solutions de Scraping web proposent plusieurs formules tarifaires avec différents quotas de requêtes adaptés aux petites et grandes entreprises. Par conséquent, de plus en plus d’entreprises se tournent vers des solutions de Scraping web tierces plutôt que de maintenir une infrastructure interne. Pour en savoir plus, consultez les meilleurs sites web de Jeux de données et les meilleurs outils de Scraping web.
Gardez à l’esprit que les outils tiers offrent moins de contrôle sur le processus de collecte de données que les solutions internes. Il peut s’avérer impossible d’appliquer certaines politiques de sécurité pendant la phase de collecte. Par exemple, si votre organisation exige que toutes les données soient traitées dans une certaine région géographique, cela peut ne pas être pris en charge par tous les outils de collecte de données tiers.
Bright Data pour réduire les coûts de collecte de données
Si vous souhaitez collecter des données de haute qualité, prêtes à l’emploi et fiables, Bright Data est l’outil qu’il vous faut. Grâce à nos API de Scraping web et à nos solutions Proxy, vous pouvez facilement extraire des données de centaines de sites web.
L’API de scraping Web de Bright Data fournit des API faciles à utiliser et évolutives, permettant l’extraction en masse de données à partir de sites Web populaires tels queYelp,Amazon etZillow, au format JSON ou CSV structuré. Avec l’API de scraping Web, vous n’avez pas besoin de maintenir une infrastructure complexe, ce qui vous permet d’économiser du temps et de l’argent.
De plus, les services proxy de Bright Datafournissent une infrastructure avancée pour contourner les restrictions des sites web cibles, ce qui permet d’obtenir des taux de réussite plus élevés et des temps de réponse plus rapides. Bright Data offreune couverture géographique étendue, une rotation des adresses IP, des solveurs CAPTCHA et une haute disponibilité, vous permettant d’accéder au contenu sans restrictions. Cela réduit également le besoin d’une équipe dédiée pour développer et maintenir l’ensemble de données.
Conclusion
Le volume de données, la fréquence d’extraction, la complexité et les restrictions des sites web ont tous un impact sur les coûts d’acquisition des données. Ils peuvent également ralentir l’extraction et nécessiter davantage de ressources de traitement. Des stratégies telles que la rotation des adresses IP, les outils de scraping automatisés et l’optimisation des serveurs peuvent aider à gérer et à réduire certains de ces coûts.
Pour un scraping web plus efficace et plus rentable, vous pouvez utiliser des outils automatisés capables de gérer les restrictions des sites web, la rotation des adresses IP et les structures de données complexes.Bright Datafournit une gamme d’outils permettant de collecter des données web à grande échelle sans avoir à maintenir une infrastructure interne.
Vous recherchez des données prêtes à l’emploi sans avoir à effectuer de scraping ? Visitez notre marché de données. Inscrivez-vous dès maintenant et commencez à télécharger des échantillons de données gratuits.
