Qu’est-ce que l’analyse syntaxique de données (data parsing) ? Définition, avantages et problèmes

Dans cet article, vous apprendrez tout ce que vous devez savoir sur l’analyse syntaxique de données. Plus précisément, vous apprendrez ce qu’est l’analyse syntaxique de données, pourquoi elle est si importante et quelle est la meilleure façon de l’aborder.
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Lisez ce post et devenez un expert en analyse syntaxique de données. Dans ce texte, vous découvrirez :

Qu’est-ce que l’analyse syntaxique de données (data parsing) ?

L’analyse syntaxique de données est le processus de transformation de données d’un format à un autre. Plus précisément, l’analyse syntaxique de données sert généralement à structurer des données. Cela signifie convertir des données non structurées en données structurées ou mieux structurées. Ainsi, l’analyse syntaxique de données est généralement effectuée par un analyseur de données pour convertir des données brutes et leur donner un format plus facile à analyser, à utiliser ou à stocker.

L’analyse syntaxique de données s’effectue via des API ou des bibliothèques ; elle est particulièrement utile pour les tâches d’analyse, de gestion et de collecte de données. Vous pouvez utiliser un analyseur de données pour diviser un jeu de données volumineux en plusieurs parties, extraire des données spécifiques d’une source brute et faire passer des données d’une structure à une autre. Par exemple, à partir d’une page HTML, un analyseur de données correctement programmé pourra convertir les données contenues dans le document vers un format plus facile à lire et à comprendre, par exemple CSV.

L’analyse syntaxique de données est utilisée tous les jours dans divers secteurs, de la finance à l’éducation, du Big Data au commerce en ligne. Un analyseur de données bien conçu extrait automatiquement les informations pertinentes des données brutes, sans aucun travail manuel. Les données analysées sont ensuite utilisées pour des études de marché, des comparaisons de prix, et autres.

Voyons maintenant comment fonctionne un analyseur de données.

Que fait un analyseur de données ?

Un analyseur de données est un outil qui prend des données sous un certain format et les renvoie sous un autre. En d’autre termes, un analyseur de données reçoit des données en entrée, les traite et les renvoie sous un nouveau format en sortie. Le processus d’analyse de données repose donc sur les analyseurs de données, qui peuvent être écrits dans différents langages de programmation. Il est à noter qu’il existe diverses bibliothèques et API pouvant être utilisées pour une analyse de données.

Voyons sur un exemple comment fonctionne un analyseur de données. Imaginons que vous souhaitiez analyser un document HTML. Votre analyseur HTML va alors :

  • Recevoir un document HTML en entrée.
  • Lire le document et enregistrer son code HTML sous forme de chaîne.
  • Analyser la chaîne de données HTML pour extraire les informations qui vous intéressent.
  • Structurer, traiter ou nettoyer les données d’intérêt pendant l’analyse, le cas échéant.
  • Convertir les données analysées en fichier JSON, CSV ou YAML, ou les écrire dans une base de données SQL ou NoSQL.

Notez que la façon dont l’analyseur de données analyse les données et les convertit au format désiré dépend de la façon dont l’analyseur est configuré ou défini. Plus précisément, cela dépend des règles transmises comme paramètres d’entrée à une API ou un programme d’analyse. Dans le cas d’un script personnalisé, cela peut dépendre aussi de la façon dont l’analyseur de données est codé. Dans les deux cas, aucune interaction humaine n’est requise et l’analyseur traite automatiquement les données.

Voyons maintenant pourquoi l’analyse syntaxique de données est si importante.

Avantages de l’analyse syntaxique de données

L’analyse syntaxique de données présente plusieurs avantages, applicables dans de nombreux secteurs. Examinons les raisons les plus importantes pour lesquelles il est avantageux d’adopter l’analyse syntaxique de données.

Gain de temps et d’argent

L’analyse syntaxique de données vous permet d’automatiser les tâches répétitives ; vous économisez ainsi du temps et des efforts. De plus, la conversion des données à des formats plus lisibles signifie que votre équipe sera en mesure de les comprendre plus rapidement et d’effectuer ses tâches plus facilement.

Des données plus flexibles

Une fois que vous analysez vos données et que vous les convertissez à un format convivial, vous pouvez les réutiliser à d’autres fins. En d’autres termes, l’analyse des données augmente la flexibilité de vos processus de données.

Des données de qualité élevée

En général, convertir des données à des formats plus structurés nécessite de les nettoyer et de les formater. Cela signifie que l’analyse syntaxique de données améliore la qualité globale de vos données.

Intégration de données simplifiée

L’analyse syntaxique de données vous encourage à transformer des données provenant de différentes sources de manière à ce qu’elles soient toutes au même format. Cela peut vous aider à intégrer différentes données vers une même destination – application, algorithme ou processus.

Une analyse de données de meilleure qualité

L’utilisation de données structurées facilite leur étude et leur analyse. Elle permet également d’effectuer une analyse plus approfondie et plus précise.

Problèmes liés à l’analyse syntaxique de données

L’analyse syntaxique de données, de même que la gestion de données, n’est pas chose facile. La raison en est qu’un analyseur de données est appelé à faire face à plusieurs obstacles. Examinons trois problèmes que vous devez garder à l’esprit.

Gestion des erreurs et des incohérences

Les données d’entrée d’un processus d’analyse sont généralement des données brutes, non structurées ou semi-structurées. Par conséquent, ces données d’entrée sont susceptibles de contenir des erreurs, des inexactitudes et des incohérences. Les documents HTML sont l’un des cas les plus courants où vous pouvez trouver de tels problèmes. En effet, la plupart des navigateurs modernes sont suffisamment intelligents pour afficher correctement des pages HTML, même lorsqu’elles contiennent des erreurs de syntaxe. Ainsi, vos pages HTML d’entrée peuvent contenir des balises non fermées, un contenu HTML non valide selon W3C (World Wide Web Consortium), ou simplement des caractères HTML spéciaux. Pour analyser ces données, vous avez besoin d’un système d’analyse intelligent capable de résoudre automatiquement ces problèmes.  

Gestion de gros volumes de données

L’analyse syntaxique de données consomme du temps et des ressources système. Par conséquent, une analyse peut faire intervenir des problèmes de performances, en particulier lorsque de gros volumes de données sont impliqués. Pour cette raison, vous devrez peut-être paralléliser vos processus de données pour analyser simultanément plusieurs documents en entrée et gagner du temps. En revanche, cela augmente l’utilisation des ressources et la complexité globale. Par conséquent, l’analyse de gros volumes de données n’est pas une tâche facile et nécessite des outils avancés.

Gestion de différents formats de données

Un analyseur de données puissant doit pouvoir gérer différents types de données en entrée et en sortie. En effet, les formats de données évoluent aussi rapidement que l’ensemble du secteur informatique. En d’autres termes, vous devez maintenir votre analyseur de données à jour, ainsi que sa capacité à gérer différents formats. De plus, un analyseur de données doit pouvoir importer et exporter des données faisant intervenir différents codages de caractères. Cela vous permet par exemple d’utiliser les données analysées sous Windows comme sous MacOS.

Création ou achat d’un outil d’analyse syntaxique de données

Comme vous le comprenez certainement à présent, l’efficacité d’un processus d’analyse syntaxique de données dépend de l’analyseur utilisé. Par conséquent, vous pouvez naturellement vous demander s’il est préférable de laisser votre équipe technique construire un analyseur de données ou simplement d’adopter une solution existante dans le commerce, comme celle de Bright Data.  

Construire votre propre analyseur vous permet d’obtenir une meilleure flexibilité, mais cela prendra plus de temps ; en revanche, acheter une solution toute prête peut se faire instantanément, mais vous aurez moins de contrôle sur elle. Évidemment, la question est plus complexe que cela. Essayons de déterminer s’il est plus avantageux pour vous de créer ou d’acheter un analyseur de données.

Création d’un analyseur de données

Dans ce scénario, votre entreprise dispose d’une équipe de développement capable créer entièrement un analyseur de données personnalisé en interne.

Avantages

  • Vous pouvez l’adapter à vos besoins spécifiques.
  • Vous possédez le code de l’analyseur de données et contrôlez son processus de développement.
  • Si vous l’utilisez beaucoup, cela peut s’avérer moins cher à long terme que de payer pour un produit tout prêt.

Inconvénients

  • Le coût du développement, de la gestion des logiciels et de l’hébergement des serveurs ne peut cependant pas être ignoré.
  • Votre équipe de développement devra consacrer beaucoup de temps à sa conception, à son développement et à sa maintenance.
  • Il peut y avoir des problèmes de performances, surtout si vous disposez d’un budget limité qui ne permet pas d’utiliser un serveur assez puissant.

La création ex nihilo d’un outil d’analyse présente toujours ses avantages, en particulier si celui-ci doit répondre à des exigences particulièrement complexes ou spécifiques. Cela étant, cette tâche va consommer énormément de temps et de ressources. Il est donc possible que vous ne puissiez pas vous le permettre, ou que vous ne vouliez pas que votre équipe hautement qualifiée perde son temps pour élaborer un tel outil.

Achat d’un analyseur de données

Dans ce cas de figure, vous achetez une solution commerciale qui vous offre les capacités d’analyse de données que vous recherchez. Cela implique généralement de payer une licence logicielle ou une petite somme par appel d’API.

Avantages

  • Votre équipe de développement ne perdra pas de temps ni de ressources pour le développer.
  • Le coût est clair dès le début et il n’y a pas de surprises.
  • Le fournisseur s’occupe de la mise à niveau et de la maintenance de l’outil, pas votre équipe.

Inconvénients

  • L’outil peut ne pas répondre à vos besoins futurs.
  • Vous n’avez pas de contrôle sur l’outil.
  • Vous pouvez finir par dépenser plus d’argent que si vous l’aviez construit.

L’achat d’un outil d’analyse est rapide et facile. Après quelques clics, vous pouvez commencer à analyser des données. Cela étant, si vous choisissez un outil qui n’est pas assez avancé, il peut vous décevoir très rapidement et ne pas répondre à vos demandes futures.

L’analyse de données selon Bright Data

Comme vous venez de le voir, le choix entre la création et l’achat d’un tel outil dépend beaucoup de vos objectifs et de vos besoins. La solution idéale serait d’avoir un outil vendu dans le commerce, qui vous aide à construire votre propre analyseur de données personnalisé. Heureusement, un tel outil existe ; il s’agit de notre EDI pour web scraper .  

Notre EDI pour web scraper est un outil complet pour les développeurs, qui offre des fonctions et des approches d’analyse prêtes à l’emploi. Il vous permet de réduire les délais de développement et de vous adapter en conséquence. Il bénéficie également des fonctionnalités de proxy anti-blocages de Bright Data pour vous permettre faire du web scraping de manière anonyme.

Si cela vous semble trop complexe, gardez à l’esprit que Bright Data propose une offre « Data as a Service ». Plus précisément, vous pouvez demander à Bright Data de vous fournir un jeu de données personnalisé adapté à vos besoins. Celui-ci sera livré à la demande ou sur une base planifiée. En fait, Bright Data vous fournira les données web dont vous avez besoin quand vous en avez besoin, tout en vous assurant des performances et de la qualité clés en main. Vos tâches d’analyse de données n’en seront que plus faciles !  

Conclusion

L’analyse syntaxique de données vous permet de transformer automatiquement des données brutes et de les convertir à un format qui facilite leur utilisation. Cela se traduit par un gain de temps et de main-d’œuvre, ainsi que par une amélioration de la qualité des données obtenues. L’analyse syntaxique de données devient ainsi plus facile et plus efficace. Cela dit, l’analyse syntaxique données comporte certaines difficultés, comme par exemple les caractères spéciaux et les erreurs dans les fichiers d’entrée. Par conséquent, l’élaboration d’un analyseur de données efficace n’est pas si simple. C’est pourquoi vous pouvez avoir intérêt à acheter une solution commerciale d’analyse de données telle que l’EDI pour web scraper de Bright Data. De plus, n’oubliez pas que Bright Data propose une sélection étendue de jeux de données prêts à l’emploi.