Qu’est-ce que le Data Scraping et quelles sont ses applications pour l’analyse de données ?

Data Scraping est un sujet particulièrement large qui concerne des contextes variés, de l’optimisation des contenus pour les moteurs de recherche à l’analyse de marché, des stratégies commerciales à la sécurité informatique. Essayons donc de comprendre en quoi consiste cet ensemble de techniques et dans quels domaines il peut être utilisé pour la valorisation des données.

Scraping: qu’est-ce que c’est ?

Dans son sens le plus large, le Data Scraping est un processus par lequel une application extrait des informations de la sortie générée par un autre logiciel. Dans le cas précis du Web, Scraping consiste à prélever des données dans les pages d’un site Internet, à les classer selon leurs caractéristiques, à les répartir en catégories et à les stocker dans une base de données.

Un exemple de Scraping peut être proposé en se référant aux moteurs de recherche, des plateformes comme Google scannent en effet en permanence le Web grâce à des logiciels appelés crawlers (ou spiders) qui fonctionnent automatiquement pour l’identification et l’analyse des contenus.

Les recherches des utilisateurs sont formulées sur la base de chaînes de texte contenant des mots-clés et, étant donné que le but de Google est d’apporter des réponses les plus précises possibles à ces requêtes (ou requêtes), son crawler extrait des textes ou des portions de texte de sites Internet afin de disposer d’informations utiles données pour proposer des résultats.

Ces derniers sont proposés via SERP (Search Engine Results Page) et positionnés sur la base de divers critères, tels que leur pertinence, la qualité du point de vue de l’expérience utilisateur et l’autorité de la source, avec laquelle les données sont enrichies. obtenu par Scraping.

Utilisation abusive du Scraping

Scraping n’est pas toujours une activité licite, il suffit de penser au cas des activités d’extraction de données visant à la duplication non autorisée de contenu. Dans de telles situations, le résultat de ces techniques peut aller jusqu’à violer le droit d’auteur, surtout lorsque ce dernier n’est pas mentionné et que son travail est rapporté en tout ou en partie à des fins lucratives.

Scraping peut également être au centre d’actions malveillantes visant à voler des données utiles pour des campagnes de phishing, d’usurpation d’identité et autres cyberattaques. Pour ces raisons, par le passé les réseaux sociaux fréquentés par une grande partie de la population mondiale tels que Facebook et LinkedIn auraient été au centre des activités de Scraping avec le vol de données appartenant à des centaines de millions d’utilisateurs.

Pour rendre le phénomène encore plus inquiétant est le fait que pour effectuer le Scraping d’un site web il n’est pas nécessaire de violer sa base de données mais il suffit de scanner ses pages accessibles au public, le logiciel Scraping n’est pas non plus considéré comme illégal et peut être utilisé pour les activités d’analyse de données.

Cela dit, il est cependant bon de préciser que le RGPD, c’est-à-dire le règlement général sur la protection des données en vigueur dans l’Union européenne, considère également uniquement l’accès aux données personnelles comme un « traitement » et les techniques de Scraping doivent donc être utilisées en tenant compte compte de toutes les réglementations relatives à la protection de la vie privée.

Scraping pour l’analyse des données

Scraping est par nature un processus Data Driven comme le sont les entreprises qui l’utilisent pour définir leurs stratégies commerciales et marketing. Mais quels sont les secteurs dans lesquels vos techniques sont les plus rentables ? Analysons-en quelques-unes.

Analyse de texte et extraction de mots-clés

Le succès des contenus publiés en ligne est déterminé par divers facteurs dont le trafic qu’ils sont capables de générer et l’adhésion aux tendances actuelles. De ce point de vue, une analyse continue de l’offre proposée par d’autres créateurs de contenu et concurrents peut être utile, cependant, un tel processus peut être très difficile lorsqu’il est opéré manuellement et c’est pour cette raison que le Scraping devient précieux.

Un argument très similaire peut être avancé pour les campagnes de marketing numérique, souvent à la base de la création de contenu susmentionnée, pour le succès desquelles il est utile de savoir quels contenus sont reçus plus favorablement et sont les plus recherchés par les utilisateurs, déterminant une tendance.

Pour maximiser la compétitivité, il est donc indispensable de travailler qui permette d’identifier les keywords les plus impactants et, en même temps, d’en trouver de nouveaux à fort potentiel de croissance. Le Scraping sert donc à extraire les textes ou hashtags publiés sur différentes plateformes, les regrouper en catégories et les soumettre à des processus d’extraction de mots-clés pour avoir les mots-clés à inclure dans leur contenu ainsi que dans les campagnes publicitaires.

Analyse des prix

Un autre domaine où le Scraping est largement utilisé pour les décisions commerciales est la tarification. Avant tout, les entreprises qui vendent des produits hautement compétitifs ont besoin de savoir si les prix pratiqués sont compétitifs ou s’ils doivent être remodelés afin d’assurer le bon équilibre entre la rémunération et les paramètres du marché.

Dans ce cas, le Scraping est utilisé pour identifier une donnée précise et le but est de créer une base de données toujours mise à jour avec laquelle effectuer des analyses comparatives et à laquelle se référer pour la définition de stratégies de prix.

Une activité de ce type peut également s’avérer particulièrement utile pour proposer des remises, des promotions et des offres ou dans des périodes où la propension à acheter devient plus forte comme celles du Black Friday, du Cyber Monday ou des achats de Noël en général.

Quelques outils utiles pour Scraper

Grâce à la disponibilité de certains outils sans code, Scraping est devenu aujourd’hui une procédure plus simple qui ne nécessite pas de compétences avancées en programmation.

A la base des technologies de Scraping se trouve en effet un standard appelé XPath, en pratique un langage faisant partie de la famille XML (eXtensible Markup Language) avec lequel il est possible d’identifier, ou plutôt de localiser, les nœuds d’un document. Il permet d’écrire des expressions avec lesquelles accéder directement à des éléments spécifiques d’une page HTML, comme une page Web, et est donc idéal pour extraire des textes.

Il existe plusieurs outils qui vous permettent d’effectuer des activités de Scraping sans avoir à écrire d’expressions XPath ou vous permettant de les intégrer lorsque cela est nécessaire, analysons-en quelques-uns.

Google Sheets

Google Sheets est un outil conçu par Mountain View pour créer et modifier des feuilles de calcul. Dans le cas de Scraping, il offre l’une de ses fonctionnalités les plus importantes via IMPORTXML.

fonte.(google.com)

Ce dernier vous permet d’importer des informations de différents formats pour des données structurées telles que XML, HTML, CSV, RSS et ATOM. À l’aide de Google Sheets, il est possible d’importer des données directement à partir de sites Web et de créer des tableaux prêts à l’emploi en utilisant le contenu collecté en ligne comme source.

Scraper

Scraper est une extension gratuite du navigateur Web Google Chrome qui vous permet d’extraire des parties spécifiques d’une page Internet. Les données ainsi collectées peuvent être insérées dans une feuille de travail pour des activités d’analyse ultérieures.

Il s’agit essentiellement d’une solution pour le data mining qui simplifie les opérations de recherche en ligne et est compatible avec XPath, de cette manière les développeurs ont la possibilité de créer des scripts spécialement conçus pour interagir avec les informations collectées.

Screaming Frog

Screaming Frog est un outil particulièrement adapté aux activités de Web Scraping visant le SEO (Search Engine Optimization). En effet, la plateforme propose un SEO Spider Tool pour extraire les données des sites Internet.

fonte:(screamingfrog.co.uk)

L’expérience utilisateur peut être personnalisée via des expressions XPath, dans sa variante CSSPath qui vous permet d’utiliser des sélecteurs CSS (Cascading Style Sheets) pour localiser des données et d’utiliser des expressions régulières pour définir des modèles de recherche.

Conclusion

Scraping vous permet d’extraire des données de la sortie des applications et des pages Web grâce à des outils et des processus automatisés, son rôle dans l’analyse des données prend un rôle de plus en plus important car il permet d’accéder à des informations précieuses pour le marketing numérique, le référencement, les stratégies de tarification, les activités axées sur les données processus et décisions d’affaires.

4 mai 2022

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