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Data scraping : tout ce que vous devez savoir

Data scraping ou la collecte de données renvoient à la même action. Devenue outil indispensable pour faciliter les recherches sur le net et les mises à jour, l’extraction de données présente aussi des dangers potentiels.

Data scraping ou Web scraping désigne une technique avec laquelle on peut extraire des données des sites Web. À la différence des simples copies, cette technique offre la possibilité de mettre à jour de temps en temps. Seulement, ce n’est pas une panacée. Non seulement, il peut être utilisé à des fins malhonnêtes, mais le data scraping présente également un certain nombre de défauts. Focus !

Qu’est-ce que le data scraping ?

Le data scraping consiste à extraire des données des sites Web à une vitesse accrue. Toutes les données recueillies à l’issue d’une extraction sont consultables n’importe quand et exploitables à volonté. En effet, les données récupérées sont stockées en local.

Le grattage de données se décline en deux principales variantes à savoir :

  • La capture de données d’écran (screen scraping)
  • L’extraction de données sur le Web (Web scraping)

Lors d’un screen scraping, l’outil de collecte de données se fait passer pour un simple utilisateur voulant naviguer. Il simule ainsi les commandes clés pour ensuite extraire les données du système. Une fois les données recueillies, l’outil les transmet au nouveau système.

En ce qui concerne le Web scraping, il s’utilise pour recueillir des données issues des pages Web. Cette technique nécessite l’utilisation d’outils spécifiques pour que la page concernée vous considère comme un administrateur Web.

Pourquoi faire une collecte de données ?

Pour les entreprises, le data scraping est important, car il permet de :

  • Rechercher des contenus Web ;
  • Comparer les tarifs pour les réservations de voyage ou comparer le prix tout simplement ;
  • Mener une étude de marché via les sources de données publiques ;
  • Chercher des canaux de vente ;
  • Transférer des données entre deux ou plusieurs sites e-commerce.

Toutefois, toute entité peut recourir à une telle technique, du moment qu’ elle vise à améliorer une situation ou à faire une étude. Les fins du Web scraping se résument ainsi à l’extraction de contenus, de prix ou de contacts.

Par conséquent, on peut dire que la liste énumérée ci-dessus ne comporte qu’une partie des nombreuses utilisations de la collecte de données. Le but reste le recueil de données à des fins d’études. Notez bien que du data scraping réussi permet de synchroniser les données recueillies suivant la mise à jour du site source.

Le processus du Web scraping

Le processus du data scraping est simple. Toutefois, il faut garder en tête que certains sites utilisent des techniques pour empêcher l’extraction de données. En même temps, ces sites n’exposent pas toutes les données indispensables par le biais d’un API consommable.

Le robot scraper

Le robot scraper est un code utilisé pour extraire les données. Avec un tel outil, il suffit de trois étapes pour extraire les données.

Tout d’abord, le robot scraper envoie une requête HTTP GET au site ciblé. Une fois que le site répond, le robot effectue une analyse du document HTML et recherche un modèle d’informations spécifique. Aussitôt que celles-ci sont extraites, le scraper convertit les informations en format spécifique qu’il a conçu.

La requête Web dynamique

Cette requête demeure la plus simple en matière de collecte de données tout en restant polyvalente. Pour récupérer des informations au moyen d’une requête Web dynamique, il faut d’abord ouvrir Excel puis ouvrir une nouvelle feuille de calcul. Sélectionnez ensuite la cellule de destination souhaitée pour les données à extraire.

Après cela, il faut choisir la provenance « depuis le Web » avant de coller l’URL de la page source à la barre d’adresse. Vous pouvez configurer la fréquence de la mise à jour. C’est le principal atout de la requête Web dynamique, d’où son nom.

Récupération de données automatisées

La capture de données via la requête Web dynamique est certes facile, mais pas la plus efficace. Il faut des outils adéquats si vous voulez faire du data scraping plus souvent. Parmi eux, on retrouve Data plugin et WebHarvy.

Avec le navigateur Chrome, vous pouvez utiliser Data scraper. Il s’utilise notamment pour extraire les données populaires comme Wikipédia ou Twitter. Vous pouvez traiter les données après extraction.

Quant à WebHarvy, il est disponible pour tous les navigateurs, mais nécessite des spécifications afin de cibler les données à recueillir. Cet outil est disponible en version d’essai gratuite.

Utilisations et avantages du data scraping pour les entreprises

Le data scraping présente de nombreux avantages, notamment pour les entreprises qui veulent travailler leur visibilité et rester leader/challenger sur le marché.

Le choix de l’investissement

En optant pour le data scraping, les dirigeants d’entreprise peuvent éviter de faire énormément d’études avant chaque investissement. Les succès, les échecs et les éventuels pièges à éviter se trouvent enfouis dans ce tas de données. Il leur appartient de trier et d’analyser les données une fois extraites.

La veille concurrentielle

Dans ce cas, le data scraping sert à collecter le maximum d’informations sur le comportement des consommateurs, mais surtout celui des concurrents. Le traitement des données permettra de prédire la tendance future du marché et donc, d’orienter la politique de vente.

De surcroît, le data scraping offre l’opportunité de gratter les annonces et les services afin d’avoir une idée sur le budget des concurrents. Enfin, le grattage des canaux de médias sociaux a pour but de repérer les clients potentiels.

La politique de prix

En matière de vente, c’est la valeur ajoutée, notamment spécifique à chaque producteur, qui incite les clients à payer plus cher. Cependant, déterminer le prix peut s’avérer un réel casse-tête. Pour éviter toute perte de temps, il faut faire une comparaison de tous les prix du produit/service en question. Cela permet de déterminer le prix sans s’écarter de la tendance du marché.

Le data scraping servira ainsi à collecter toutes les informations nécessaires à la comparaison des prix. Par ailleurs, la capture de contenus (événements, annonces, etc.) permet de cerner cette tendance du marché.

Optimiser la stratégie marketing

Une bonne stratégie marketing ne suffit pas pour faire avancer une société à but lucratif. Encore faut-il optimiser cette stratégie et donc miser sur sa praticité. Par conséquent, il faut bien définir le persona cible pour le produit ou le service à vendre. Ce qui justifie la collecte de données, notamment de contacts, en veillant à ce que les sites soient pertinents.

Par ailleurs, la recherche d’avis en ligne permet d’axer sa politique marketing en fonction des besoins et des ressentis des consommateurs. La capture d’informations aura ainsi pour fonction d’apporter une amélioration à la stratégie déjà établie ou à défaut, d’en établir une.

Limites du data scraping

Bien que le Web scraping soit un moyen efficace pour le développement des entreprises, on ne peut cependant pas le faire à tout moment. Par exemple, certains sites Web ne permettent pas l’extraction d’informations. À côté de cela, il y a la courbe d’apprentissage.

La courbe d’apprentissage

Le data scraping est plus facile à expliquer qu’à faire. D’un côté, la plupart de ceux qui l’ont fait ont emprunté des modèles prédéfinis. Cependant, ces modèles ne fonctionnent qu’avec un nombre limité de sites Web.

D’un autre côté, les outils d’extraction requièrent des connaissances en encodage. Il faut des connaissances en XPath, AJAX, HTML pour l’exécuter efficacement. De plus, les sites sont dynamiques et donc en constante évolution. Ce qui rend l’apprentissage encore plus difficile, au point d’inciter à revenir aux outils standards qui ne permettent pas toujours d’obtenir des données suffisantes.

En outre, un outil de capture ne peut pas extraire tout format de données. Il y a ceux qui s’utilisent uniquement pour extraire des URL (AJAX), des informations sous format PDF (PDFelements), etc. Il faut alors savoir manipuler tous les types d’outils pour réussir à recueillir les différents types de données.

Difficulté d’extraction en termes de volume et de rapidité

Par ailleurs, certains sites Web sont difficiles à gérer. Cette proportion représente à hauteur de 20% des sites Web, si 30% sont modérés. Ce qui signifie que seuls les 50% des sites Web peuvent facilement faire l’objet d’une capture de données. De la sorte, l’utilisation d’outils plus sophistiqués est de plus en plus nécessaire.

En plus de cela, ce ne sont pas tous les outils de collecte de données qui permettent d’extraire un grand volume d’informations. Néanmoins, il existe des outils basés sur le cloud avec lesquels le data scraping peut se faire sur des données volumineuses. Octoparse et Web Scraper, entre autres, accèdent à une extraction de données à grande échelle tout en étant rapides.

Data scraping : blocage du site

Il est impossible de collecter les données de tous les sites Web. En effet, certains d’entre eux sont équipés de dispositif servant à bloquer le data scraping. Deux cas de figure se présentent alors. Soit les données ne peuvent tout simplement pas être extraites, soit l’adresse IP est bloquée. En outre, si le data scraping s’effectue sur des informations sensibles du site, il va de soi que l’extraction est bloquée.

Le data scraping présente-t-il des dangers ?

Bien que la loi n’ait pas encore tranché là-dessus, le data scraping peut être illégal dans la mesure où il est pratiqué à des fins illicites. Le phénomène du dataleak dont Facebook a été victime en est la preuve concrète. Lors de cet incident, des tonnes de données personnelles sur des utilisateurs de ce réseau social ont été dérobées.

Le Web scraping est alors dangereux dans la mesure où les informations recueillies tombent entre de mauvaises mains. Le phishing avec toutes ses variantes ou les fraudes de toutes sortes sont les plus redoutés.

Sous un autre angle de vue, le data scraping peut aussi être dangereux pour les sociétés. Il peut être source de pratique anticoncurrentielle. Nous avons vu supra que l’extraction de données permet la veille concurrentielle. C’est l’intention de la firme qui le pratique qui va déterminer si l’action est illicite ou non.

Est-il nécessaire de se protéger contre le data scraping ?

En réalité, il n’est pas très recommandé de se protéger contre l’extraction de données. Les plus avancés en informatique vont toujours trouver des moyens pour y parvenir. Par conséquent, il est plus prudent de miser sur le triage des informations à partager ; le choix du fournisseur de data center est aussi un critère à ne pas négliger. Cela est valable pour les utilisateurs de site Web ou de compte sur les réseaux sociaux.

Il faut cependant rappeler que certaines données doivent être communiquées en vue d’améliorer l’activité pour les entreprises. Dans ce cas, il faut que toute l’équipe soit en mesure de détecter toute forme d’arnaque liée à ces informations partagées. La technologie deepfake est une nouvelle méthode, plus difficile à déjouer. Raison de plus pour bien trier les informations à mettre en public.

Pour les propriétaires de sites Web, il est possible d’instaurer une technique de sécurisation. Celle-ci consiste à reconnaître les tentatives d’extraction répétitives. Ce qui va permettre d’agir en conséquence. D’autres astuces ont pour objet de stopper le data scraping, à l’instar du changement régulier de code HTML et de l’utilisation de CAPTCHA.

Les entreprises peuvent également inclure les conditions d’utilisation des données collectées. Ceci, afin de pouvoir enclencher une procédure judiciaire s’il y a abus d’utilisation. Cette option dépend toutefois du choix du fournisseur.

Qu’en est-il de l’avenir du data scraping ?

On peut considérer le data scraping comme un outil de « piratage légal ». Il permet de reproduire sans effort les contenus que les sites ont peinés à créer. Dans le cas où les informations recueillies sont utilisées pour développer quelque chose d’honnête, le Web scraping ne présente aucun danger.

Le problème réside dans l’utilisation des données à l’issue de l’extraction. Utilisateurs et propriétaires de sites peuvent trouver des moyens pour limiter une telle pratique. Côté entreprise, le data scraping représente une menace dès que les données servent à évincer les concurrents.

Ce qui est certain, c’est que cette pratique se démocratise jour après jour. Ce qui laisse une grande question sur son avenir.

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