Chaque jour qui passe, les entreprises du numérique doivent collecter davantage de données, car elles permettent de fluidifier les processus et de faciliter la croissance. Cependant, les entreprises peuvent différer en fonction de leurs besoins et des outils qu’elles peuvent facilement utiliser. Par exemple, alors que certaines entreprises utilisent Python, d’autres préfèrent le Web scraping en C#. Ceci est principalement dû à la préférence et à leur degré de familiarité avec le langage.
Mais la plupart des marques numériques utilisent le langage de programmation Python et dans ce bref article, nous allons survoler pourquoi ce langage est considéré comme le meilleur langage pour le Web scraping.
Qu’est-ce que la collecte de données ?
La collecte de données peut être définie comme le processus étendu qui régit tout, de la récolte de données à partir d’une destination cible à l’analyse des données et à leur mise en pratique. Elle commence généralement par l’envoi d’une requête à l’aide d’un proxy et d’un outil de scraping. Il atteint son point culminant lorsque les données extraites ont été appliquées et utilisées pour prendre des décisions commerciales éclairées. Les entreprises ont besoin de la collecte de données pour leur permettre d’avoir toujours les bonnes données à tout moment. Il serait presque impraticable et irréaliste de mener des affaires avec succès aujourd’hui sans ce processus. La collecte de données est une étape importante dans la vie d’une entreprise.
Quelle est l’importance de la collecte de données ?
Le principe principal de tout processus de collecte de données est d’augmenter la disponibilité de données significatives sur les utilisateurs. L’autre importance de la collecte de données comprend :
- Pour stimuler la protection de la marque et la gestion de la réputation ;
- Pour observer et surveiller les prix et la concurrence à travers divers marchés ;
- Pour générer de nouveaux prospects et pistes qui deviendront éventuellement des clients payants ;
- Pour la recherche, le marché et les sentiments des consommateurs.
Quel est le rôle du Web Scraping dans la collecte de données ?
La collecte de données est, par conséquent, un processus très crucial. Cependant, elle serait extrêmement fastidieuse et presque impossible sans un processus tel que le Web scraping. Par exemple, traditionnellement, la collecte de données implique :
- L’acquisition d’une URL cible ;
- L’envoi de requêtes ;
- L’interaction avec le serveur ;
- La copie manuelle de son contenu avant de le coller sur votre ordinateur.
Puis cela est répété pour la page Web suivante et l’URL suivante et ainsi de suite. Cependant, le Web scraping automatise l’ensemble du processus, ce qui le rend plus rapide, plus facile et plus fiable.
Vous trouverez ci-dessous les rôles du web scraping dans le processus de collecte de données :
- Il apporte l’automatisation ;
Le Web scraping rend l’extraction de données automatique. En utilisant le Web scraping, vous pouvez interagir avec n’importe quel serveur cible de manière répétée et récolter automatiquement leur contenu à grande échelle. Les outils fonctionnent intelligemment pour suivre chaque URL intégrée et collecter les données de toutes les pages Web en une seule fois, tout cela permet de réduire l’effort et le temps nécessaires pour gérer une grande quantité de données.
- Il fait gagner un temps précieux.
Le temps est toujours vital dans les affaires et bien que la collecte de données soit importante, il est toujours préférable qu’elle puisse se faire le plus rapidement possible. Le Web scraping introduit le gain de temps dans le concept d’extraction de données en utilisant des outils qui fonctionnent à une vitesse incroyable et rendent le processus automatique. À part vous assurer que vous obtenez les données dont vous avez besoin plus rapidement, cela signifie également que vous obtiendrez les données des utilisateurs en temps réel, ce qui augmente la précision des données.
