Qu’est-ce que le data scraping ? Définition et utilisation

Le data scraping (« extraction de données » en français) consiste à extraire les informations d’un site web vers une feuille de calcul. Pour les data scrapers, il s’agit d’un moyen efficace de capturer une grande quantité d’informations à des fins d’analyse, de traitement ou de présentation. 

Imaginez que vous travaillez pour un fabricant de chaussures et que votre responsable vous demande de trouver des personnes prêtes à promouvoir vos produits sur Instagram. Vous pourriez effectuer des milliers de recherches manuelles, ou configurer un outil de scraping pour remplir une feuille de calcul que vous étudierez ensuite. Devinez quelle méthode est la plus rapide...

Qu’est-ce que le data scraping ?

Les sites web regorgent d’informations de valeur. Bien souvent, vous n’avez ni le temps, ni l’énergie de cliquer sur chaque page et de prendre des notes détaillées. C’est là que le data scraping entre en scène. Avec un seul outil, vous pouvez obtenir toutes les informations que vous souhaitez, sans avoir à cliquer ad nauseam. 

Des entreprises ont créé leurs outils de data scraping pour faciliter la tâche des intervenants humains. Ces outils ne génèrent pas du code, des balises ou encore des règles de formatage. Les résultats sont faciles à lire et à manipuler. 

Il existe trois principaux types de data scraping :

1. Report mining – Les programmes extraient les données de sites web dans des rapports générés par les utilisateurs. C’est un peu comme imprimer une page, sauf que le rapport de l’utilisateur joue le rôle de l’imprimante. 
2. Screen scraping – Les outils extraient les informations de machines héritées dans des versions modernes. 
3. Web scraping – Les outils extraient les données de sites web dans des rapports que les utilisateurs peuvent personnaliser. 

Voici des cas d’usage du data scraping :

• Mises à niveau de sites web. Un screen scraper peut s’avérer un outil incontournable si vous travaillez avec un ancien ordinateur incompatible avec un nouveau système. Plutôt que d’essayer de recoder ou de mettre à jour l’ancienne machine, vous pouvez en extraire les données et recommencer de zéro avec les technologies actuelles. 
• Analyse de la concurrence. Une entreprise concurrente publie l’ensemble des coloris, tailles et prix d’un produit en ligne. Le data scraping vous aiderait à déterminer le prix auquel vous devez commercialiser votre produit et le nombre de personnes susceptibles de l’acheter. Les experts considèrent cette forme d’analyse comme l’un des meilleurs moyens d’utiliser le data scraping. 
• Agrégation de données. Avez-vous déjà visité un site web reprenant les gros titres de journaux du monde entier ? Avez-vous déjà consulté une page centralisant les prix et les produits de plusieurs entreprises différentes ? Rien de tout cela ne serait possible sans le data scraping.
• Journalisme d’investigation. En 2018, des journalistes de BuzzFeed ont créé plusieurs graphiques comparant tous les discours sur l’état de l’Union jamais prononcés aux États-Unis. Cette analyse reposait sur les données du Presidency Project de l’Université de Californie à Santa Barbara. Sans le data scraping, les journalistes auraient dû