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Comment extraire des données de sites web dynamiques en temps réel?

Thursday, September 16, 2021

Le monde numérique dans lequel nous vivons crée un flux de données en constante évolution. L'utilisation du big data dynamique est devenue la clé de l'analyse des données pour les entreprises.

Dans cet article, nous allons parler des questions suivantes :

  • - Pourquoi la collecte de données dynamiques est-elle importante?
  • - Comment les données dynamiques favorisent-elles efficacement la croissance des entreprises?
  • - Et le plus important, comment pouvons-nous accéder facilement aux données dynamiques?

 

Pourquoi la collecte de données dynamiques est-elle importante?

De façon générale, vous pouvez mieux voir et agir plus rapidement en surveillant constamment les flux de données dynamiques. Pour être plus précis, obtenir des données dynamiques peut aider :

 

Prendre plus rapidement des décisions basées sur des données

En capturant des données dynamiques, vous disposez d'informations en temps réel sur les nouvelles tendances du marché et sur vos concurrents. Avec toutes ces informations actualisées à portée de main, vous pouvez réduire considérablement le délai entre la cause et l'effet. En d'autres termes, vous pouvez obtenir des informations fondées sur des données et prendre des décisions en fonction des données plus rapidement et plus facilement.

Comme l'a dit Jeff Bezos, PDG d'Amazon, dans une lettre aux actionnaires, "la vitesse compte dans les affaires". La "prise de décision à grande vitesse" est d'une grande importance pour le développement des entreprises.

 

Construire une base de données plus puissante

Alors que le volume de données ne cesse de croître dans le monde numérique d'aujourd'hui, la valeur liée à chaque donnée a considérablement diminué. Pour améliorer la qualité de l'analyse des données et la validité des décisions, les entreprises doivent constituer une base de données complète et volumineuse en extrayant des données dynamiques en continu.

Les données sont un actif sensible au temps. Plus les informations sont anciennes, plus il est difficile de les collecter. Comme le nombre d'informations augmente chaque année en taille et en rapidité, il devient crucial, sans précédent, de garder la trace des données changeantes pour une analyse ultérieure. 

D'une manière générale, la collecte de données à court terme permet de relever les problèmes récents et de prendre de petites décisions, tandis que la collecte de données à long terme peut vous aider à identifier les tendances et les modèles afin de fixer des objectifs commerciaux à long terme.  

 

Mettre en place un système adaptatif et analytique

L'objectif ultime de l'analyse des données est de mettre en place un système d'analyse des données adaptatif et autonome, afin d'analyser les problèmes de manière continue. Il ne fait aucun doute qu'un système analytique adaptatif est basé sur la collecte automatique de données dynamiques. Dans ce cas, il permet de gagner du temps dans la construction de modèles analytiques à chaque fois et d'éliminer les facteurs humains dans la boucle. La conduite autonome des voitures est un excellent exemple de solution analytique adaptative.

 

Comment les données dynamiques favorisent-elles efficacement la croissance des entreprises ?

Nous pouvons appliquer l'analyse dynamique des données à de nombreux aspects, afin de faciliter le développement des entreprises, notamment :

Suivi des produits

Les informations sur les produits, comme le prix, la description, les avis des clients et les images, sont toutes disponibles sur les marchés en ligne et mises à jour régulièrement. Par exemple, une étude de marché préalable à la sortie d'un produit peut être réalisée facilement en récupérant les informations sur le produit sur Amazon ou en extrayant les prix sur eBay. 

 

 

L'extraction d'informations dynamiques vous permet également d'évaluer la position concurrentielle des produits et de développer des stratégies de tarification et de stockage efficaces. Il peut s'agir d'une méthode fiable et efficace pour surveiller les actions des concurrents sur le marché. 

 

Gestion de l'expérience client (CEM) 

Les entreprises sont plus que jamais attentives à la gestion de l'expérience client. Selon la définition de Gartner, il s'agit de "la pratique consistant à concevoir et à réagir aux interactions avec les clients afin de satisfaire ou de dépasser leurs attentes, et donc d'accroître la satisfaction, la fidélité et la défense des clients."

Par exemple, l'extraction de tous les avis sur un produit sur Amazon peut aider à déchiffrer le sentiment des clients sur le produit en analysant les commentaires positifs et négatifs. Cela permet de comprendre les besoins des clients et de connaître leur niveau de satisfaction en temps réel. 

 

Stratégies de marketing

L'analyse des données dynamiques vous permet de savoir si la stratégie marketing actuelle fonctionne bien et quelles améliorations peuvent être apportées. L'extraction de données dynamiques vous permet d'évaluer le succès d'une stratégie marketing en temps réel et de procéder à des ajustements précis en conséquence. 

 

Comment pouvons-nous accéder facilement aux données dynamiques?

Pour collecter des données dynamiques à temps et en continu, le copier-coller manuel n'est plus pratique. Un outil de scraping web facile à utiliser pourrait être la solution optimale dans ce cas, avec les avantages suivants :

Aucune connaissance en programmation n'est requise

Avec un outil de scraping web, vous n'avez pas besoin d'avoir des connaissances préalables en programmation. Le scraping de données dynamiques sur le web est facile à réaliser pour tout le monde et toutes les entreprises.

Il fonctionne pour tous les types de sites web

Les sites Web ont des structures différentes, de sorte que même un programmeur expérimenté doit d'abord étudier la structure d'un site Web avant d'écrire les scripts. Mais un puissant outil de scraping web peut être utilisé pour extraire rapidement et facilement des informations de différents sites web, ce qui vous permet de gagner un temps considérable dans l'étude des différents sites.

Extractions programmées

L'outil de scraping Web doit donc prendre en charge le fonctionnement en Cloud, au lieu de s'exécuter uniquement sur un ordinateur local. De cette façon, le scraper peut s'exécuter pour extraire automatiquement des données selon le calendrier de votre choix.

 

L'extraction cloud avec Octoparse peut faire plus que ça.

 

 

Calendrier flexible

L'extraction cloud avec Octoparse permet d'extraire des données web à tout moment et à n'importe quelle fréquence en fonction de vos besoins.

      

Une vitesse plus rapide pour la collecte des données 

Avec plusieurs serveurs cloud travaillant simultanément, le même ensemble de données peut aller jusqu'à 6 à 20 fois plus vite que sur une ordinateur local.

 

Coût-efficacité

L'extraction cloud d'Octoparse permet de stocker les données dynamiques dans le cloud, sans se soucier des coûts élevés de maintenance du matériel ou de l'interruption du réseau.

En outre, avec un coût inférieur de 50 % par rapport aux services similaires du marché, Octoparse se consacre à l'amélioration de la valeur de l'analyse des données, en offrant à chacun un accès abordable au Big Data.

 

API, personnaliser vos flux de données

Bien que les données du Cloud puissent être exportées automatiquement vers notre base de données, l'API permet d'améliorer considérablement la flexibilité des données exportées vers votre propre système.

Ce que vous devez savoir, c'est que l'API d'Octoparse est de deux types : API standard et API avancée. La première, dans le plan Standard, prend en charge la gestion des données. La seconde, dans le plan Professionnel, prend en charge la gestion des tâches et des données.

 

 

Télécharger Octoparse dès aujourd'hui pour renforcer vos perspectives d'affaires grâce à des données dynamiques !

 

Auteur : L'équipe Octoparse

 

Artículo en español:  Extracción de Datos Dinámicos en Tiempo Real

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