top of page

Collecte de données: principales techniques et sources utilisées

Dernière mise à jour : 15 juin 2023

Dans le monde actuel axé sur les données, les techniques de collecte de données en ligne sont devenues de plus en plus populaires en raison de la grande quantité d'informations disponibles sur Internet. Les techniques automatisées de collecte de données en ligne à partir de nombreuses sources, telles que le web scraping pour les sites internet, ou les API, les CRM, les ERP et les bases de données, ont permis de collecter des données de manière plus rapide, plus efficace et plus rentable.

Toutefois, ces techniques posent plusieurs problèmes qu'il convient de résoudre.

Collecte de données: principales techniques et sources


Web Scraping pour les données externes, telles que les sites web

Le "web scraping" consiste à extraire des données de sites web à l'aide de scripts automatisés. Il s'agit d'un outil puissant pour la collecte de données, mais il peut s'agir d'une technique difficile en raison des implications juridiques de l'accès aux données sans autorisation. L'extraction de données sur le web peut également s'avérer techniquement difficile, car les sites web peuvent changer fréquemment, ce qui peut nécessiter des mises à jour constantes de l'outil d'extraction.


API pour les données internes ou externes

Les API, ou interfaces de programmation d'applications, sont des intermédiaires logiciels qui permettent à deux applications de communiquer entre elles. Les API peuvent constituer un moyen fiable et structuré d'accéder aux données, mais leurs limites peuvent également constituer un défi. Par exemple, toutes les sources de données ne disposent pas d'API, et même lorsque c'est le cas, la quantité de données accessibles peut être limitée.


CRM pour les données internes liées aux clients

Le CRM, ou gestion de la relation client, est un système que les entreprises utilisent pour gérer les interactions avec leurs clients. Les systèmes de gestion de la relation client peuvent constituer une riche source de données sur les clients, mais l'accès à ces données peut s'avérer difficile en raison de problèmes de confidentialité et de limitations techniques. En outre, les données d'un CRM peuvent ne pas être facilement accessibles, car elles peuvent être réparties entre plusieurs départements ou systèmes.


Les ERP pour les données internes liées aux opérations

Les ERP, ou systèmes de planification des ressources de l'entreprise, sont des applications logicielles que les entreprises utilisent pour gérer divers processus opérationnels, tels que la comptabilité, les ressources humaines et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les ERP peuvent fournir des données précieuses pour l'analyse, mais l'accès à ces données peut s'avérer difficile en raison de limitations techniques et de la complexité des systèmes.


Bases de données pour toutes sortes de données internes

Les bases de données sont un moyen structuré de stocker des données, mais l'accès à ces données peut s'avérer difficile en raison de limitations techniques et de la nécessité de disposer de compétences spécialisées. En outre, les données contenues dans les bases de données peuvent être disséminées dans plusieurs systèmes ou départements, ce qui rend leur accès et leur analyse difficiles.


Sources de données possibles

Malgré les difficultés liées aux techniques de collecte automatisée de données en ligne, il existe plusieurs sources de données potentielles qui peuvent fournir des informations précieuses. Les plateformes de médias sociaux telles que Twitter et Facebook peuvent fournir des données en temps réel sur le sentiment et le comportement des clients.

Les données ouvertes : une source de données gigantesque et inexploitée :

Les sources de données accessibles au public, telles que les sites web gouvernementaux et les référentiels de données ouvertes, peuvent fournir des données sur une variété de sujets, y compris la démographie, la santé et les indicateurs économiques.

Ces ensembles de données externes peuvent être collectés et utilisés parallèlement aux données internes pour obtenir des résultats optimaux. Le processus consistant à mélanger des données internes et externes est appelé "fusion de données".


Conclusion

Les techniques automatisées de collecte de données en ligne telles que le web scraping, les API, les CRM, les ERP et les bases de données peuvent fournir des données précieuses pour l'analyse, mais elles présentent également des défis qu'il convient de relever. Les implications juridiques, les limitations techniques, les problèmes de confidentialité et le cloisonnement des données ne sont que quelques-uns des défis à prendre en compte. Toutefois, en sélectionnant soigneusement les sources de données et en utilisant les outils et techniques appropriés, les entreprises peuvent exploiter la puissance des données pour acquérir un avantage concurrentiel dans le monde actuel, dominé par les données.


Basedig propose des services collecte de données et fusion de données. N'hésitez pas à nous contacter si vous avez un projet.




9 vues0 commentaire

Comments


bottom of page