Comment Collecter du Big Data ?

Vous ne savez pas comment collecter des mégadonnées ? Il n'est peut-être pas trop audacieux de dire que les décisions fondées sur les données gouvernent le monde. La collecte de données volumineuses peut débloquer des informations importantes pour améliorer votre stratégie et vos opérations commerciales.

Des données massives existent, et leur croissance est loin d'avoir atteint son terme. D'ici 2025 - comme le montrent les prévisions - la quantité de données générées dans le monde devrait dépasser 180 zettaoctets avec un taux de croissance annuel moyen de près de 40 % sur cinq ans. Nous parlons ici de 21 zéros - une quantité inconsidérable de données.

La bonne nouvelle est qu'une charge de données aussi massive pourrait être utile à de nombreuses entreprises, grandes et petites. Si vous avez hâte d'ouvrir la boîte de Pandore, nous avons quelques bons conseils pour l'organiser.

Qu'est-ce que les mégadonnées ? Définition du Big Data

Les mégadonnées peuvent être décrites comme de très grands ensembles de données. Les mégadonnées sont utilisées pour découvrir des modèles, des problèmes ou d'autres informations afin de faciliter la prise de décision.

Ces bases de données massives ont souvent des "3V" comme caractéristique commune.

• Le volume : cela ressort clairement du titre, mais la différence entre les mégadonnées et les bases de données ordinaires réside dans la quantité d'informations. Il peut s'agir de dizaines de téraoctets de données brutes, la capacité est donc l'un des principaux facteurs de différenciation pour le Big Data.
  
• La vitesse : le big data apporte la rapidité de réception. Au mieux, le big data est collecté et analysé en temps réel.
• La variété : il n'y a pas de format fixe pour ces grands ensembles de données. Au lieu de cela, les mégadonnées font référence à divers types d'unités d'information, à la fois des types de données traditionnels et alternatifs. Qu'elles soient structurées ou non structurées ; si elles sont au format audio, texte ou vidéo, elles sont considérées comme des mégadonnées. Un traitement différent est généralement requis si les données sont sous forme non textuelle.

Il y a aussi 2V qui se sont imposés récemment : la valeur et la véracité.

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Différents types d'architectures de données volumineuses

Les données peuvent être générées de deux manières différentes, soit par des humains, soit par des appareils. Les ensembles de données pilotés par les appareils sont souvent soignés, tandis que les informations générées par l'homme sont souvent partagées dans différents formats, et les combiner en grand nombre peut être complexe.

Les mégadonnées sont généralement divisées en trois catégories selon leur structure. L'analyse de types de données contrastés est différente, il est donc important de comprendre à quel type de données vous avez affaire.

1/ Données structurées

Ce type est le plus facile à utiliser. Il est organisé selon des paramètres prédéfinis et s'applique à toutes les cellules de la base de données. Par exemple, les données présentées dans les lignes et les colonnes d'une feuille de calcul sont souvent de type structuré.

Étant donné que les ensembles de données structurés ont une valeur plus tangible, il est plus facile de programmer vos robots d'exploration pour les collecter en fonction de critères spécifiques.

Construire de grandes quantités de données brutes peut être fastidieux, donc si vous êtes sérieux au sujet de l'analyse des données, vous devriez envisager d'utiliser un analyseur. Vous pouvez acheter un analyseur standard ou créer le vôtre - les deux options ont leurs avantages et leurs inconvénients, que nous avons abordés en détail dans cet article de blog.

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2/ Données non structurées

Il s'agit d'un type de données qui n'a rien à voir avec une structure ordonnée. Il faut généralement un certain temps pour déverrouiller le Saint Graal caché des ensembles de données non structurés et les rendre aptes à l'analyse.

Afin de le rendre lisible, vous devez convertir les données non structurées dans un format structuré. Le processus de traduction n'est pas facile et peut varier pour chaque format. Soit dit en passant, le contexte n'est pas un dernier recours lors de l'organisation de ces données - plus vous fournissez de contexte en cours de route, plus le résultat final de la transformation des données est précis.

3/ Données semi-structurées

Il doit y avoir quelque chose entre les deux, non ? Il s'agit généralement de données non structurées combinées à des détails de métadonnées. Par exemple, si vous téléchargez une image, l'heure de publication devient une méta-information supplémentaire attachée à l'image publiée. Il peut s'agir non seulement de l'heure, mais aussi de l'emplacement, des coordonnées ou de l'appareil et de l'adresse IP.

Ainsi, dans le cas de données semi-structurées, le contenu de base est non structuré, mais ses composants peuvent regrouper des unités de contenu selon certaines caractéristiques. L'analyse des données semi-structurées suit généralement le même processus que les bases de données non structurées, cependant, si les données brutes collectées sont semi-structurées, il peut être plus facile de les filtrer et de les regrouper.

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3 avantages majeurs de la collecte de mégadonnées

Après avoir vu en détail les différents types d'architectures des mégadonnées, voyons ensemble les 3 avantages majeurs de collecter de la big data.

1/ Améliorez votre expérience client

Puisque nous vivons à une époque centrée sur le client, les entreprises essaient de gagner de nouveaux utilisateurs en augmentant la valeur ajoutée de leurs produits. Cependant, les clients et les fournisseurs peuvent avoir des perceptions différentes de ce qui a de la valeur, il est donc utile de savoir ce que pensent les clients.

Puisqu'il est impossible de lire dans les pensées de vos clients, vous devez vous rendre là où ils vont recueillir leurs pensées ou leurs activités. Oui, nous parlons des médias sociaux, de leur activité sur votre site, des informations sur l'appelant, etc. Une telle analyse des données est un moyen de mieux comprendre leurs habitudes et leurs points de déclenchement. Avec de bonnes informations sur vos clients, vous pouvez combler la marge d'amélioration des produits.

Enfin, cela augmente également l'efficacité de vos opérations. Il ne fait peut-être pas la une des journaux, mais c'est un élément essentiel qui influe sur la qualité globale d'un produit.

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2/ Prévenir les fraudes potentielles

La cybersécurité peut être un sujet difficile car trop peu de mesures sont prises pour prévenir la fraude. L'environnement de sécurité est dynamique et en constante évolution. L'analyse de la quantité totale de données collectées peut vous aider à identifier certains modèles qui indiquent une activité frauduleuse et faciliter le processus de signalement. En surveillant l'activité des clients et les transactions par carte de crédit, vous pouvez détecter les comportements suspects.

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3/ Améliorez l'apprentissage automatique

De plus en plus d'entreprises investissent dans l'apprentissage automatique pour améliorer l'ensemble des processus d'automatisation tout en libérant les employés des tâches routinières. Mais pour que l'appareil apprenne, beaucoup de données doivent être collectées au préalable. Le Big Data peut être votre réponse pour y arriver et le scraping web peut vous aider à automatiser la collecte d'un grand volume de données.

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Collecter des données volumineuses

Avec tout ce que vous venez d'apprendre, il est temps de passer à l'action et de collecter des données volumineuses.

Utiliser des outils sans codage pour la collecte de données

Les proxies associés à des scrapers peuvent vous aider à collecter d'énormes quantités d'informations et à automatiser l'ensemble du processus de collecte de données comme n'importe qui d'autre. Le scraping Web peut être délicat car si vous abusez de votre adresse IP, les sites Web et les navigateurs cibles détecteront que vos actions sont « trop lourdes » ou « trop rapides » et ne ressemblent pas à une véritable action humaine.

Vous voulez faire du scraping web mais vous ne savez pas coder ? Heureusement, nous vous avons listé 10 sites pour collecter des mégadonnées automatiquement et sans codage !

Associer un scraper à notre proxy peut vous aider à contourner ces limitations. En effet, utiliser un proxy vous permet de vous générer une nouvelle adresse IP pour cacher votre véritable IP. Grâce à cette technique, vous pouvez contourner toutes les restrictions des sites Web et sécuriser votre collecte de données.

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Le proxy résidentiel pour la collecte de données

Si vous cherchez des moyens d'améliorer votre scraping, un pool de proxy d'élite pourrait être une bonne option. Avec lui, vous pourrez contourner les blocs d'adresses IP, masquer votre adresse d'origine et choisir où vous souhaitez demander.

Si vous choisissez entre un proxy résidentiel et un proxy de centre de données, il y a quelques points à garder à l'esprit. Les proxies résientiels proviennent d'appareils domestiques, de sorte que leurs sessions peuvent être moins stables. D'un autre côté, ils imitent mieux le comportement humain, donc si vous envoyez beaucoup de demandes à un site Web spécifique avec des capteurs robotiques, les adresses IP résidentielles peuvent être un bon choix.

Les proxies de centre de données sont plus rapides, moins chers et plus stables, mais si une adresse IP est compromise, cela peut également affecter d'autres proxies car ils partagent le même sous-réseau. D'autre part, si vous collectez des données à partir de sites de commerce électronique avec des systèmes anti-crawl moins sensibles, une adresse IP de centre de données est un choix raisonnable.

Une autre chose que vous devriez considérer avant de choisir vos favoris est la rotation du proxy. La rotation des proxies vous permet de modifier les adresses IP ou de choisir des sessions persistantes de différentes longueurs à chaque requête.

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Collecter des mégadonnées avec OceanProxy

Les mégadonnées peuvent sembler délicates au début, mais leur collecte est un facteur important pour prendre des décisions commerciales plus intelligentes. La partie la plus délicate consiste à décider quoi collecter et quel type de données collecter.

Maintenant que vous savez comment collecter des mégadonnées, vous savez qu'il est indispensable d'avoir 2 outils :

• un scraper pour collecter des données de façon massive et en automatique ;
• un proxy pour contourner les blocages et sécuriser votre collecte de données numériques.

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