Data Parsing 2023 : définition, avantages et défis !

Publié: 2023-03-27

Il existe diverses capacités cruciales qu'un analyste doit posséder. Les connaissances de base que tous les analystes devraient avoir sont généralement définies, suivies des spécialisations qui distingueront un analyste.

L'analyse de données est l'une de ces compétences que les analystes de données devraient envisager de développer.

Pourquoi?

Les données non structurées doivent être converties en données organisées ou en nouvelles données avant de pouvoir être utilisées. Un analyseur de données effectue souvent une analyse des données pour convertir les données brutes en types plus faciles à comprendre, à utiliser ou à conserver.

Table des matières

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse des données implique la transformation des données d'un format à un autre format . Lorsque nous devons lire du code informatique et produire du code machine, ils sont fréquemment utilisés dans les compilateurs.

Lorsque les programmeurs créent du code qui est exécuté sur du matériel, cela se produit fréquemment. Les moteurs SQL incluent également des analyseurs. Une requête SQL est analysée par des moteurs SQL avant d'être exécutée et de produire des résultats.

analyse des données

Cela se produit généralement dans le cas du grattage Web lorsque des données ont été extraites d'une page Web via le grattage Web.

Rendre les données plus faciles à lire et meilleures pour l'analyse après les avoir extraites du Web est la prochaine étape pour s'assurer que votre équipe peut utiliser correctement les résultats.

Qui utiliser l'analyse de données ?

L'analyse des données, l'administration des données et la collecte des données bénéficient toutes grandement de l'analyse des données, qui peut être réalisée via des API ou des bibliothèques.

Un analyseur de données peut être utilisé pour diviser de grands ensembles de données en blocs gérables , extraire des données particulières à partir de sources non traitées et transformer des données d'un format unique à un autre.

Par exemple, un analyseur de données correctement programmé pourra transformer les données présentes dans un site Web HTML en un format plus lisible et compréhensible, tel que CSV.

L'analyse de données est régulièrement utilisée dans divers secteurs, du commerce à l'enseignement supérieur, du Big Data au commerce électronique . Un analyseur de données bien conçu extrait mécaniquement les détails importants des informations non traitées sans nécessiter de travail manuel.

Les informations peuvent être utilisées à des fins de comparaison de prix, d'évaluation du marché et à d'autres fins. Examinons maintenant le fonctionnement d'un analyseur de données.

Pourquoi utiliseriez-vous un analyseur de données ?

Un programme connu sous le nom d'analyseur de données convertit les données d'un type à un autre. En conséquence, un analyseur de données prend les données en entrée, les développe, puis exporte les données dans une nouvelle structure.

Les analyseurs de données, qui peuvent être créés dans une variété de langages de programmation, constituent la base d'une procédure d'analyse de données.

Il convient de noter la disponibilité de nombreux outils ou API pour l'analyse des données. Prenons un exemple pour mieux comprendre le fonctionnement d'un parseur de données.

Le processeur HTML va alors :

Recevez un fichier HTML en entrée.
Inspectez le code HTML du document et enregistrez-le sous forme de tableau.
récupérer les données pertinentes et analyser la chaîne de données HTML.

Si nécessaire, développez, traitez ou effacez les données qui vous intéressent lors de l'analyse. Convertissez les données traitées en un fichier JSON, CSV ou YAML, ou en une base de données SQL ou NoSQL.

Il est important de prendre en compte que la façon dont un analyseur de données analyse les données et les transforme en un format dépend de la façon dont l'analyseur est instruit ou défini. Cela dépend des règles fournies en tant que variables d'entrée à une API ou à un logiciel d'analyse.

Dans le cas d'un script personnalisé, il est déterminé par la façon dont l'analyseur de données est codé. Dans les deux scénarios, aucune intervention humaine n'est nécessaire et les données sont traitées automatiquement par l'analyseur.

Voyons pourquoi l'analyse des données est si essentielle.

Avantages de l'analyse des données

L'analyse des données présente plusieurs avantages qui s'appliquent à de nombreux secteurs. Jetons un coup d'œil aux cinq principales raisons pour lesquelles vous devriez utiliser le traitement des données.

1. Rentable et moins chronophage

Vous pouvez économiser beaucoup de temps et d'efforts en automatisant les tâches répétitives grâce à l'analyse des données. De plus, la transformation des données en types plus lisibles permet à votre équipe de saisir les données plus rapidement et d'effectuer leurs tâches plus facilement.

2. Plus grande polyvalence des données

Vous pouvez réutiliser des données qui ont été analysées et converties en une version conviviale pour diverses raisons. En un mot, l'analyse des données élargit la portée de vos opérations de données.

3. Données de haute qualité

Habituellement, la conversion des données en formulaires plus organisés nécessite un nettoyage et une normalisation des données. Cela implique que l'analyse des données améliore la qualité totale.

4. Intégration de données simplifiée

L'analyse des données vous invite à convertir des données provenant de différentes sources dans un format unique. Cela vous permet d'incorporer diverses sources de données dans une destination unique, qui peut être une application, une technique ou une procédure.

5. Analyse de données améliorée

Travailler avec des données organisées simplifie l'étude et l'analyse des données. Cela se traduit également par une analyse plus approfondie et plus précise.

Difficultés d'analyse des données

Le traitement des données peut être difficile, et l'analyse des données ne fait pas exception. L'explication en est qu'un analyseur de données doit surmonter un certain nombre de défis. Regardons trois défis à garder à l'esprit.

1. Gérer les incohérences et les erreurs

Un processus d'analyse de données reçoit généralement des données non traitées, non organisées ou semi-structurées en entrée. En conséquence, des erreurs, des erreurs et des divergences sont susceptibles d'exister dans les données d'entrée.

Les documents HTML sont l'une des sources les plus fréquentes de tels problèmes. Cela est dû au fait que la plupart des navigateurs contemporains sont suffisamment intelligents pour restituer correctement les pages HTML, qu'elles comportent ou non des erreurs de syntaxe.

Par conséquent, vos pages HTML d'entrée peuvent inclure des balises non fermées, du contenu HTML non valide pour le W3C ou simplement des caractères HTML spéciaux. Pour analyser ces données, cela nécessite un moteur d'analyse intelligent capable de gérer ces problèmes automatiquement.

2. Gérer d'énormes quantités de données

L'analyse des données consomme des efforts et des ressources système. Par conséquent, l'analyse peut entraîner des problèmes de performances, en particulier lorsqu'il s'agit de Big Data.

Par conséquent, vous devrez peut-être combiner vos données traitées afin d'analyser plusieurs documents d'entrée en même temps et de gagner du temps.

D'un autre côté, cela pourrait augmenter la consommation de ressources et la confusion totale. Par conséquent, l'analyse de grandes quantités de données est une tâche difficile qui nécessite l'utilisation d'outils avancés.

3. Gestion de divers formats de données

Un analyseur de données efficace doit être capable de gérer une variété de données d'entrée et de sortie. Cela est dû au fait que les formats de données changent au même rythme que l'ensemble de l'industrie informatique.

En termes simples, vous devez maintenir votre analyseur de données à jour et capable de gérer différents formats. Un analyseur de données doit également être capable de recevoir et d'exporter des données dans des encodages à plusieurs caractères.

Vous serez autorisé à utiliser les données analysées sur macOS ainsi que sur Windows de cette manière.

Création vs achat d'un outil d'analyse de données

Comme cela devrait être évident, l'efficacité d'un processus d'analyse de données est déterminée par le type d'analyseur utilisé.

Par conséquent, la question de savoir s'il serait préférable de laisser le personnel technique créer un analyseur de données ou simplement d'utiliser un remède commercial existant, tel que Bright Data, se pose.

Le développement de votre propre analyseur est plus personnalisable mais prend plus de temps et d'efforts, tandis que l'achat d'un analyseur est plus rapide mais vous offre moins d'options. Évidemment, la situation est plus compliquée que cela.

Essayons donc de déterminer si vous devez développer ou acheter un analyseur de données.

Création d'un processeur de données

Dans ce cas, votre entreprise dispose d'une équipe de développement interne capable de créer un analyseur de données personnalisé.

Avantages:

Vous pouvez le modifier pour répondre à vos besoins particuliers.
Vous possédez le code de l'analyseur de données et êtes en pleine autorité sur son développement.
S'il est utilisé fréquemment, il peut être moins cher à l'avenir que l'achat d'un produit pré-construit.

Les inconvénients:

Il est impossible de négliger les coûts de développement, de gestion du programme et d'hébergement du serveur.
Votre équipe de développeurs devra consacrer un temps considérable à sa conception, sa construction et sa maintenance.
Des problèmes de performances peuvent survenir, en particulier si le plan de dépenses pour un serveur efficace est limité.

Construire un outil d'analyse à partir de zéro a toujours des avantages, surtout s'il doit répondre à des exigences particulièrement complexes ou spécifiques.

En même temps, cela demande une quantité importante de travail et de ressources. Par conséquent, vous ne pourrez peut-être pas le financer ou ne souhaitez tout simplement pas que votre équipe hautement qualifiée perde du temps à développer un tel outil.

Centre de données

Achat d'un processeur de données

Dans cette situation, vous achetez une solution commerciale qui fournit les fonctions d'analyse de données dont vous avez besoin. Cela implique généralement l'achat d'une licence logicielle ou le paiement d'un petit supplément par appel API.

Avantages

Votre équipe de développement n'y perdra ni temps ni ressources.
Il n'y a pas de secrets et le coût est évident dès le départ.
Le fournisseur, et non votre personnel, sera responsable de la mise à jour et de la maintenance de l'outil.

Les inconvénients

L'outil pourrait ne pas répondre à vos besoins futurs.
Vous n'avez aucune influence sur l'outil.
Vous pourriez finir par investir plus d'argent que prévu.

L'achat d'une application d'analyse est simple et rapide. Vous êtes prêt à commencer l'analyse des données après quelques clics. Dans le même temps, si vous optez pour un outil qui n'est pas suffisamment avancé, il risque d'échouer rapidement et de ne pas répondre à vos besoins futurs.

Comme vous venez de le découvrir, la décision entre construire et acheter est fortement influencée par vos objectifs et vos besoins.

La réponse la plus appropriée à cette question serait d'avoir un outil métier qui peut vous aider à créer un analyseur de données personnalisé. Heureusement, il existe et s'appelle Web Scraper IDE !

Web Scraper IDE est un outil de développement complet avec des outils et des approches d'analyse prédéfinis. Cela vous permet de réduire le temps de développement et d'évoluer plus efficacement.

Il inclut également les fonctionnalités de déblocage de proxy de Bright Data , vous permettant de gratter le Web en privé.

Si cela vous semble trop compliqué, gardez à l'esprit que Bright Data propose des données en tant que service. Vous pouvez spécifiquement demander à Bright Data de créer un jeu de données personnalisé adapté à vos besoins.

Cela va être fourni sur demande ou sur une base régulière. Bright Data vous fournira essentiellement les données Internet dont vous avez besoin quand vous en avez besoin tout en garantissant la vitesse, la qualité et la livraison. Cela simplifie encore plus le traitement des données !

Liens rapides:

Qu'est-ce que l'agrégation de données ?
Nettoyage des données CRM
Wikipédia Web Scraping
Pourquoi utiliser la migration des données ?

Réflexions finales : Analyse des données 2023

L'analyse des données vous permet de convertir instantanément les données brutes dans un format plus utilisable. Cela signifie économiser du travail et du temps tout en améliorant la qualité des données.

En conséquence, l'analyse des données sera plus simple et plus efficace. Simultanément, l'analyse des données présente certaines difficultés, notamment des caractères spéciaux et des erreurs dans les fichiers d'entrée.

Par conséquent, la création d'un analyseur de données efficace n'est pas une tâche simple. C'est pourquoi vous devriez envisager d'investir dans un outil d'analyse de données commercial, tel que Web Scraper IDE de Bright Data.

N'oubliez pas non plus que Bright Data possède une vaste collection de bases de données prêtes à l'emploi.