Le terme “big data” désigne des ensembles divers et importants de données structurées et non structurées. Ces données sont d’un nombre si volumineux et se génèrent d’une vitesse si rapide qu’elles étaient devenues difficiles à gérer et à extraire avec les logiciels de traitement de données traditionnels.
Accompagné de nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique, le big data est capable de résoudre des questions auxquelles on n’a pas encore trouvé de réponse. Selon les entreprises, les données qui inondent le quotidien sont des mines d’or où trouver de nouvelles perspectives pour réaliser une croissance et passer au niveau supérieur.
Sans aucun doute, il existe de nombreuses méthodes de collecter de données qui jette les bases de tout le travail à venir. Chacune de ces méthodes a ses avantages et ses inconvénients, mais elles ont toutes un point commun. Si vous êtes intéressé par la croissance orientée sur le big data, il vaut la peine de les examiner.
Cet article expliquera les 5 étapes de collecte de données big data tout en vous introduisant un outil de collecte de données sans codage.
Collecte de données de big data en 5 étapes
Quand les données sont brutes, désordinnées et se dispersent partout, on ne voit aucune valeur. Le big data peut créer une grande valeur pour les entreprises à condition que les données sont bien structurées (prêtes à être analysées par un logiciel de BI ou de visualisation), nettoyées (les parties indésirées ou inutiles sont éliminées) et validées (les données doivent être au moins correctes/précises si on veut y fouiller de la valeur).
Étape 1 : Récupérer les données
Il existe de nombreuses façons de collecter des données en fonction de différents objectifs. Par exemple, vous pouvez acheter des données auprès d’un fournisseur de services de données ou utiliser un outil de scraping pour extraire des données depuis les sites web ou mener des enquêtes ou des questionnaires pour collecter des données.
Étape 2 : Stocker les données
Après avoir obtenu les données, vous pouvez les placer dans des bases de données ou d’autres choses pour un traitement ultérieur. En général, pour le stockage de données, il faut acheter des serveurs physiques ou payser des services Cloud.
Certains outils de data collection proposent des services Cloud pour les utilisateurs premium et donc les données peuvent être stockées, ce qui économise considérablement les ressources locales et facilite ainsi l’accès aux données.
Étape 3 : Nettoyer les données
Une analyse efficace de données est basée sur des données nettoyées. L’essentiel est d’exclure les données bruitées et inutiles et de trier celles celles qui répondent à notre besoin. Parfois, il faut encore changer la forme des données, par exemple, changer la date sous forme de “jour+mois+an” en “jour de la semaine”. L’expression régulière sont souvent mise en service.
Étape 4 : Réorganiser les données
Après avoir nettoyé les données, vous devez les réorganiser pour l’utilisation ultérieure. En général, vous devez transformer les formats non structurés ou semi-non structurés en formats structurés comme Hadoop et HDFS.
Étape 5 : Vérifier les données
Pour vous assurer que les données que vous obtenez sont correctes et signifient quelque chose, vous devez les vérifier. Faire un test avec des échantillons de données pour voir si elles fonctionnent bien. Assurez-vous que vous êtes dans la bonne direction avant d’appliquer ces techniques dans la gestion de vos données sources.
Voilà les cinq étapes de collecte de données big data. Ce qui reste à faire est de les mettre dans des outils de visualisation et de Business Intelligence pour faire une analyse selon l’objectif de votre projet.
Quel est le meilleur outil de collecte de données en France
Pour une entreprise, le processus de collecter les données, de les analyser et d’y découvrir des informations utiles pour les stratégies de croissance est une tâche pas du tout facile sans aucune assistance. Il est préférable d’utiliser des outils spécialisés, comme Octoparse capable de faciliter le travail de collecte de données. Depuis 2021, Octoparse commence à soutenir le français et continue d’obtenir de la confiance auprès des utilisateurs français.
Octoparse est un outil simple qui est no-code et accessible à tout le monde, qui applique un algorithme de pointer-cliquer, qui emploie un workflow visuel que tout le monde peut facilement comprendre, mais en même temps, c’est un outil très puissant qui vous permet d’obtenir depuis toutes sortes de pages web autant de données que vous souhaitez, qui peut nettoyer les données avec Expression Régulière, qui organise des données dans une forme structurée que vous pouvez télécharger ou exporter vers des bases de données avec API.
Octoparse est facile à utiliser et puissant dans l’extraction de données.
S’agissant comment utiliser Octoparse pour extraire facilement les données, Octoparse propose une fonctionnalité d’auto-détection et deux modes d’extraction qui sont mode de templates et mode avancé. Pour comprendre davantage, je vous invite à lire des articles sur ces sujets et vous découvrir à quel degré Octoparse est facile à utiliser mais puissant dans l’extraction de données.
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