Le scraping Web est un outil essentiel pour établir des relations d'affaires, et les données elles-mêmes peuvent contribuer à la croissance. Mais que se passe-t-il après avoir extrait vos données brutes d'autres sites Web ou applications ? Il vous reste principalement des données brutes extraites du Web. Si elles ne sont pas correctement nettoyées et gérées, les données brutes peuvent entraîner des incohérences, des doublons et des informations manquantes.

La mise en correspondance des données est le processus de comparaison de deux ensembles de données distincts pour trouver la relation qui les unifie. Cette opération peut être effectuée manuellement, de manière semi-automatique ou automatique. L'essence de la mise en correspondance des données est de transformer les données brutes en informations exploitables.

Cet article se concentrera sur les principes fondamentaux de la mise en correspondance des données pour le scraping Web pour les entreprises et les particuliers.

Comment fonctionne la correspondance des données récupérées sur le Web ?

Dans un monde rempli de données indéfinies en attente d'extraction, il est impératif d'ajouter de la valeur aux informations extraites. La mise en correspondance des données permet aux entreprises et aux particuliers de repérer des tendances, d'améliorer la qualité des données et de prendre des décisions judicieuses.

Il existe différents types de mise en correspondance de données :

Correspondance exacte des données

Cette technique simple compare les champs de données qui doivent correspondre pour qu'une correspondance soit établie. Cela inclut, par exemple, la correspondance d'adresses e-mail ou d'autres identifiants uniques.

La correspondance exacte fonctionne mieux avec des données organisées et des propriétés bien définies. Mais elle peut ne pas être aussi efficace en présence de variations, de fautes de frappe ou de correspondances incomplètes.

Correspondance floue des données

Lorsqu'il s'agit de traiter des données réelles erronées, les algorithmes de correspondance floue offrent une certaine flexibilité en gérant les erreurs typographiques et les correspondances incomplètes. La correspondance floue offre un score de similarité comparable à un pourcentage au lieu d'une correspondance binaire, ce qui permet une prise de décision plus sophistiquée et un plus grand degré de tolérance aux données réelles de mauvaise qualité.

Ces techniques évaluent la similarité des chaînes à l'aide d'algorithmes permettant de faire correspondre même de petites disparités. La correspondance floue peut être utile pour trouver des correspondances possibles dans les noms, les emplacements ou les descriptions de produits susceptibles de changer.

Appariement probabiliste des données

Cette méthode s'appuie sur l'apprentissage automatique pour déterminer les enregistrements correspondants aux données. Elle est particulièrement utile pour faire correspondre des données Web volumineuses et complexes. La plupart des outils s'appuient sur plusieurs attributs et probabilités pour les correspondances potentielles.

Importance de la qualité des données pour une mise en correspondance efficace

Les entreprises peuvent améliorer leur prise de décision, réduire leurs coûts et accroître la satisfaction de leurs clients en accordant une grande priorité à la qualité des données. Pour garantir l'exactitude et l'exhaustivité des données, il faut utiliser des outils qui géreront efficacement les données brutes extraites du Web. Voici quelques facteurs à prendre en compte pour garantir la qualité des données afin d'obtenir une correspondance efficace :

  • Précision des données: Ce composant essentiel de la qualité des données permet de vérifier que les données sont propres et cohérentes. L'évaluation de l'exactitude implique de calculer le degré de concordance entre les valeurs des données et une source d'information fiable.
  • Rendement : Cela décrit dans quelle mesure les données contiennent tous les enregistrements et valeurs pertinents sans lacunes ni omissions. Cela garantit que l'ensemble de données est complet et contient toutes les données nécessaires pour remplir sa fonction prévue, réduisant ainsi le temps de calcul et les ressources.
  • Fiabilité: Il est essentiel de recueillir des données avec précision et conformément aux normes et exigences établies par l'organisation. En outre, les données doivent garantir que toutes les valeurs de données se situent dans la plage appropriée et suivent les formes établies.
  • La prise de décision: Les informations dérivées de la qualité des données peuvent être utilisées pour une prise de décision précise, rendant les données valables même à des fins futures.
  • Unicité: Il s'agit de l'absence d'enregistrements en double dans un ensemble de données, même si ces enregistrements sont présents à plusieurs endroits. Chaque entrée de l'ensemble de données est identifiable de manière unique et accessible depuis l'intérieur de l'ensemble de données ainsi que depuis d'autres applications.

Comment préparer les données extraites du Web pour la correspondance

Avant de faire correspondre vos données récupérées sur le Web, voici quelques étapes valables pour garantir que vos données sont optimisées :

  • Nettoyage et standardisation des données : Vous devez d'abord évaluer vos données pour identifier et corriger les informations erronées et autres erreurs. Vous pouvez également rechercher d'éventuelles fautes de frappe et incohérences. Cela permet de créer des données plus robustes et cohérentes, sans erreurs ni doublons.
  • Créer des identifiants uniques : Ensuite, vous créez et attribuez des identifiants uniques pour différencier chaque ensemble de données des autres. Vous pouvez y parvenir en générant des champs uniques, en utilisant des identifiants existants ou en combinant plusieurs champs pour créer un identifiant unique composite.
  • Formatage et collecte des données : Pour garantir une correspondance précise, il est essentiel de garantir la cohérence entre les ensembles de données. Cela implique de normaliser les formats et les structures des données. Pour y parvenir, les données doivent être transformées en un schéma et une convention de dénomination cohérents. De plus, toute divergence dans les types de données et les unités de mesure doit être corrigée.

Outils et techniques de mise en correspondance des données récupérées sur le Web

Au-delà des algorithmes de correspondance de base, divers outils et technologies sont nécessaires pour la mise en correspondance des données. Certaines solutions de données vous aident à préparer et à nettoyer vos données.

Lorsque vous travaillez avec des données extraites du Web, il est essentiel de pouvoir gérer des données non structurées. Des technologies comme Crawlbase facilitent l'extraction de données structurées à partir de pages Web. En outre, des bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) telles que spaCy ou NLTK peuvent être utilisées pour extraire des entités et des relations à partir de données textuelles. Vous pouvez également vous intéresser aux outils open source comme Dedupe de Python pour la correspondance de données floues, la déduplication et la résolution d'entités.

Vous pouvez combiner la plupart des outils open source avec Crawlbase pour obtenir une expérience de scraping optimisée.

Facteurs à prendre en compte lors de la sélection d'un outil de mise en correspondance des données

Choisir le bon outil de données pour vos données extraites peut être intimidant, car le marché est saturé de nombreux logiciels de données, ce qui rend difficile de trouver celui qui répond le mieux à vos besoins. Cependant, voici quelques facteurs à prendre en compte :

  • Volume et complexité des données : La taille et la structure des données peuvent jouer un rôle important dans le choix de l'outil de mise en correspondance des données. Lorsque vous traitez de grands ensembles de données, vous pouvez utiliser des outils payants ou les combiner avec des bibliothèques open source pour gérer efficacement vos besoins de mise en correspondance des données.
  • Précision de correspondance : Avec de nombreux outils de données sur le marché, chaque application a ses avantages et ses inconvénients. Vous pouvez examiner le niveau de précision souhaité pour choisir la meilleure option.
  • Budget: Il s'agit d'un facteur décisif dans la plupart des cas. Vous devez tenir compte du budget disponible pour l'achat d'un nouvel outil de données et de son utilisation au sein de votre organisation.
  • Expertise interne : Il existe des équipes composées de professionnels et d’ingénieurs de données compétents qui pourraient avoir besoin d’un peu d’aide d’outils tiers pour gérer efficacement leurs données.
  • Sensibilité des données : Si vous craignez une violation d'informations sensibles, vous pouvez compter sur des outils de scraping de données fiables comme Crawlbase pour réduire votre niveau d'exposition ou plutôt vous en tenir à votre équipe de données interne si nécessaire.
  • Évolutivité: Le besoin de décisions basées sur les données est primordial dans le paysage commercial actuel ; c'est pourquoi vous devez envisager des outils qui peuvent garantir une croissance future potentielle.
  • Exigences d’intégration : Certains outils doivent être compatibles avec vos systèmes et vos flux de travail. Vous devez travailler vers des outils flexibles et qui peuvent être intégrés facilement à votre infrastructure actuelle.

Bonnes pratiques pour la mise en correspondance des données

Les données sont un domaine dynamique constamment influencé par différents scénarios. Vous devez prendre en compte les éléments suivants pour tirer le meilleur parti de la mise en correspondance des données :

  • Profilage et analyse des données : Vous devez déterminer l'origine et le format des ensembles de données pour garantir que vos données sont complètes, exactes et cohérentes. Vous devez également évaluer les différents types et distributions de données pour faciliter le profilage.
  • Développer un système de mise en correspondance : Pensez à définir votre flux de travail de mise en correspondance des données. Cela commence par la création de règles de mise en correspondance des enregistrements de données. Vous pouvez choisir des conditions en fonction de leurs caractéristiques pour déterminer l'exactitude de vos données.
  • Affinez vos données : Testez et apprenez différentes expériences de données pour évaluer leur qualité et leur précision. Vous pouvez modifier les systèmes de correspondance en fonction des résultats et continuer à itérer pour optimiser les résultats.
  • La validation des données: Envisagez de vérifier les données correspondantes manuellement ou automatiquement. Vous utilisez IA et apprentissage automatique Des modèles permettent d'évaluer la qualité des données. Vous pouvez également mettre en place des systèmes de contrôle qualité pour un suivi et une évaluation continus.

Les défis de la mise en correspondance des données récupérées sur le Web

  • Augmentation des préoccupations en matière de confidentialité des données : Aujourd'hui plus que jamais, les gens se soucient de la manière dont leurs données sont traitées, manipulées et gérées. Cela peut devenir difficile lors de la manipulation de données de toute nature. Les API tierces telles que Crawling API peuvent réduire ce risque grâce à leurs mesures de conformité des données.
  • Gestion de volumes de données importants : La mise en correspondance des données est un véritable défi informatique lorsqu'il s'agit de traiter de grands ensembles de données, en particulier ceux issus du scraping Web. Pour gérer cette difficulté, une infrastructure évolutive et des algorithmes pratiques sont nécessaires.
  • Traitement des données provenant de sources multiples : Imaginez comparer des données extraites de plusieurs sites Web. Ce processus peut devenir fastidieux et entraîner des données insuffisantes.

Réflexions finales

La mise en correspondance des données est un facteur essentiel pour déterminer si vos données sont bonnes ou mauvaises. La création d'un système de gestion des données performant peut être essentielle pour garantir des informations efficaces et précises. Cela permettrait à votre équipe de gagner en confiance et en efficacité lors du traitement des données.

Alternativement, vous pouvez profiter de Base de données Crawlbase Crawling API pour explorer et extraire des données non structurées provenant de sources multiples et les transformer en informations prêtes à l'emploi pour votre organisation. Vous voulez en savoir plus ? Commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui.